[인터뷰] “AI·OLAP 강점인 ‘포스트그레SQL’ 앞세워 공격적인 국내 사업 전개할 것”

[컴퓨터월드] 생성형 AI 시대, 오픈소스 관계형 데이터베이스(DB) 포스트그레SQL(PostgreSQL)이 세를 빠르게 확대하고 있다. 데이터브릭스와 스노우플레이크 등 데이터 플랫폼 기업들의 포스트그레SQL 서비스 기업 인수, 국내·외 클라우드 서비스 제공사(CSP)들의 연이은 클라우드 기반 포스트그레SQL 서비스 출시, 챗GPT의 오픈소스 ‘벡터 PG’ 기능 활용 등과 같은 IT 대표 기업들의 행보는 포스트그레SQL의 인기를 실감하게 하는 대목이다.

포스트그레SQL을 대표하는 기업인 엔터프라이즈DB(한국지사장 김희배, 이하 EDB) 역시 변화하는 시장에 발맞춰 국내 DB 시장에서 새로운 비즈니스 기회를 찾고자 전사적 노력을 쏟고 있다. 특히 올해 초 김희배 한국지사장을 선임하며 공격적인 국내 DB 시장 공략을 예고했다. EDB 김희배 지사장은 IT 업계에서 잔뼈가 굵은 전략가답게 취임 초부터 국내 사업 확대를 위해 내부를 정비했고, 이제 외연 확대에 나서고 있다. EDB 김희배 한국지사장을 만나 핵심 사업 전략과 주력 솔루션에 대해 자세히 들어봤다.

조직 재정비로 국내 비즈니스 확대 ‘잰걸음’

올해 2월 취임한 EDB 김희배 한국지사장은 데이터 분석 및 기술 생태계 등 분야에서 28년을 종사하며 풍부한 사업 경험을 갖춘 인물로 평가받는다. 김 지사장은 취임 후 가장 먼저 조직 재정비와 고-투-마켓을 단축하기 위한 사업 전략을 수립했다.

우선 김희배 지사장은 부임 당시 8~9명에 불과했던 국내 인력을 15명 규모로 늘렸다. 공공 분야 영업 담당자와 파트너 매니저를 채용하며 영업 인력을 대폭 강화했다. 또한 전문적인 서비스 조직을 신설함과 동시에 이를 뒷받침하는 세일즈 엔지니어 인원도 보강했다. 특히 ‘그린플럼(Greenplum)’ 및 AI 분야 전문 세일즈 엔지니어를 추가 영입했다. 또한 카카오 부사장 출신 이태윤 고문을 에반젤리스트(앰버서더)로 영입해 기술 전문성을 강화했다.

그린플럼 및 AI 분야 전문 세일즈 엔지니어를 영입한 이유로 EDB 김희배 한국지사장은 “EDB는 실시간 트랜잭션 데이터를 안정적이고 효율적으로 대량 저장하고 업데이트하는 온라인 트랜잭션 처리(OLTP) 역량에 주력해 왔다. 이제 EDB는 OLTP의 강점을 토대로 방대한 데이터를 다양한 관점에서 결합하고 그룹화해 복잡한 비즈니스 분석과 의사결정을 지원하는 온라인 분석 처리(OLAP) 영역으로 사업을 확장하고 있다. 그린플럼과 같은 솔루션을 통해 OLAP 워크로드를 효과적으로 지원하며 단순 DB 벤더를 넘어 엔터프라이즈 플랫폼 벤더로 진화하는 것을 목표로 하고 있고, 이를 위해 담당 인력이 필요했다”고 설명했다.

EDB 김희배 지사장은 “이 같은 조직 정비는 단순히 인력을 늘리는 것을 넘어, EDB의 새로운 고 투 마켓(GTM) 전략의 핵심 축이다. 기존의 트랜잭션 중심 영업에서 벗어나 엔터프라이즈 시장에 특화된 어카운트 활동을 펼치고 EDB 확산을 가속화하는 데 중점을 뒀다”고 설명했다.

이처럼 EDB의 조직 재정비에는 단순 오픈소스 DB 지원 기업이 아닌 OLAP와 AI까지 포괄하는 엔터프라이즈 플랫폼 벤더로 변모하겠다는 의지가 담겨있다. 이러한 변화를 토대로 사업 규모를 확대하고 공공, 금융, 통신 등 주요 산업군에서 EDB의 입지를 강화하는데 총력을 기울인다는 계획이다.

