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[IT뉴스]EDB, 오라클 대체 넘어 AI·분석 플랫폼으로…‘에이전틱 레이크하우스’ 전면화

온카뱅크관리자

2026-06-05 15:47:31

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 교보문고·샵캐스트 사례 앞세워 국내 공략 
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 [디지털데일리 이안나기자] EDB가 포스트그레SQL을 앞세워 운영 데이터베이스(DB) 중심 기존 시장을 분석과 인공지능(AI) 데이터 플랫폼 영역으로 넓힌다. 오라클 등 상용 DB 전환 수요를 넘어 기업 데이터가 AI 에이전트에 활용되는 환경까지 포괄하겠다는 전략이다.
 EDB코리아는 5일 서울 삼성동 아셈타워에서 기자간담회를 열고 ‘에이전틱 레이크하우스’와 오픈소스 트랜스포메이션(OX) 전략을 소개했다. 이날 행사에는 허베 팀싯(Hervé Timsit) EDB 최고수익책임자(CRO), 채드윅 크룩(Chadwick Crook) 최고고객책임자(CCO), 김희배 EDB코리아 지사장이 참석했다.
 EDB가 이날 제시한 에이전틱 레이크하우스는 정형·비정형·반정형 데이터를 다루는 기존 레이크하우스에 AI 에이전트 활용 계층을 결합한 개념이다. 기업 내 운영 DB, 분석 DB, AI 활용 환경이 분리돼 있는 구조에서 발생하는 데이터 이동, 복제, 비용, 지연 문제를 줄이고 AI가 최신 기업 데이터를 활용할 수 있도록 하겠다는 구상이다.
 ◆오라클 대체 넘어 AI 데이터 플랫폼으로…EDB 포지션 변화
 기존 기업 데이터 환경에서는 주문·결제·회원정보처럼 실시간 업무를 처리하는 운영 DB와 리포트·통계·예측 분석을 담당하는 분석 DB가 별도로 운영되는 경우가 많다. 이 경우 운영 데이터가 분석 환경으로 이동하는 과정에서 ETL, 복제, 배치 처리 등이 필요하고 데이터 최신성이나 거버넌스 관리에도 부담이 생긴다. EDB는 이 간극을 포스트그레SQL 기반 플랫폼으로 줄이겠다는 전략이다.
 김희배 EDB코리아 지사장은 “과거에는 트랜잭션, 분석, AI 영역에서 각각 다른 DB를 쓰는 사일로 방식이 일반적이었다”며 “포스트그레SQL 기반 데이터베이스를 통해 온라인 트랜잭션 처리(OLTP), 분석, AI 워크로드를 통합 플랫폼으로 제공할 수 있다”고 설명했다.
 EDB가 강조한 또 다른 축은 OX다. OX는 기업 전반의 데이터 인프라를 오픈소스 기반으로 전환해 벤더 종속을 줄이고 비용 효율성, 데이터 주권, 미래 기술 대응력을 확보하는 전략이다. 특정 상용 DB를 오픈소스 DB로 바꾸는 차원을 넘어, 핵심 시스템을 오픈소스 기반으로 재구성해 DB·클라우드·분석 플랫폼 종속을 낮추는 데 초점이 있다.
 특히 AI 확산으로 기업 내부 데이터 활용 빈도가 늘어날수록 사용량 기반 과금, 데이터 이동 비용, 외부 플랫폼 의존도가 커질 수 있다는 점에서 EDB는 예측 가능한 비용 구조와 데이터 통제권을 강조하고 있다.
 김 지사장은 OX 효과로 벤더 종속 탈피, 총소유비용(TCO) 절감, 데이터 주권, 미래 대응성을 제시했다. 그는 “OX를 이룬 기업과 그렇지 않은 기업은 5년 뒤 큰 차이를 보일 것”이라며 “특정 벤더에 맞춰 운영할 수밖에 없는 구조에서 벗어나 더 자유로운 선택권을 가질 수 있다”고 말했다.
 허베 팀싯 CRO도 데이터 주권과 개방성을 강조했다. 그는 “기업이 가질 수 있는 가장 큰 경쟁 우위는 기술이 아니라 데이터”라며 “많은 고객들은 자신의 데이터가 타인의 AI를 학습시키는 데 쓰이고 다시 자신에게 판매되는 것을 원하지 않는다”고 말했다.
 팀싯 CRO는 기업들이 하드웨어, 소프트웨어, 운영체제, DB, 클라우드에 이르는 다양한 벤더 종속에 지쳤다고 진단했다. 이어 “고객들은 여러 부품을 조립하듯 플랫폼을 구성하길 원하지 않는다”며 “통합 플랫폼을 통해 마찰과 복잡성을 줄이고 민첩성과 비용 효율성을 확보하길 원한다”고 전했다.
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 채드윅 크룩 CCO는 “EDB는 더 이상 순수한 마이그레이션에만 집중하지 않는다. 우리는 플랫폼 기업”이라고 말했다. 그는 경영진의 95%가 소버린 엔터프라이즈 AI 플랫폼 구축을 원하지만 실제 실현 단계까지 간 기업은 13%에 그친다고 언급하며 EDB가 이 격차를 줄이는 역할을 하겠다고 강조했다.
