[컴퓨터월드]

기업 DB 운영 효율화 위한 서비스 제공

2005년 설립된 오픈메이드컨설팅은 DB 모델링과 SQL 성능 튜닝 분야에서 기술력을 인정받고 있다. 성능 장애 예방 솔루션 ‘오픈팝(OpenPOP)’과 오픈소스 DB 전환 자동화 기술을 자체 개발하며, DB 자원 및 운영 효율화를 위한 다양한 서비스를 제공하며 비즈니스를 영위하고 있다.

이 회사는 축적된 SQL 튜닝 데이터와 컨설팅 노하우를 인공지능(AI)과 결합해, AI 기반의 DB 자동 튜닝 솔루션 솔루션을 개발하며 도약에 나섰다. 최근 출시한 ‘쿼리메딕(Query-Medic)’은 대규모언어모델(LLM)의 추론 능력과 업력 20여년의 SQL 튜닝 경험 자산을 결합해 개발된 솔루션으로, 인력의 개입 없이 성능 저하 SQL과 DB 자원 과다 사용 SQL을 자동으로 탐지하고 튜닝부터 그 결과에 대한 검증까지 전 과정을 자동화하는 오픈메이드컨설팅의 AX 전략의 결정체다.

SQL 튜닝 전 과정을 AI LLM으로 자동화

오픈메이드컨설팅의 AX 전략 핵심은 ‘AI로 SQL 튜닝의 전 과정을 자동화해 DB 성능 저하를 사전에 예방하고 DB 자원 효율성을 확보하도록 지원하는 것’으로 정의할 수 있다.

주요 기능은 다음과 같다. 첫째, 개발·테스트·검증·운영 전 주기에 걸친 엔드투엔드 SQL 자동 튜닝으로 상시 성능 저하 및 자원 과다 사용 SQL을 자동 탐지하고, 자동 튜닝과 결과 검증까지 일관되게 수행한다.

둘째, 튜닝 전·후의 성능 개선 효과와 결과 데이터의 동일성을 자동 검증해 검증된 SQL만 요청자 또는 성능 관리자에게 제공한다. 셋째, 인덱스 영향도 분석을 통해 해당 인덱스를 사용하는 모든 관련 SQL에 미치는 성능 변화를 사전에 파악하고 적용 여부 판단을 지원한다.

넷째, 쿼리메딕 솔루션 적용 이후 DB 부하 및 사용량의 절감 효과를 정량 분석해 제공한다. 또한 출시 전 다수 고객사 환경에서 적용·검증을 완료해 운영 안정성을 확보했다. 마지막으로 개발 DB부터 운영 DB까지 간단한 등록만으로 사용할 수 있으며, SQL 튜닝 관리에 필요한 다양한 옵션 설정을 지원한다. 오픈메이드컨설팅은 오라클 DB를 중심으로 제공되고 있는 쿼리메딕을 티맥스티베로 DB도 지원하고자 기능 업데이트에 돌입했다.

sLLM 고도화와 SaaS 전환

오픈메이드컨설팅은 쿼리메딕을 기반으로 AI 내재화형 DB 성능 관리 플랫폼으로 사업 영역을 확대하고, 2026년에는 대규모 튜닝 사례 데이터셋과 튜닝 노하우를 활용한 학습 고도화를 통해 SQL 튜닝에 특화된 sLLM으로 발전시킬 계획이다. 이 모델은 DBMS별 특성에 맞춘 최적화 알고리즘을 내재화해, 기존 범용 LLM보다 정확도와 처리 속도를 크게 높일 예정이다. 최영철 대표에 따르면, 26년 상반기까지 sLLM 개발이 완료될 예정이며, 지속적으로 PoC를 통해 성능 향상에 집중한다는 계획이다.

또한 2026년부터는 오픈소스 DB까지 튜닝 자동화의 범위를 확대하여 클라우드 기반 SaaS 서비스로 전환해 해외 시장에 진출한다는 목표다. 현재, 온프레미스 기반 쿼리메딕 솔루션을 아마존웹서비스(AWS), 마이크로소프트(MS) 등 유수의 클라우드 서비스 제공사의 클라우드에 SaaS 형태로 제공하기 위한 사전 작업에 돌입했고, 기본적인 논의는 끝마친 상황이다. 오픈메이드컨설팅은 SaaS 형태로 쿼리메딕을 확장함으로써, 글로벌 기업이 자체 DB 환경에 쉽게 적용할 수 있는 AI SQL 옵티마이저 플랫폼으로 발전시키겠다는 전략이다.