하이브리드 전략 추진…확장성·전문성 갖춘 파트너 확대

EDB는 국내 클라우드 시장의 빠른 성장에 발맞춰 온프레미스·프라이빗 클라우드 및 퍼블릭 클라우드를 모두 지원하는 하이브리드 클라우드 전략을 추진하고 있다. 또 이에 발맞춰 파트너도 확충한다는 계획이다.

우선 EDB는 온프레미스로 회귀하는 고객을 대상으로 포스트그레SQL는 물론 이를 기반으로 하는 ‘그린플럼’을 제안하고 있다. EDB 김희배 지사장에 따르면, 최근 클라우드 비용 문제로 인해 온프레미스로 회귀하는 경우가 늘어나고 있다. 하지만 기존 클라우드 분석 제품을 사용하다가도, 온프레미스로 회귀하면 해당 환경에 맞는 분석 제품으로 전환해야 한다. 이에 포스트그레SQL 기반의 그린플럼이 AWS의 ‘레드시프트(Redshift)’, MS의 ‘애저 시냅스(Azure Synapse)’, 구글 클라우드의 ‘구글 빅쿼리(Google BigQuery)’ 등의 강력한 대안으로 떠오르고 있다.

아울러 프라이빗 클라우드 및 퍼블릭 클라우드 환경에서도 포스트그레SQL DB와 부가 솔루션들을 제공하고 있다. 현재 EDB 솔루션은 AWS, GCP, MS 애저, 레드햇, IBM, 슈퍼마이크로 등 글로벌 주요 클라우드 및 하드웨어 파트너가 제공하는 IT 환경에서 배포되고 있다. 국내에서는 네이버클라우드, 삼성SDS, NHN클라우드, KT클라우드 등 주요 CSP의 클라우드 서비스에서도 제공되고 있다.

이 같은 하이브리드 클라우드 전략에 발맞춰 EDB는 국내 비즈니스 파트너 생태계도 확대해 나가고 있다. 구체적으로 ‘파트너 중심 모델’을 지향하고 있다. 현재 EDB는 공식 총판인 에티버스 외에 락플레이스, 타임게이트, 네오클로바 등 기존 오픈소스 전문 파트너를 비롯해 테크 인프라 파트너 등과 협력하고 있다.

여기에 DB 전문기업과 특정 산업에 강점을 가진 파트너를 추가로 확보하며 파트너 풀을 확대한다는 계획이다. 특히 고도의 전문성이 요구되는 그린플럼 시장을 위해 특화된 파트너 3개 기업을 육성할 예정이다.

또한 IBM, HPE, 레드햇 등 글로벌 얼라이언스 파트너들과도 협력 관계를 추진하고 있다. 이들 기업과는 인프라 PaaS 제품과 포스트그레SQL 제품을 유기적으로 결합해 고객들에게 제안하는 방식으로 추진한다는 방침이다.

“‘EDB 포스트그레스 AI 플랫폼’으로 국내 데이터 활용 새 지평 열겠다”

현재 EDB는 국내 비즈니스를 크게 ‘탈 오라클(Oracle) 수요를 겨냥한 마이그레이션 사업’과 ‘EDB 포스트그레스 AI 플랫폼 공급’이라는 두 축을 중심으로 영업에 나서고 있다.

우선 탈 오라클 수요에 대응한 마이그레이션 사업은 EDB가 오랫동안 지속해 온 사업 영역이다. EDB는 EDB 포스트그레SQL의 가장 큰 강점인 ‘오라클 대비 압도적인 비용 효율성’을 강조하고 있다.

EDB 김희배 지사장은 “EDB 포스트그레SQL로 전환할 때 라이선스 비용이 최소 50%에서 최대 80%까지 절감할 수 있다. 오라클 호환 모듈을 내장하고 있어 DB 스키마 및 애플리케이션 마이그레이션 단계를 획기적으로 단축할 수도 있다. 전환 기간도 12개월에서 4개월로 줄일 수 있어 비용과 리스크를 동시에 최소화할 수 있는 제품이다”라고 설명했다.

업계에 따르면, 오라클 DB의 1코어 가격이 47,500불에 달하는 것으로 알려진다. 하지만 EDB 포스트그레SQL 엔터프라이즈 버전을 이용해도 1코어에 3,000불이다. 시중에서 EDB의 엔터프라이즈 DB가 비싸다는 소문이 있지만, 오픈소스의 경우 유지보수나 관련 기능이 없는 상태로 비용이 들지 않으니 비싸게 보일 수 있다. 가치 평가를 기준으로 저렴할 수도, 비쌀 수 있지만, 오라클 DB의 18분의 1에 해당하는 금액은 엔터프라이즈 버전을 고려하는 기업들에게는 매력적이fk 할 수 있다.

