ISV의 성공을 이끄는 EDB Postgres AI: 도입 효과와 실제 성공 사례
Dave Stone
2025년 3월 26일
EDB Postgres AI로 혁신을 가속화하고 있는 ISV의 실제 성공 사례
이 블로그는 Greg Walker와 David Stone이 공동 집필했습니다.
독립 소프트웨어 벤더(Independent Software Vendor, ISV)가 선택하는 데이터베이스는 애플리케이션의 성능뿐 아니라 운영 비용, 기능 개발 속도, 시장 경쟁력에도 영향을 미칩니다. 올바른 데이터 플랫폼은 소프트웨어 기업이 직면한 기술적 과제를 경쟁 우위로 전환하는 기반이 될 수 있습니다.
ISV는 빠른 혁신과 비용 절감이라는 두 가지 과제를 동시에 해결해야 합니다. 고객은 생성형 AI(GenAI) 기반 기능과 뛰어난 성능, 안정적인 서비스를 기대하며, 소프트웨어 기업은 치열한 시장에서 차별화된 경쟁력까지 확보해야 합니다.
이번 글에서는 ISV를 위한 통합 솔루션인 EDB Postgres AI를 활용해 운영 효율을 높이고, 혁신을 앞당기며, 새로운 수익 기회를 확보한 실제 사례를 살펴봅니다.
ISV 운영 효율 개선: EDB Postgres AI를 통한 비용 절감
많은 ISV는 성능을 희생하지 않으면서 데이터베이스 운영 비용을 줄일 방법을 찾고 있습니다. 특히 트랜잭션, 분석, AI 워크로드를 각각 별도의 시스템에서 운영하면 데이터베이스 인프라 비용과 관리 복잡성이 커질 수 있습니다.
약 2만 개의 부동산 중개사무소, 30개 프랜차이즈, 150만 명의 중개인에게 전략적 인사이트를 제공하는 Lone Wolf Technologies는 데이터 중심 분석 도구인 BrokerMetrics를 운영하면서 높은 Oracle 라이선스 비용 문제에 직면했습니다.
이 기업은 EDB Postgres Advanced Server(EPAS)를 EDB Postgres AI 환경으로 마이그레이션하면서 데이터베이스 라이선스 비용을 약 90% 절감했습니다. 약 100만 달러였던 비용을 10만 달러 수준으로 낮추는 동시에 데이터 관리 기능도 개선했습니다.
Lone Wolf Technologies의 엔지니어링 디렉터인 Vladimir Sanchez는 다음과 같이 설명했습니다.
“EDB는 다른 벤더들과는 달리 훨씬 경제적인 방식으로 데이터베이스를 운영할 수 있게 해줍니다. 그 점이 EDB를 선택한 이유입니다.”
기존 Oracle 데이터베이스에서 치명적인 장애가 발생했을 때는 EPAS에 병렬로 적재해 둔 데이터를 활용해 심각한 비즈니스 중단을 방지할 수 있었습니다.
“Oracle과 EDB 양쪽에 데이터를 병렬로 적재해두지 않았더라면 회사는 파산했을 겁니다. EDB가 우리 회사를 구해줬어요.” – Vladimir Sanchez
유럽 고객사인 Zucchetti는 트랜잭션과 분석 워크로드를 단일 Postgres 환경으로 통합했습니다. 이를 통해 별도의 전문 시스템에 대한 필요성을 줄이고, 인프라 비용을 약 30% 절감하면서 기술 스택을 단순화했습니다.
EDB가 ISV의 운영 효율을 높이는 방식
- 워크로드 통합 플랫폼: 트랜잭션, 분석, AI를 단일 환경에서 처리하며 일반 Postgres보다 최대 30배 빠른 분석 쿼리 지원
- 유연한 클라우드 배포: 온프레미스, 클라우드, 하이브리드 환경 어디서든 90% 더 높은 비용 효율
- 관리 자동화: 자동화 도구와 전문 지원을 통한 운영팀의 관리 부담 감소
ISV는 EDB Postgres AI를 활용해 실질적인 데이터베이스 비용 절감 효과를 고객에게 제시할 수 있습니다. Lone Wolf Technologies 사례처럼 성능을 개선하면서 비용을 절감한 결과는 기술 책임자뿐 아니라 재무 책임자에게도 중요한 비즈니스 근거가 됩니다.
