DB가 뇌가 되는 시대

벡터 임베딩

 

💡 이제 데이터베이스가 기업의 '뇌'가 된다는 게 무슨 말일까요?

옛날에는 데이터베이스(DB)가 그냥 정보를 안전하게 넣어두는 창고였죠 . 기록을 잘 보관하고, 필요할 때 꺼내주는 '기록 시스템' 역할만 했어요 . 하지만 2026년이 되면서 상황이 완전히 바뀌었어요 . 생성형 ai와 llm이 엄청나게 퍼지면서 DB에게 새로운 역할을 요구하기 시작했어요 .

 

이제 DB는 단순히 저장만 하는 것을 넘어섰어요. 데이터를 스스로 '이해'하고, 뭔가 '판단'을 내리고, 심지어 '행동'까지 하도록 요구받고 있죠 . IDC의 예측에 따르면, 2029년까지 기업 데이터 플랫폼의 60%가 저장과 분석 작업을 한 곳에서 통합할 거래요 . 즉, DB가 수동적인 창고가 아니라 능동적으로 움직이는 '지능 시스템(system of intelligence)'으로 진화하고 있는 것이죠 . 이 변화의 중심에는 'in-database ai'라는 기술이 있어요 .

 

이 기술은 데이터를 굳이 다른 곳으로 옮길 필요가 없게 만들어요. 데이터가 있는 DB 안에서 AI 모델을 돌리거나 추론을 바로 할 수 있게 된 것이죠 . 덕분에 복잡했던 AI 시스템이 훨씬 단순해지고, 비용도 절감되며, 보안도 강해지는 실질적인 장점들이 생겼어요 . DB가 진짜 '뇌' 역할을 하기 시작한 것이죠.

 

 

💾 AI 시대, DB가 꼭 '벡터'를 알아야 하는 이유가 뭐죠?

AI는 텍스트나 이미지 같은 비정형 데이터를 '벡터 임베딩'이라는 특별한 숫자로 바꿔서 이해해요 . 이 벡터는 데이터의 의미적 특징을 담은 고차원 배열이에요 . 과거에는 이런 벡터를 저장할 때, 그냥 복잡한 이진 파일(BLOB)이나 JSON 형태로 저장했어요 . 이렇게 저장하면 처리 속도도 느리고 메모리도 엄청나게 잡아먹는 문제가 있었죠 .

 

하지만 이제는 주요 DB들이 이 벡터 데이터를 '일급 시민'처럼 대우해요 . 예를 들어, Microsoft의 sql server 2025는 네이티브 VECTOR 타입을 도입했어요 . 이 방식은 텍스트 기반의 JSON 저장보다 스토리지 공간을 크게 아껴줘요 . 데이터를 주고받을 때도 벡터를 이진 형태로 바로 전송해서 속도 저하를 없앴죠 .

 

oracle database 26ai 역시 VECTOR 타입을 지원하며 SQL 문법과 함수를 많이 확장했어요 . 'VECTOR_DISTANCE' 같은 함수를 사용해서 DB 쿼리 안에서 유사도를 직접 계산할 수 있어요 . 별도의 애플리케이션 로직이 필요 없어진 것이죠 . 오픈소스 진영에서는 'pgvector'가 사실상 표준이 되었고, 대규모 작업에서도 상용 DB만큼 좋은 성능을 보여주고 있어요 .

 

 

💰 AI 때문에 비싼 메모리 서버를 사야 할까요? 'DiskANN'이 뭘 해결해주나요?

수많은 벡터 데이터 중에서 원하는 것을 빨리 찾는 것이 AI 검색의 핵심이에요 . 이를 위해 근사치 탐색(ann) 알고리즘이 사용되는데, 문제는 메모리(RAM)를 많이 쓴다는 점이었어요 . 기존의 hnsw 같은 알고리즘은 인덱스 전체를 메모리에 올려야 했기 때문에, 데이터가 커질수록 하드웨어 비용이 엄청나게 늘어났죠 .

 

여기에 마이크로소프트가 개발한 'diskann' 알고리즘이 해결책을 제시했어요 . diskann은 인덱스의 대부분을 저렴한 SSD에 저장해요 . 메모리에는 탐색에 필요한 최소한의 정보만 두는 방식이죠 . 최신 SSD의 빠른 속도를 활용해서, 메모리 기반 인덱스만큼 빠른 속도를 유지하면서도 메모리 사용량을 90% 이상 줄일 수 있어요 .

 

이는 기업에게 엄청난 경제적 이점을 가져다줘요. 비싼 대용량 메모리 서버를 구축하지 않고도 큰 규모의 벡터 검색 시스템을 운영할 수 있게 된 것이죠 . postgresql도 'pgvectorscale'이라는 기술로 diskann과 비슷한 효율성을 구현하며 오픈소스에서도 비용 문제를 해결하고 있어요 .