EDB에 따르면, 비용 절감 외에도 최근 부상하고 있는 ‘IT 주도권 확보’면에서도 유리하다. 특정 벤더에 종속될 경우, 예산 불확실성 증가와 기술·비즈니스 유연성 제한이라는 문제를 겪게 된다. EDB 포스트그레SQL은 오픈소스의 개방성을 기반으로 하기 때문에 벤더 종속을 탈피할 수 있고 기업이 스스로 IT 환경을 통제하며 혁신과 확장성을 확보할 수 있다.

특히 생성형 AI 시대를 맞아 수많은 요구사항에 기민하게 대응하고자 EDB는 지난 6월 ‘EDB 포스트그레스 AI 팩토리(EDB Postgres AI Factory)’를 발표했다. EDB 포스트그레스 AI 팩토리에는 포스트그레SQL 안에 벡터 기능을 넣어 별도의 벡터 DB없이 포스트그레SQL을 벡터 DB로 쓸 수 있게 하며, 대기업이 다양한 LLM 모델을 활용해 자체적인 지식 베이스를 구축할 수 있도록 설계된 벡터 엔진, AI 파이프라인, 생성형AI 빌더, 에이전트 스튜디오, 모델 서빙 등 모듈로 구성됐다.

다음은 EDB 김희배 한국지사장과의 인터뷰를 일문일답으로 구성한 것이다.

“지금은 ‘포스트그레SQL 전성시대’”

Q. 생성형 AI로 인해 포스트그레SQL에 대한 관심이 늘고 있다.
A. 오픈AI가 챗GPT에 오픈소스 ‘pg벡터’라는 포스트그레SQL 관련 기능을 사용하고 있다. 생성형 AI에 가장 적합하다는 가장 강력한 방증이다.

포스트그레SQL은 모든 데이터 환경의 진화 과정과 궤를 같이했다. 과거 정형 데이터 중심의 트랜잭션 처리에서 시작해 빅데이터, 스트리밍 데이터를 거쳐 현재는 생성형 AI와 머신러닝, 에지와 스트리밍, 윤리와 규제 등을 아우르는 ‘융합 데이터’ 및 ‘지능적이고 규제 준수 가능한 데이터’ 시대로 접어들었다. 이러한 변화의 중심에 항상 오픈소스 DB, 특히 포스트그레SQL이 자리하고 있었다.

특히 포스트그레SQL은 최근 전성기를 맞이하며, 개발자와 기업 모두에게 각광받고 있다. 과거 스타트업과 개발자들이 선호하던 포스트그레SQL이 엔터프라이즈 환경으로 확산되면서, 오라클 등 기존 상용 DB를 대체하려는 움직임이 가속화되고 있다.

최근 데이터브릭스의 네온(Neon) 인수와 스노우플레이크의 크런치 데이터(Crunchy Data) 인수 사례에서 보듯, AI 에이전트와 자동화 부문에서도 포스트그레SQL에 대한 관심이 폭발적으로 증가하고 있다.

포스트그레SQL은 2023년 DB-엔진닷컴이 꼽은 올해의 DBMS로 선정될 만큼 가장 대중적이고 신뢰할 수 있는 오픈소스 DBMS로 자리매김했다. 스타코버플로우 랩(Stackoverflow Labs)의 2023년 개발자 설문조사에서도 포스트그레SQL은 오픈소스 여부, 신뢰성, 확장성(PostGIS), 사용성, 성능, SQL 표준 준수, 비용 등 다양한 측면에서 높은 선호도를 보였다.

Q. 소버린 AI에도 활용 가능한가.
A. EDB는 소버린 AI의 중요성을 강조하는 대표 주자다. 민감 데이터는 외부 클라우드에 둘 수 없어 온프레미스/하이브리드 클라우드 인프라 위에 AI가 필수적으로 존재해야 한다. 이는 글로벌 및 국내 주요 기업들의 전략에서도 확인된다.