애플리케이션에 EDB Postgres AI를 적용하면 단기적인 비용 절감과 장기적인 운영 효율을 함께 고려한 솔루션으로 포지셔닝할 수 있습니다.
ISV 혁신 전략: 애플리케이션 출시 속도 향상
새로운 기능을 빠르게 개발하고 출시하는 역량은 ISV의 경쟁 우위를 결정합니다. 그러나 데이터베이스가 개발과 배포의 병목으로 작용하면 시장 대응 속도가 느려질 수 있습니다.
이메일 보안 전문 기업인 advact는 Postgres와 Kubernetes를 모두 지원할 수 있는 고성능 데이터베이스가 필요했습니다. 이 기업은 애플리케이션 현대화 이후 EDB의 지원을 받아 CloudNativePG로의 마이그레이션을 6개월 이내에 완료했습니다. 이를 통해 클라우드 네이티브 인프라에 부합하는 데이터베이스 전략과 향후 성장을 위한 기반을 마련했습니다.
Florida Blue는 AI 애플리케이션을 위해 기존 Postgres를 확장하고 pgvector를 도입해 환자 문서 검색 기능을 구현했습니다. 별도의 벡터 데이터베이스 없이 단일 데이터 소스를 유지하면서 고급 AI 기능을 추가한 사례입니다.
EDB가 ISV의 혁신을 앞당기는 방법
- 간소화된 AI 통합: 별도의 특수 데이터베이스 없이 벡터 검색과 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG) 패턴 등의 GenAI 기능 구현
- 유연한 현대화 경로: Lone Wolf Technologies가 설명한 “Oracle을 벗어나는 가장 유연한 경로” 제공
- 유연한 개발 환경: GKN Powder Metallurgy 사례처럼 다양한 Postgres 모듈과 확장 기능 활용
시장 출시 속도는 오늘날 소프트웨어 기업의 핵심 경쟁 지표입니다. advact 사례처럼 제한된 기간 안에 데이터베이스 마이그레이션을 완료하면 고객 애플리케이션의 시장 대응력을 높일 수 있습니다. 이는 단순한 IT 인프라 개선을 넘어 성장을 지원하는 경영 전략이 될 수 있습니다.
ISV 수익 성장 사례: 새로운 비즈니스 기회 확보
기술 선택은 궁극적으로 비즈니스 성장에 기여해야 합니다. 적절한 데이터베이스 플랫폼은 새로운 수익원을 확보하고 시장 범위를 확대하는 기반이 될 수 있습니다.
Meridian은 20년 이상 키오스크, 스마트 락커, 디지털 사이니지 및 셀프서비스 소프트웨어를 제공해 온 기업입니다. 이 기업은 SOC 2 인증 요건을 충족하기 위해 데이터 보호 및 복구 역량을 강화해야 했으며, 이를 위한 파트너로 EDB를 선택했습니다.
Meridian은 EDB의 지원을 받아 핫 페일오버, 백업 및 모니터링 기능이 포함된 클러스터 구성을 구현했으며, 이는 SOC 2 요건을 충족하는 핵심 기반이 되었습니다.
“EDB 소프트웨어 덕분에 SOC 2 요건을 충족하는 시스템을 갖출 수 있었습니다.” – Chris Gilder, Meridian 창립자 겸 CEO
그 결과 Meridian은 업계 유일의 SOC 2 인증 키오스크 관리자가 되었고 Firestone, HP, Panasonic, Walmart 등의 대형 고객사를 새롭게 확보했습니다.
