운영 데이터베이스는 대부분의 애플리케이션을 구성하는 핵심 기술이지만, 기존 시스템은 AI 시대의 요구사항을 반영하지 못하고 있다. 대규모 실시간 데이터 처리와 분석, 자동화된 의사결정, 에이전트 기반 워크플로우 등은 기존 OLTP 시스템으로는 한계가 크며, 새로운 접근 방식이 요구되고 있다.

데이터브릭스(Databricks)는 AI 기반 데이터 애플리케이션과 에이전트를 위한 차세대 운영 데이터베이스인 ‘레이크베이스(Lakebase)’를 공개했다. 이는 포스트그레(Postgres) 기반의 완전 관리형 데이터베이스로, 멀티클라우드 환경에서 운영 데이터와 분석 데이터를 통합하고, AI 워크로드에 최적화된 구조를 갖췄다. 레이크베이스는 현재 퍼블릭 프리뷰 형태로 제공되고 있다.

운영·분석 통합 아키텍처

레이크베이스는 네온(Neon) 기술 기반으로 컴퓨팅과 스토리지를 분리하고 독립적으로 확장 가능한 클라우드 네이티브 아키텍처를 제공한다. 10밀리초 미만의 지연 시간, 초당 1만 건 이상의 쿼리 처리, 고가용성 트랜잭션을 지원하며, 실시간 운영과 분석 통합이 가능하다. 레이크하우스 구조와 자동 동기화되며, 온라인 피처 스토어, 유니티 카탈로그 등 데이터브릭스의 기존 기능과도 긴밀하게 통합되어 있다.

오픈소스인 포스트그레SQL 기반으로 다양한 커뮤니티 생태계 및 개발자 확장 기능을 보유하고 있으며, 최신 LLM 학습에도 적합한 구조다. AI 에이전트와의 워크플로우 통합을 고려한 설계로, 지능형 애플리케이션에 최적화돼 있다. 개발자 친화적인 환경을 기반으로 실험과 테스트가 가능한 브랜칭(branching) 기능도 포함돼 있으며, 이는 카피 온 라이트(Copy-on-write) 방식으로 안전하게 복제를 지원한다.

AI 최적화 데이터베이스

레이크베이스는 사용한 만큼만 과금되는 유연한 요금제를 채택해 AI 프로젝트에 효율적인 비용 구조를 제공한다. 개발자들은 실시간 데이터에 기반한 에이전트 설계, 추천 시스템, 자동화된 업무처리에 적합한 플랫폼을 통해 지능형 애플리케이션을 빠르게 구현할 수 있다. 또한 고급 보안 인프라, 암호화, 고가용성, 시점 복구, 네트워크 보안, 규정 준수까지 포함한 엔터프라이즈 기능을 기본 제공한다.

레이크베이스는 쇼핑 경험을 위한 AI 에이전트, 임상 시험 워크플로우, 개인화 추천 시스템 등 다양한 산업에 적용 가능하며, 현재 수백 개의 기업이 프라이빗 프리뷰를 통해 활용 중이다. 초기 파트너에는 액센츄어, 에어바이트, 아틀란, 클라우드플레어, 다타이쿠, 딜로이트, EPAM, 인포매티카, 시그마, 스팟파이어 등이 포함되어 있다.

하이네켄 글로벌 데이터 플랫폼 부문 책임자 옐레 반 에텐은 “우리는 세계에서 가장 잘 연결된 맥주 브랜드를 목표로 데이터 세트 통합과 빠른 가치 전환을 필요로 했다”며, “데이터브릭스를 기반으로 운영 중심의 AI 플랫폼으로 진화하고 있다”고 밝혔다. 그는 분석 인사이트를 실시간으로 애플리케이션에 전달할 수 있는 구조가 필요하다고 강조했다.

레이크베이스는 현재 퍼블릭 프리뷰 형태로 제공되며, 향후 수개월 내 주요 기능의 추가 개선이 예고되어 있다. 고객은 데이터브릭스 워크스페이스 내에서 레이크베이스 프리뷰를 직접 활성화할 수 있으며, 보다 구체적인 기능 및 활용 방법은 공식 상세 페이지를 통해 확인 가능하다. 데이터브릭스는 운영·분석 통합을 위한 AI 인프라 혁신을 지속적으로 확대할 방침이다.

데이터브릭스 공동창립자 겸 CEO 알리 고드시는 “우리는 레이크하우스 및 최신 개발 스택과 통합된 차세대 포스트그레 데이터베이스를 통해 새로운 시장 카테고리를 제시하고 있다”며, “AI 에이전트가 기업 운영 방식을 바꾸는 시대에 레이크베이스는 기업들이 낡은 시스템을 대체할 준비를 지원한다”고 말했다.