오라클은 보안이 강화된 에이전틱 AI 애플리케이션을 빠르게 구축, 배포 및 확장하여 본격적인 전체 운영 환경의 워크로드에 맞춤 한 오라클 AI 데이터베이스(Oracle AI Database)를 위한 새로운 에이전틱 AI 혁신을 발표했다. 오라클 AI 데이터베이스는 운영 데이터베이스와 분석 레이크하우스 전반에 걸쳐 에이전틱 AI와 데이터가 통합적으로 설계되어 있다

이를 통해 AI 에이전트는 기업 데이터가 어디에 저장되어 있든지 안전하게 실시간으로 액세스할 수 있으며, 퍼블릭 데이터로 훈련된 대규모언어모델(LLM)과 기업의 데이터를 손쉽게 결합하여 인사이트를 제공할 수 있다. 기업 고객은 AI 모델 및 에이전틱 프레임워크, 개방형 데이터 형식 및 배포 플랫폼을 자유롭게 선택할 수 있다. 또한, 오라클 엑사데이터(Oracle Exadata)를 사용하는 고객은 '엑사데이터 기반 AI 검색(Exadata Powered AI Search)'을 통해 대규모의 에이전틱 AI를 지원하며, 대용량의 다단계 에이전틱 워크로드에 대한 AI 쿼리 성능을 가속화한다.

후안 로이자(Juan Loaiza) 오라클 데이터베이스 기술 부문 총괄 부사장은 “차세대 기업 AI는 고객이 비즈니스 핵심 운영 시스템에서 AI를 안전하게 활용하여 획기적인 혁신과 인사이트 및 생산성을 제공할 수 있는 능력에 의해 정의될 것이다.”라며 “오라클 AI 데이터베이스를 활용하면 기업은 단순히 데이터를 저장하는 것뿐만 아니라, AI를 위해 데이터를 활성화할 수 있게 된다. AI와 데이터를 함께 설계함으로써, 기업이 주요 클라우드 및 온프레미스 환경 전반에서 증권거래소 수준의 운영상 견고함을 토대로 실시간 기업 데이터를 안전하게 조회하고 실행할 수 있는 자율적 AI 애플리케이션을 신속하게 구축하고 관리할 수 있도록 한다.”고 말했다.

데이터를 위해 설계된 AI로 혁신 가속화

데이터에 최적화된 에이전틱 AI 기능을 갖춘 오라클 AI 데이터베이스는 복잡성과 보안 위험이 증가해 작업 결과를 더욱 악화시킬 수 있는 데이터 이동 파이프라인의 구축과 유지 관리를 위한 필요성을 제거한다. 새로운 기능은 다음과 같다.

• 오라클 자율운영 AI 벡터 데이터베이스(Oracle Autonomous AI Vector Database)는 벡터 데이터베이스의 간편함과 오라클 AI 데이터베이스의 강력한 성능을 모두 제공한다. 이를 통해 개발자와 데이터 과학자는 직관적인 API와 사용하기 쉬운 웹 인터페이스를 활용하여 벡터 기반 애플리케이션을 쉽고 빠르게 구축할 수 있다. 오라클 자율운영 AI 데이터베이스(Oracle Autonomous AI Database)를 기반으로 구축된 이 기능은 사용하기 쉬운 개발자 환경과 엔터프라이즈급 보안, 안정성, 확장성을 보장한다. 현재 제한적으로 제공되는 오라클 자율운영 AI 벡터 데이터베이스는 오라클 클라우드 무료 티어 또는 저비용 개발자 티어에서 이용이 가능하다. 요구 사항이 증가할 경우, 클릭 한 번으로 오라클 자율운영 AI 데이터베이스의 모든 기능을 원활하게 업그레이드할 수 있으며, 그래프 및 공간, JSON, 관계형, 텍스트, 병렬 SQL 등을 포함해 다양한 데이터 유형을 지원함으로써 별도의 데이터베이스나 여러 데이터베이스를 오가며 처리해야 하는 복잡하고 번거로운 작업을 없애 준다.
• 오라클 AI 데이터베이스 프라이빗 에이전트 팩토리(Oracle AI Database Private Agent Factory)를 통해 비즈니스 분석가 및 전문가는 데이터 기반 에이전트와 워크플로우를 신속하게 구축하고 안전하게 배포할 수 있다. 퍼블릭 클라우드, 혹은 온프레미스 환경에서 컨테이너 형태로 실행되는 노코드(No-code) AI 에이전트 빌더를 제공하며, 제3자와 데이터를 공유하지 않고도 AI 에이전트를 구축, 배포 및 관리할 수 있어 데이터 보안을 보장한다. AI 데이터베이스 프라이빗 에이전트 팩토리에는 데이터베이스 지식 에이전트(Database Knowledge Agent), 정형 데이터 분석 에이전트(Structured Data Analysis Agent), 심층 데이터 연구 에이전트(Deep Data Research Agent)를 포함하여 데이터에 특화된 사전 구축 AI 에이전트가 포함된다. 다른 접근 방식의 경우, 외부 에이전트 오케스트레이션에 의존하거나 다양한 유형의 데이터베이스에 호출을 수행해야 한다. 오라클은 에이전틱 AI를 AI 데이터베이스에 통합하여 설계함으로써 기업 사용자를 위해 단순성을 제공하며, 모든 에이전틱 워크로드에 대해 엔터프라이즈급 보안, 복원력 및 확장성을 제공한다.
• 오라클 유니파이드 메모리 코어(Oracle Unified Memory Core)는 단일 시스템에 AI 에이전트의 컨텍스트를 저장할 수 있다. 이는 벡터 및 JSON, 그래프, 관계형, 텍스트, 공간, 컬럼형 데이터를 하나의 통합 엔진에서 처리하면서 일관된 트랜잭션과 보안을 유지하고 저지연 추론을 가능하게 한다.