“EDB 덕분에 우리는 데이터베이스 구조 관리가 아닌, 고객을 위한 솔루션 개발에 집중할 수 있었습니다.” – Chris Gilder
또한 많은 금융 서비스 분야 ISV가 분석, AI 에이전트 및 업종별 데이터 서비스를 활용해 프리미엄 요금제를 구성하고, 운영 비용을 크게 늘리지 않으면서 수익을 확대하고 있습니다.
EDB를 통해 ISV 수익을 확대하는 방법
- 프리미엄 구독 모델: 고급 분석 및 GenAI 기능을 기반으로 부가가치가 높은 요금제 제공
- 미션 크리티컬 가용성: 최대 99.999% SLA 보장으로 신뢰성 확보
- 유연한 아키텍처: 인프라 복잡성을 높이지 않으면서 새로운 기능 출시
Meridian 사례처럼 EDB를 활용해 고가용성과 컴플라이언스 요건에 대응하면 기존에 접근하기 어려웠던 대형 고객사를 공략할 수 있습니다. 이는 ISV의 수익 확장 전략을 직접 지원하는 요소가 됩니다.
ISV 시장 리더십 확보: EDB Postgres AI로 제품 차별화
경쟁이 치열한 시장에서 성공하려면 고객에게 완성도 높은 통합 솔루션을 제공해야 합니다. 이때 데이터베이스 선택은 고객이 제품의 안정성, 확장성 및 장기적인 가치를 판단하는 데 중요한 영향을 미칩니다.
DBS Bank와 Mastercard는 EDB Postgres AI를 도입해 지역 간 99.999% 고가용성을 구현하는 동시에 데이터 소버린 요건에 대응했습니다. 이를 바탕으로 글로벌 고객에게 안정적으로 서비스를 제공하고 각 지역의 규제 요건을 준수할 수 있었습니다.
GKN Powder Metallurgy는 Oracle에서 EPAS로 전환한 후 비용 절감 이상의 효과를 경험했습니다.
“새 시스템이 성능 면에서 더 낫다는 걸 체감하고 있습니다. Postgres 기능 덕분에 훨씬 유연해졌고, 미래의 과제에도 더 잘 대비할 수 있을 거라 기대합니다.”
– Roman Jaeger, GKN 데이터베이스 관리자
EDB를 활용해 시장 경쟁력을 높이는 방법
- 고객 데이터 통합: 플랫폼 간 일관성을 유지하면서 360도 고객 뷰 구현
- 데이터 소버린 대응: 지역별 규제 요건을 준수하면서 AI 기능 활용
- 확장성 확보: 글로벌 금융기관의 대규모 워크로드 지원
시장 리더십을 확보하려는 기업에는 지속적인 경쟁 우위가 필요합니다. EDB Postgres AI를 기반으로 솔루션을 구축하면 DBS Bank와 Mastercard 사례처럼 규제 요건에 대응하면서 높은 수준의 성능과 가용성을 제공할 수 있습니다. 이는 장기적인 시장 경쟁력을 확보하기 위한 방안이 될 수 있습니다.
ISV를 위한 EDB Postgres AI의 주요 강점
EDB Postgres AI가 ISV에 적합한 이유
- 통합 워크로드 관리: 트랜잭션, 분석, AI 워크로드를 하나의 플랫폼에서 처리
- 멀티모델 데이터 관리: 관계형, JSON, 시계열, 벡터 및 컬럼형 데이터 지원
- 하이브리드 배포 유연성: 소프트웨어, 클라우드 및 하드웨어 통합 솔루션 전반에서 일관된 사용자 경험 제공
- 엔터프라이즈급 보안 및 가시성: 복잡한 기업 요구사항에 대응할 수 있는 종합 도구 제공
이러한 기능을 바탕으로 ISV는 오픈소스 Postgres의 유연성을 유지하면서 기업 환경에 필요한 보안, 안정성 및 전문 지원을 함께 활용할 수 있습니다.
EDB Postgres AI 도입을 위한 준비 단계
EDB Postgres AI가 소프트웨어 비즈니스에 제공할 수 있는 가치를 검토하려면 다음 단계를 고려할 수 있습니다.
