[사진=챗GPT로 생성한 그림]

[디지털데일리 이안나 기자] 인공지능(AI) 시대를 맞아 데이터베이스(DBMS) 위상이 새롭게 부각됐다. 단순한 데이터 저장소에 머물던 역할을 벗어나 AI 서비스를 구현하기 위한 데이터 허브로 도약하며 기업 기술 전략을 바꾸고 있다.

특히 벡터 데이터베이스(벡터DB)와 오픈소스 포스트그레SQL(PostgreSQL) 기반 개방형 아키텍처가 핵심 키워드로 부상했다.

AI 서비스 성패는 결국 데이터를 얼마나 빠르고 정확하게 처리·활용하느냐에 달려 있다. 모델과 연산 자원이 아무리 고도화돼도 데이터 전처리, 검색, 품질 관리가 뒷받침되지 않으면 성능은 떨어질 수밖에 없다.

이에 따라 DBMS는 전통적인 트랜잭션(OLTP)·분석(OLAP)을 넘어 머신러닝, 벡터 검색, 검색증강생성(RAG) 등 AI 특화 기능을 품는 방향으로 진화했다.

특히 벡터DB는 텍스트·이미지·음성 데이터를 임베딩 형태로 변환해 저장하고 유사도를 검색하는 기능을 제공한다. 추천 시스템, 검색엔진, 챗봇, 보안 이상 탐지 등 다양한 AI 응용 사례에서 벡터DB 채택이 급증했다. 전용 벡터DB가 등장한 동시에 기존 DBMS가 벡터 검색 기능을 내장하며 통합 플랫폼으로 발전하는 흐름도 뚜렷해졌다.

개방형 아키텍처 대표 주자로 꼽히는 포스트그레SQL 역시 주목을 받는다. 수십 년간 커뮤니티 중심으로 성장한 포스트그레SQL은 안정성과 확장성을 무기로 공공·금융·기업 시장에 뿌리를 내렸다. 최근에는 pg벡터와 같은 확장 기능을 통해 벡터 임베딩 저장과 검색을 지원하고, 데이터베이스 내부에서 직접 머신러닝을 실행하려는 시도도 확산됐다.

이처럼 DBMS는 단순한 저장소를 넘어 AI가 학습하고 추론하며 의사결정을 지원하는 전 과정과 긴밀히 연결되는 플랫폼으로 진화했다. 데이터 수집·전처리·품질 관리·보안까지 아우르는 기능이 강조되는 이유다.

국내외 기업들도 앞다퉈 벡터DB와 개방형 DBMS를 도입하고 있다. 글로벌 서비스 기업들은 포스트그레SQL을 주요 데이터베이스로 채택해 확장성을 입증했고, 금융·유통·제조 업계에서는 검색증강생성(RAG) 기반 검색·추천 시스템이 빠르게 확산됐다. 국내에서도 오픈소스 DBMS 도입이 활발히 늘고 있지만, 대규모 성능 저하와 보안·거버넌스 미비 같은 과제는 여전히 남아 있다.

AI 서비스 핵심 인프라로 자리 잡은 DBMS 혁신은 단순한 기술 선택을 넘어 기업 경쟁력을 좌우하는 변곡점으로 부상했다. 데이터베이스가 ‘AI 서비스의 심장’이라는 평가가 나오는 배경이다. 이러한 산업적 변화는 업계가 함께 논의해야 할 과제로 이어지고 있다.

이러한 흐름 속에 과학기술정보통신부(과기정통부)는 정보통신산업진흥원(NIPA), <디지털데일리>와 함께 오는 9월23일 서울 서초구 양재 엘타워에서 ‘오픈 테크넷 서밋 2025’를 개최한다.

올해 주제는 ‘개방형 AI x Everything-as-Code 기반 인프라 혁신’으로, 국내외 주요 기업과 기관이 참여해 최신 AI·오픈소스 기술 전략과 사례를 공유할 예정이다.

행사에는 메가존클라우드, 인젠트, LG유플러스, 한국IBM, 삼성전자 반도체, 티맥스티베로, 아카마이코리아, 깃랩, 블랙덕소프트웨어, 빔, 맨텍솔루션 등 국내외 주요 기업들이 발표자로 나선다.

클라우드 네이티브에서 AI 네이티브로의 전환, 오픈소스 기반 데이터베이스 혁신, 데브섹옵스(DevSecOps) 보안 전략, AI 시대 백업·복구 체계 등 다채로운 의제가 다뤄질 예정이다.