 

🚀 DB 안에서 AI가 스스로 '생각하고 행동'하는 기술의 정체는 무엇인가요?

벡터 검색이 정보를 찾아주는 '검색'이라면, DB 내부 추론(in-database inference)은 찾은 정보를 바탕으로 '판단'하고 '생성'하는 영역이에요 . 2026년형 DB는 AI 에이전트가 스스로 목표를 세우고 작업을 수행하는 기술을 내재화했어요 . 이것을 'react 패턴'이라고 부르죠 .

 

react 패턴은 AI가 '생각(Reasoning)'해서 계획을 세우고, 적절한 '행동(Acting)' 도구를 사용하며, 그 결과를 '관찰'해서 다시 계획을 수정하는 반복적인 과정이에요 . 예를 들어, 오라클(Oracle)의 비용 승인 에이전트 시나리오를 보면 이해하기 쉬워요 . 사용자가 "책상 구매 $200을 비용 처리해줘"라고 요청하면, 에이전트가 먼저 생각해요 . "이건 $50 초과니까 규정에 따라 검토해야겠다"라고 판단하죠 .

 

그리고는 'CHECK\_EXPENSE\_LIMIT'라는 도구를 사용해서 실제 DB에서 지출 내역을 확인해요 . 확인 결과, 200달러가 맞다면 . 에이전트는 다시 생각해요. "규정 초과니까 거절해야겠다"라고 결정하고 . 최종적으로 'REJECT\_EXPENSE' 도구를 호출해서 DB의 상태를 'REJECTED'로 바꿔요 . 이 모든 과정이 외부 서버 없이 DB 안에서 자율적으로 이루어지는 것이죠 .

 

📊 MS, 오라클, PostgreSQL은 AI 시대를 어떻게 준비하고 있나요?

주요 벤더들은 각자의 강점을 살려 in-database ai 전략을 펼치고 있어요 .

 

1. Microsoft SQL Server 2025: AI의 민주화 전략

마이크로소프트는 '하이브리드와 민주화'를 핵심으로 내세워요 . 가장 큰 변화는 sql server 2025의 Standard Edition의 성능을 대폭 올린 거예요 . 최대 CPU 코어가 32개, 메모리가 256GB까지 늘어났어요 . 이는 중견 기업도 고성능 AI 처리가 가능해졌다는 뜻이죠 .

 

게다가 벡터 검색이나 diskann 같은 핵심 AI 기능을 에디션 구분 없이 제공해요 . "AI 기능은 비싸다"는 인식을 깨고, 모든 기업이 AI를 쓸 수 있게 '민주화'하려는 전략이에요 . SQL Server는 또한 외부의 강력한 AI 모델(GPT-4 등)을 T-SQL 함수처럼 쉽게 호출할 수 있게 만들었어요 .

 

2. Oracle Database 26ai: 보안을 갖춘 자율 에이전트

오라클은 DB를 '에이전트가 거주하는 집'이라고 정의하며, 보안과 통합에 집중해요 . Oracle은 'DBMS\_CLOUD\_AI\_AGENT' 패키지를 통해 에이전트의 정의와 역할을 DB 내부에서 완결해요 . 에이전트가 쓰는 도구는 실제로 PL/SQL 함수나 저장 프로시저인데 . 기존의 기업 로직을 AI 에이전트의 도구로 바로 사용할 수 있게 된 것이죠 .

 

특히 보안이 강력해요. 에이전트의 모든 활동은 DB 세션 내에서 이루어지기 때문에, 오라클의 강력한 행 수준 보안(VPD)이 자동으로 적용돼요 . 에이전트도 권한이 없으면 민감한 데이터를 볼 수 없는 것이죠 . 에이전트가 어떤 생각(Reasoning)을 했는지 모두 투명하게 기록하고 감사할 수 있다는 점도 큰 장점이에요 .

 

3. PostgreSQL & PostgresML: 오픈소스의 무서운 확장성

오픈소스 진영의 postgresql은 '개방성과 확장성'을 무기로 해요 . 특히 'postgresml'은 DB 내부에서 머신러닝 모델의 전체 과정(학습, 배포, 추론)을 관리하는 MLOps 플랫폼으로 진화했어요 . postgresml은 AI 모델이 DB 프로세스 내부에서 실행되는 'In-Process' 아키텍처를 사용해요 .

 

데이터가 네트워크를 타고 이동할 필요가 없어서, 기존 HTTP 방식보다 추론 속도가 8배에서 최대 40배까지 빨라요 . 실시간 추천 시스템처럼 속도가 중요한 곳에 딱이죠 . 또한 'pgvectorscale'을 통해 대규모 데이터셋에서도 상용 DB만큼 높은 성능과 메모리 효율성을 제공해요 .