오픈메이드컨설팅 최영철 대표는 “쿼리메딕은 단순한 SQL 튜닝 차원을 넘어 DB 자원 효율화 혁신을 통한 운영 비용(DB자원, 클라우드) 절감 효과의 극대화를 지향하는 AI 솔루션”이라며 “DB 성능 관리자와 AI의 협업을 통해 DB/App 성능 최적화의 완전 자동화 시대를 열겠다”고 말했다.

[인터뷰] “AI가 스스로 SQL 튜닝하는 ‘스마트 튜닝 시대’를 열겠다”

Q. 오픈메이드컨설팅이 보유한 AI 역량을 소개해달라.
오픈메이드컨설팅은 20년 넘게 축적해 온 SQL 성능 튜닝 데이터와 DB 진단 노하우를 AI와 결합해, DB 운영의 지능화를 이끌고 있다. 특히 자체 개발한 쿼리메딕은 대규모언어모델(LLM) 기반 추론 구조를 도입해 SQL 탐지, 튜닝, 검증, 영향도 분석까지 튜닝 전 과정을 자동화한다.

AI가 시스템 로그와 실행계획을 분석해 자원 과다 사용 SQL을 자동 식별하고, 실행 패턴을 학습하여 최적의 쿼리 구조를 스스로 제안한다. 이처럼 AI가 DB 관리자의 역할을 보조하거나 대체하는 수준의 기술 역량을 확보하고 있다는 점이 오픈메이드컨설팅의 핵심 AI 역량이자 강점이다.

Q. 오픈메이드컨설팅이 역점을 두고 있는 AI 전략은.
핵심은 ‘AI로 SQL 튜닝의 전 과정을 자동화한다’는 점을 대외적으로 알리고, 각 산업군의 기업으로 확대하는 것이다. DB 성능 관리의 본질은 SQL의 효율성에 있으며, 지금까지는 숙련된 전문가가 수작업으로 병목 구간을 찾아내야 했다. 이러한 한계를 극복하기 위해 20여 년간 축적한 SQL 튜닝 룰셋과 성능 데이터를 AI의 추론 구조로 전환해, DB 운영의 전 과정을 자동화하고 있다.

이를 위해선 LLM과 사내 SQL 지식베이스의 융합이 중요하다. AI가 SQL 실행 계획과 로그를 분석해 성능 저하 원인을 스스로 찾아내고, 최적의 쿼리 구조를 제안·자동 재작성하도록 설계했다. 특히 AI가 튜닝 결과를 지속 학습하는 셀프-러닝 루프(Self-Learning Loop)를 적용해, 시간이 지날수록 특정 DBMS 환경에 최적화된 튜닝 패턴을 축적한다. 이는 단순 자동화가 아닌 ‘AI가 스스로 성능을 개선하는 자율형 DB 운영’을 지향하는 구조다.

오픈메이드컨설팅은 이 같은 기술을 통해 AI를 도메인 전문화(Verticalization) 방향으로 진화시키고 있다. 범용 LLM 대신 SQL 튜닝에 특화된 소형언어모델(sLLM, specialized LLM) 개발을 추진 중이며, 이를 통해 DBMS별 특성에 맞는 최적화 알고리즘을 내재화할 계획이다.

또한 2027년까지 쿼리메딕을 SaaS로도 제공하며, 글로벌 기업들도 자체 DB 환경에 쉽게 적용할 수 있는 AI SQL 옵티마이저 플랫폼으로 발전시킬 예정이다.

Q. 최근 출시한 쿼리메딕을 상세히 소개해달라.
쿼리메딕은 오픈메이드컨설팅이 지난 10월 20일 정식 출시한 AI 기반 SQL 자동 튜닝 솔루션이다. 24시간 365일 인력 개입 없이 성능 저하 SQL을 자동 탐지하고, 튜닝 및 검증까지 수행한다. LLM이 SQL 실행 계획과 로그를 분석해 병목 구간을 찾고, 실행 패턴을 기반으로 최적화된 쿼리를 자동 생성·검증한다. 특히 인덱스 튜닝 영향도 분석 기능을 통해 특정 인덱스 변경이 다른 SQL의 성능에 미치는 변화를 사전에 예측할 수 있어, DB 운영 안정성을 획기적으로 높였다.

운영 환경에서의 효율성도 입증됐다. 쿼리메딕은 24시간 365일 무중단으로 동작하며, 검증 DB와 운영 DB를 동시에 모니터링해 애플리케이션 응답속도 저하, 자원 과다 사용, 클라우드 비용 증가 등 주요 이슈를 사전에 차단한다. 실제 적용 기업들은 반복적인 DB 자원 증설과 외부 튜닝 의존을 줄이고, SQL 관리 비용 절감 및 성능 안정화 효과를 확인했다.