- 현재 데이터베이스 비용 분석: 기존 솔루션의 라이선스, 인프라 및 운영 비용을 검토하고 절감 가능성을 확인합니다.
- AI 통합 기회 파악: 제품 가치를 높일 수 있는 AI 기능과 적용 가능한 워크로드를 검토합니다.
- 마이그레이션 전략 수립: 기존 애플리케이션과 데이터베이스 환경을 분석해 적합한 전환 전략을 설계합니다.
EDB는 Lone Wolf Technologies, advact, Meridian과 같은 ISV가 데이터베이스 과제를 실질적인 경쟁 우위로 전환할 수 있도록 지원해 왔습니다.
EDB Postgres AI를 통한 ISV 성장 전략
현재 선택하는 데이터베이스는 향후 수년간의 혁신 속도, 비용 통제 및 수익 창출 역량에 영향을 미칩니다. GenAI 기능이 소프트웨어의 주요 요구사항으로 자리 잡으면서 트랜잭션, 분석, AI 워크로드를 하나의 환경에서 처리할 수 있는 통합 플랫폼은 중요한 경쟁 기반이 되고 있습니다.
“Postgres가 많은 기업들에서 얼마나 성공적인지 직접 봤어요.
제가 직접 경험한 Postgres의 가능성은 정말 놀라웠습니다.
Postgres를 통해 제가 지원한 팀들, 구축한 애플리케이션, 그리고 뒷받침한 매출…
모두 그 덕분이었죠.”
– Vladimir Sanchez, Lone Wolf Technologies
EDB Postgres AI를 소프트웨어 비즈니스 성장의 기반으로 활용할 수 있는 방법을 EDB ISV 파트너십 팀과 논의해 보세요. 데이터베이스 운영 과제를 비용 절감, 혁신 및 새로운 성장 기회로 전환할 수 있습니다.
EDB Postgres AI와 ISV 관련 FAQ
EDB Postgres AI는 ISV에 어떤 이점을 제공하나요?
EDB Postgres AI는 트랜잭션, 분석, AI 워크로드를 하나의 플랫폼에서 처리할 수 있도록 지원합니다. ISV는 이를 통해 데이터베이스 운영을 단순화하고 비용 절감, 애플리케이션 현대화, 새로운 기능 개발을 추진할 수 있습니다.
ISV는 EDB Postgres AI로 데이터베이스 비용을 줄일 수 있나요?
본문에 소개된 Lone Wolf Technologies는 Oracle 환경에서 EDB Postgres AI 환경으로 전환하면서 데이터베이스 라이선스 비용을 약 90% 절감했습니다. 실제 절감 범위는 기존 시스템과 워크로드, 배포 환경에 따라 달라질 수 있습니다.
EDB Postgres AI에서 생성형 AI 기능을 구현할 수 있나요?
본문에서는 pgvector를 활용한 벡터 검색과 검색 증강 생성(RAG) 패턴 등의 생성형 AI 활용 방식을 소개합니다. Florida Blue는 별도의 벡터 데이터베이스 없이 기존 Postgres를 확장해 환자 문서 검색 기능을 구현했습니다.
EDB Postgres AI는 어떤 배포 환경을 지원하나요?
EDB Postgres AI는 온프레미스, 클라우드 및 하이브리드 환경에서 활용할 수 있습니다. ISV는 소프트웨어, 클라우드 또는 하드웨어 통합 솔루션에 맞춰 배포 방식을 선택할 수 있습니다.
EDB Postgres AI는 Oracle 마이그레이션에 활용할 수 있나요?
본문의 Lone Wolf Technologies와 GKN Powder Metallurgy 사례는 Oracle 환경에서 EDB Postgres Advanced Server로 전환한 사례를 보여줍니다. 실제 마이그레이션에는 기존 애플리케이션과 데이터베이스 구조에 대한 사전 분석이 필요합니다.
원문: Empowering ISVs to Thrive: How EDB Postgres AI Creates New Opportunities