 

특징	Microsoft SQL Server 2025	Oracle Database 26ai	PostgreSQL (PostgresML/pgvector)
핵심 철학	AI 민주화, 하이브리드 연결	자율 운영, 엔터프라이즈 통합, 보안	개방성, In-Process MLOps
벡터 인덱싱	DiskANN (SSD 최적화)	IVF 고도화	HNSW, DiskANN (pgvectorscale)
에이전트 구현	외부 REST API 호출 + T-SQL	DBMS\_CLOUD\_AI\_AGENT (PL/SQL 도구화)	Python/LangChain + DB 통합
추론 속도	외부 모델 호출 주력	외부/내부 모델 혼용	In-Process 실행으로 초고속

 

💸 DB에 AI를 통합하면 진짜 돈을 아낄 수 있나요?

네, 맞아요. in-database ai로 전환하는 가장 큰 이유는 경제적인 효율성 때문이에요 .

 

1. 하드웨어 비용 절감 효과

벡터 DB는 인덱스를 메모리에 올려야 해서 비싼 고용량 RAM 서버가 필요했어요 . 하지만 diskann 기술을 쓰는 SQL Server나 postgresql은 저렴한 NVMe SSD를 활용해요 . 이 덕분에 하드웨어 비용을 75%에서 90%까지 줄일 수 있게 되었죠 .

 

또한, sql server 2025 Standard Edition만으로도 고성능 AI 기능을 쓸 수 있게 되면서 . 기업들은 별도의 벡터 DB 라이선스나 관리 서비스 구독료를 낼 필요가 없어졌어요 . 전체 소프트웨어 비용(tco)이 낮아지는 것이죠.

 

2. 관리와 동기화 비용이 사라져요

기존에는 'DB + 벡터 DB + etl 툴 + API 서버' 같이 복잡한 시스템을 관리해야 했어요 . 하지만 in-database ai는 이 모든 것을 '하나의 DB'로 통합해요 . 인프라 관리의 복잡도와 인건비가 줄어드는 것이죠 .

 

가장 중요한 것은 데이터 동기화 비용이 없어진다는 점이에요 . 별도의 벡터 DB를 쓸 때는 원본 데이터가 바뀌었을 때 벡터 데이터도 같이 업데이트하는 파이프라인을 구축해야 했어요 . 이게 잘못되면 AI가 헛소리(Hallucination)를 하게 되죠 . 하지만 in-database ai에서는 데이터 변경과 벡터 업데이트가 하나의 작업으로 묶여서, 데이터 불일치 문제가 사라져요 .

 

 

📝 DB를 AI의 뇌로 만들기 위해 우리가 준비해야 할 것은 무엇일까요?

DB를 '지능형 시스템'으로 바꾸려면 설계 단계부터 전략이 필요해요 .

 

1. 스키마 설계: 벡터 데이터를 어떻게 보관할까요?

벡터 데이터를 기존 관계형 데이터와 합치는 두 가지 방법이 있어요 .

• 단일 테이블 전략: 원본 데이터 테이블에 VECTOR 컬럼을 그냥 추가하는 방식이에요 . 관리가 쉽고 검색 최적화가 잘 되지만 . 데이터 양이 커지면 조회 성능에 영향을 줄 수 있어요 . 간단한 데이터에 적합하죠 .

• 별도 테이블 전략: 벡터 데이터만 따로 테이블에 저장하고 외래 키로 연결하는 방식이에요 . 긴 문서를 여러 조각(청크)으로 나눠 저장할 때 유용하고 . 원본 데이터 테이블의 속도를 보존할 수 있어요 . RAG 시스템처럼 복잡한 검색에 좋아요 .

 

2. 보안과 통제: AI 에이전트가 사고 치면 어떡하죠?

DB 안에서 에이전트가 돌아다니면 보안 문제가 걱정될 수 있죠 . 그래서 통제 장치가 필요해요.

• 최소 권한의 원칙: 에이전트를 작동시키는 DB 계정에는 꼭 필요한 최소한의 권한만 줘야 해요 .

• 행 수준 보안 (VPD): 오라클처럼 강력한 보안 기능을 사용해서, 에이전트가 공격을 당해도 특정 부서 데이터는 접근하지 못하게 차단해야 해요 .

• 감사 및 모니터링: 에이전트가 어떤 요청을 받았고 어떤 SQL을 실행했는지 모든 활동을 기록해야 해요 . 문제 발생 시 추적하고 튜닝할 수 있는 데이터가 되죠.

• 리소스 제한: 에이전트가 무한 루프에 빠지거나 DB 자원을 과도하게 쓰는 것을 막기 위해 CPU나 메모리 사용량을 제한하는 기능(Resource Governor)을 설정해야 해요 .

 

이러한 준비를 통해 기업은 안전하고 효율적으로 'DB가 뇌가 되는' 시스템으로 전환할 수 있어요 . 이 변화는 단순한 기술 도입이 아니라, AI 시대에 기업의 경쟁력을 결정할 중요한 투자가 될 것이에요 .