이앤에스 글로벌

기업이 다루는 데이터는 지속적으로 증가하고 있으며 형태 또한 정형 데이터뿐 아니라 반정형·비정형 데이터로 빠르게 확장되고 있습니다.

이러한 환경에서 기업은 더 빠른 분석과 속도, 높은 정확성, 정교한 인사이트를 요구하며 데이터 활용에 대한 기대 수준은 점점 높아지고 있습니다.

비즈니스 경쟁력의 중심이 '데이터 기반 의사 결정'으로 이동하면서 데이터 처리와 분석은 기업 운영의 핵심 요소가 되었습니다.

AI가 기업 경쟁력의 핵심 요소로 자리 잡으면서 기업은 데이터가 저장된 위치에서 직접 AI를 수행하고 보안 환경을 유지하며 복잡한 인프라 없이 AI 기능을 확장할 수 있는 플랫폼을 원하게 되었습니다.

오라클은 이러한 흐름을 반영해 “데이터가 있는 곳에 AI를 가져온다(Bring AI to Data)”라는 전략을 제시하며, 그 결과로 AI 네이티브 데이터베이스인 Oracle Autonomous Database 26ai가 등장했습니다.

✅ Oracle Database 26ai의 핵심 기술

1. 통합 하이브리드 벡터 검색 (AI Vector Search)

  1) 텍스트, 문서, 이미지, JSON, 관계형 데이터 등 모든 데이터 타입을 임베딩 벡터 형태로 저장하고 검색 가능

  2) 기존 벡터 DB 없이도 RAG 구현 가능

  3) LLM과 결합해 사내 데이터 기반 답변·검색 제공

    → AI 검색 기능이 DB의 “기본 검색 기능”으로 확장된 형태

2. 인-데이터베이스 AI 추론 (Database Inference)

  1) DB 내부에서 ONNX 모델 실행

  2) 외부 AI 서버 없이 모델 추론 가능

  3) 성능·보안·지연시간 모두 개선

    → “데이터를 AI에 보내는” 것이 아니라 “AI가 데이터 안으로 들어온 구조”

3. Select AI 및 AI 에이전트 시스템

 1) SQL 문맥에서 AI를 호출해 질의 작성, 분석, 정리

 2) MCP 기반 에이전트가 DB 내부에서 워크플로우 자동화

 3) AI Private Agent Factory로 노코드 에이전트 생성

    → 사내 데이터 정책을 그대로 준수한 AI 자동화 프로세스 구축

4. 데이터 주석(Annotations) 기반 의미 분석

 1) AI가 테이블 구조, 컬럼 의미, 데이터 목적을 이해하도록 메타데이터 제공

 2) 자연어 질의 정확도 향상

 3) 데이터 품질 개선

    → “AI가 DB를 더 잘 이해하도록 만드는 기능”

5. 통합 보안 – 양자 내성 암호화(Quantum-safe ML-KEM)

 1) 저장 데이터 + 전송 데이터 모두 양자 내성 알고리즘 적용

 2) 미래 양자컴퓨터 시대 대비

 3) 타 DB 대비 보안 적용 범위가 넓음

    → AI 시대에 중요한 “데이터 주권·보안”을 DB 레벨에서 보장

6. 오라클 자율운영 AI 레이크하우스 연동

 1) Apache Iceberg 기반 오픈 테이블 포맷 지원

 2) OCI·AWS·Azure·GCP 모두에서 동일하게 동작

 3) Databricks·Snowflake와 상호 운용

✅ Oracle Database 26ai 활용 시나리오

1. 사내 지식 기반 RAG 구축

 1) 매뉴얼, 보고서, 정책 문서, 이메일, PDF 등 비정형 데이터를 DB 내부에서 벡터로 저장

 2) LLM과 결합해 사내 지식 검색 시스템 구축

2. 자연어 기반 SQL 자동 생성 / 코드 리뷰

 1) 개발자가 “지난 분기 지역별 매출 추이 보여줘”라고 입력하면 SQL 자동 생성

 2) 복잡한 쿼리 튜닝도 AI가 제안

3. 운영 자동화 및 장애 예방

 1) AI가 성능 저하 패턴 감지

 2) 자동 튜닝·자동 스케일링 수행

 3) 문제 발생 시 자동 원인 분석 리포트 생성

4. 인보이스·거래·로그 기반 자동 검증 에이전트

 1) AI가 데이터 품질 검사

 2) 비정상 트랜잭션 감지

 3) 오류율 높을 때 알림 또는 자동 조치

5. AI 기반 앱 개발 자동화

 1) APEX AI Application Generator로 자연어 → 웹앱 자동 제작

 2) 폼, 테이블, 대시보드 자동 구성

✅ 마무리 총평

제조업 관점에서 바라본 Autonomous Database AI 의 기술 방향성과 기대 효과

생산 설비의 로그, 품질/공정/ERP/MES 연동 데이터처럼 서로 다른 성격의 데이터가 빠르게 쌓이면서 DB는 성능·용량 관리부터 백업·복구, 보안 정책 적용까지 기본 운영만으로도 큰 리소스를 투입해야 합니다. 

데이터가 계속 늘어나는 환경에서는 이런 부담이 그대로 장애 리스크로 이어지는 경우도 많습니다.

Autonomous Database는 반복적이고 리스크가 큰 운영 작업을 자동화해 이러한 부담을 크게 줄일 수 있으며,

자동 패치/최적화/백업 등 핵심 기능을 활용할 수 있어 관리 포인트가 줄어 유지보수보다 데이터 품질과 아키텍처 개선 같은 본질적인 업무에 집중할 수 있습니다.

여기에 26ai는 기존 운영 자동화 위에 새로운 분석·AI 요구까지 동일한 데이터베이스 환경에서 처리할 수 있도록 범위를 확장한 기술적 진화이기에 관리 포인트 증가 없이 더 많은 데이터 요구를 처리할 수 있어 운영 부담을 줄이고 시스템 유지의 안정성을 높이는 데 도움이 될 것으로 보입니다.