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 ◆교보문고는 운영·분석 통합, 샵캐스트는 정산 자동화 실증
 EDB는 대표 사례로 교보문고와 샵캐스트를 소개했다. 교보문고는 EDB 핵심 OLTP 플랫폼인 EPAS(EDB Postgres Advanced Server)로 미션 크리티컬 트랜잭션 워크로드를 처리하고, 분석 워크로드는 웨어하우스 PG에서 운영하고 있다. 운영 DB와 분석 DB를 모두 EDB 플랫폼 위에서 운영하는 국내 엔드투엔드 활용 사례다.
 EPAS가 주문·회원·서비스 처리 등 핵심 트랜잭션 영역을 담당한다면 웨어하우스 PG는 대량 데이터 조회와 분석 워크로드를 맡는다. 두 영역을 같은 포스트그레SQL 기반 제품군 안에서 연계해 운영 복잡성과 데이터 이동 부담을 줄이는 방식이다.
 크룩 CCO는 “교보문고는 벤더 종속에서 벗어나면서도 엔터프라이즈급 성능을 확보하고자 했다”며 “EDB는 고객이 원하는 청사진과 목표 아키텍처를 함께 설계하고, 이후에도 기술 활용을 지속 최적화하는 여정을 제공한다”고 말했다.
 샵캐스트는 EDB가 제시한 에이전틱 레이크하우스 적용 사례다. 기존 하둡 맵리듀스 기반 환경에서 12~18시간 걸리던 음원 정산 작업을 EDB 웨어하우스PG 기반으로 전환한 결과 처리 시간은 최대 18시간에서 55분으로 줄었다. EDB는 운영비 60% 절감, 실시간 집계 5초 이내, AI 이상 탐지를 통한 오정산 사전 차단 등 효과도 제시했다.
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 EDB는 샵캐스트 사례에 대해 대량 데이터를 처리하면서도 정확성과 신속성이 동시에 요구되는 음원 정산 업무를 배치 중심 구조에서 실시간에 가까운 분석 환경으로 바꾼 사례라고 설명했다. 여기에 AI 에이전트 기반 이상 탐지와 운영 최적화를 결합해 기존에는 사람이 개입해야 했던 일부 운영 부담을 줄였다는 설명이다.
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 ◆“스노우플레이크와도 경쟁”…운영 DB 출발한 EDB 차별점은
 경쟁 구도도 달라지고 있다. 그동안 EDB 국내 시장 메시지는 오라클 등 상용 DB를 포스트그레SQL 기반으로 전환하는 데 초점이 맞춰져 있었다. 그러나 웨어하우스PG와 에이전틱 레이크하우스를 앞세우면서 분석·AI 데이터 플랫폼 영역까지 겨냥하고 있다.
 스노우플레이크나 데이터브릭스가 분석 데이터 플랫폼에서 출발해 AI 영역으로 확장했다면 EDB는 운영 DB에 가까운 포스트그레SQL 기반에서 분석과 AI 활용으로 올라가는 전략을 취하는 셈이다. 기업 입장에서는 데이터웨어하우스·레이크하우스 고도화, AI 데이터 플랫폼 구축, 운영 DB 현대화 수요가 맞물리는 지점에서 EDB와 기존 분석 플랫폼 벤더를 함께 비교할 가능성이 커진다.
 김 지사장은 “가장 직설적인 답은 (스노우플레이크 등 데이터플랫폼과) 경쟁 관계가 맞다고 보면 된다”며 “서로 같은 데이터라는 것을 놓고 싸우는 관계”라고 말했다. 그는 스노우플레이크가 분석 플랫폼에서 출발해 운영 DB 영역으로 확장하고 있는 반면 EDB는 포스트그레SQL 기반 운영 DB에서 분석·AI 영역으로 확장하고 있다고 설명했다.
 다만 클라우드 중심 분석 플랫폼과 달리 EDB는 하이브리드 클라우드와 온프레미스 환경까지 포괄하는 선택권, 예측 가능한 비용 구조, 데이터 통제권을 차별점으로 제시했다. 팀싯 CRO는 “데이터를 외부 플랫폼으로 옮겨 처리하고 다시 결과를 가져오는 방식은 시간과 비용 부담을 키울 수 있다”며 “통제권과 즉시성을 원하는 고객에게는 EDB와 같은 소버린 플랫폼이 대안이 될 수 있다”고 말했다. 크룩 CCO도 EDB 플랫폼 장점으로 비용과 사용량 예측 가능성을 강조했다.
 EDB는 향후 국내 파트너 생태계도 강화한다. 김 지사장은 데이터 전환부터 플랫폼 최적화, 분석·AI 활용까지 고객 여정을 지원하는 ‘시그니처 익스피리언스’를 구현하려면 파트너 생태계가 중요하다며 “기존 파트너뿐 아니라 분석과 AI 제품 변화에 맞춘 새로운 생태계를 만들고 있다”고 말했다.
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