EDB의 EDB 포스트그레스 AI는 기존 그린플럼 데이터를 포스트그레스 AI 벡터 엔진 기반 AI 파이프라인에 연계 구성할 수 있으며, 별도의 독립적인 AI 인프라 구축 없이 기존 포스트그레스 기반에서 AI 임베딩, 벡터 검색, LLM 기반 RAG를 구현해 데이터 주권을 확보할 수 있다. 비용 최적화(GPU 옵션), 빠른 AI 서비스 구축을 지원함으로써 금융, 제조, 공공 등 민감 산업군의 요구사항을 충족할 수 있다. 이는 은행 계정계 등 미션 크리티컬한 시스템에서도 포스트그레SQL의 기능으로 완벽한 대체가 가능하다.

“EDB 포스트그레스 AI 팩토리로 손쉬운 AI 구축 가능”

Q. 생성형 AI에 적합한 EDB 포스트그레SQL 핵심 서비스를 소개해달라.
A. 지난 6월 출시한 EDB 포스트그레 AI 팩토리 플랫폼을 들 수 있다. AI 데이터 플랫폼이 갖춰야 할 모든 기능을 담은 제품이다. 포스트그레SQL 안에 벡터 기능을 비롯해, 다양한 LLM 모델을 활용해 자체적인 놀리지베이스를 구축할 수 있도록 설계됐다. 32가지 핵심 기능을 보유하고 있다.

구체적으로 벡터 엔진 모듈이 있다. 오픈소스 pg벡터를 기반으로 단일 보안 환경에서 의미 기반 검색과 통합 데이터 접근을 제공하며, 완전한 데이터 주권을 보장한다. EDB 벤치마크 결과, 4.22배 빠른 쿼리 성능을 제공하며 포스트그레SQL 내에서 별도의 벡터 DB 없이 벡터 검색이 가능하다. 또한 CPU 기반 운영이 가능해 GPU 의존성을 낮춰 비용 최적화가 가능하다.

다음은 AI 파이프라인이다. 단 5줄의 코드로 자동 임베딩과 SQL 기반의 AI 데이터 관리 파이프라인을 손쉽게 구축할 수 있다. 최소 코드로 임베딩 동기화를 구성하고 지속적인 업데이트 기반의 지식 베이스를 구축한다.

세 번째 생성형AI 빌더다. 클릭 한 번으로 3배 빠르게 정확한 생성형 AI를 구축하도록 지원한다. 에이전트 스튜디오 모듈도 갖췄다. 미리 준비된 에이전트로 시작해 비즈니스에 맞게 맞춤 구성하고 실행 및 모니터링이 가능한 네이티브 도구로 AI 에이전트를 손쉽게 배포할 수 있다. 마지막은 모델 서빙 모듈이다. 벤더 종속 없이 다양한 모델을 유연하게 교체하고 HW 투자 수익을 극대화하며 자유로운 환경에 배포할 수 있도록 지원한다.

Q. EDB 포스트그레스 AI 팩토리를 활용할 경우 이점은?
A. 시간과 비용 등 공수를 줄일 수 있다는 점이다. 최근 많은 기업들이 AI 에이전트를 구축하고 있다. 웬만큼 성능을 갖춘 AI 에이전트를 구축하기 위해서는 300여개에 달하는 기능 및 제품이 들어간다. 그나마 쉽게 만든다고 가정한다면, 벡터DB를 토대로 로우코드·노코드를 활용해 AI 파이프라인 관리 솔루션 만들어야 한다. 이후 LLM 모델도 얹어놓는다. 그 위에 고객들이 사용할 수 있는 애플리케이션 형태로 빌드해야 한다. 고객이 직접 구축한다면 수많은 컴포넌트와 코딩이 필요하다. 하지만 포스트그레스 AI 팩토리를 사용하면 단일한 솔루션으로 이 모든 과정을 손쉽게 구현할 수 있다.

Q. EDB가 OLTP를 넘어 OLAP와 AI를 동시에 지원한다는 점을 강조했는데.
A. EDB는 오픈소스 기반 OLTP를 담당했다. 이런 유로 오라클의 오라클DB 및 티맥스티베로의 ‘티베로 DB’를 마이그레이션하는 사업을 주로 했다. EDB는 포스트그레SQL이 본질적으로 갖춘 트랜잭션 처리(OLTP) 강점에 더해, EDB 포스트그레 AI를 통해 벡터 DB 기능까지 내장해 단일 DB로 OLAP와 AI 워크로드를 모두 처리할 수 있다. 이제 EDB는 OLAP와 AI를 동시에 지원하는 통합 플랫폼을 제공하고 있다. DB를 두 번 쓸 필요가 없어 비용과 레이턴시를 줄이고, 복잡한 인력 및 벤더 관리, 데이터 유출 걱정없이 생성형 AI를 구현할 수 있다.