AI 데이터 위협 최소화

오라클 AI 데이터베이스는 멀티클라우드, 하이브리드 및 온프레미스 환경에서 외부 공격과 내부 오용, 우발적 유출, 그리고 대규모언어모델(LLM)에 대한 의도치 않은 노출로부터 데이터를 보호한다. 새로운 기능은 다음과 같다.

• 오라클 딥 데이터 시큐리티(Oracle Deep Data Security)는 데이터베이스 내에서 강력한 최종 사용자별 데이터 접근 규칙을 구현한다. 각 사용자 또는 해당 사용자를 대리하는 AI 에이전트는 해당 사용자가 접근 권한을 가진 데이터만 확인할 수 있다. 이 기능은 역할 및 기능 기반의 정교한 규칙을 구현할 수 있다. 예를 들어, 특정 영업 담당자나 재무 담당자, 배송 담당자, 임원, 고객 지원 담당자 및 고객 관계자 등 각 역할에 따라 계정 정보 중 어떤 범위까지 접근 가능한지를 세밀하게 정의할 수 있다. 이는 선언형 데이터베이스 기반 제어를 통해 최소 권한 원칙을 적용하고, 프롬프트 인젝션과 같은 AI 시대의 새로운 위협으로부터 데이터를 보호한다. 보안을 애플리케이션 코드에서 분리해 중앙에서 관리함으로써, 누가 어떤 데이터를 볼 수 있는지 쉽게 설정하고 새로운 위협에 맞춰 접근 정책을 지속적으로 업데이트할 수 있으며, 오라클 AI 데이터베이스 내에서 동작하는 에이전트를 위한 안전 장치 역할을 한다. 데이터의 출처인 데이터베이스 단계에서의 보안은 AI 에이전트가 사용자를 대신해 데이터에 직접 접근할 때 더욱 높은 수준의 보호를 제공한다.
• 오라클 프라이빗 AI 서비스 컨테이너(Oracle Private AI Services Container)는 높은 수준의 보안을 요구하는 고객이 데이터를 외부 AI 서비스 제공업체와 공유하거나 방화벽 밖으로 전송하지 않고도 AI 모델을 자체 환경에서 실행할 수 있도록 지원한다. 또한 벡터 임베딩 생성과 같은 연산 집약적인 작업을 데이터베이스 외부로 안전하게 분산 처리할 수 있어 성능 병목을 줄인다. 해당 컨테이너는 퍼블릭 클라우드와 프라이빗 클라우드, 온프레미스는 물론 외부와 완전히 차단된 에어갭 환경에서도 배포할 수 있다.
• 오라클 트러스티드 답변 검색(Oracle Trusted Answer Search)은 기업이 AI를 활용하여 최종 사용자에게 답변을 제공하는 데 있어, 정확하고 검증 가능하며 결정론적인 방법을 제공한다. 검증된 답변 검색은 최종 사용자의 질문에 직접 LLM을 적용하여 답변하는 대신, AI 벡터 검색(AI Vector Search)을 통해 질문을 미리 생성된 보고서와 매칭한다. 이를 통해 확률 기반 모델이 발생시킬 수 있는 LLM의 환각(hallucination) 현상이나 쿼리 오해 등을 줄일 수 있다.

개방형 표준 및 프레임워크로 AI 데이터 종속성 해소

오라클 AI 데이터베이스는 주요 클라우드 및 하이브리드 환경, 온프레미스에서 모두 실행되며, 기업이 필요에 따라 AI 모델과 애플리케이션 계층의 에이전틱 프레임워크를 자유롭게 선택할 수 있는 유연성을 제공한다. 기업은 개방형 표준과 데이터 형식을 사용하여 에이전틱 AI 애플리케이션을 구축, 배포 및 실행할 수 있다. 새로운 기능은 다음과 같다.

• 오라클 벡터 온 아이스(Oracle Vectors on Ice)는 아파치 아이스버그(Apache Iceberg) 테이블에 저장된 벡터 데이터를 네이티브로 지원한다. AI 벡터 검색은 아이스버그 테이블에서 벡터 데이터를 직접 읽고, 벡터 검색을 가속화하기 위해 벡터 인덱스를 생성하며, 기본 벡터 데이터가 변경될 때 이러한 인덱스를 자동으로 업데이트한다. 오라클 벡터 온 아이스는 데이터 레이크에 저장된 데이터에 대한 AI 검색을 가능하게 하며, 데이터베이스 내의 기업 데이터와 데이터 레이크에 저장된 벡터 전반에 걸친 통합 검색을 지원한다. 이를 통해 기업은 데이터베이스와 데이터 레이크 전반에 걸쳐 통합된 인텔리전스를 구현할 수 있다.
• 오라클 자율운영 AI 데이터베이스 MCP 서버(Oracle Autonomous AI Database MCP Server)는 외부 AI 에이전트 및 MCP 클라이언트가 별도의 통합 코드나 수동 보안 관리 없이도 자율운영 AI 데이터베이스와 해당 기능에 안전하게 접근할 수 있도록 지원한다. 이 기능은 오라클 SQL 개발자 VS 코드(Oracle SQL Developer VS Code) 확장 프로그램을 통해 제공되는 오라클 AI 데이터베이스용 오라클 SQLcl MCP 서버(Oracle SQLcl MCP Server)를 보완한다.

스티븐 디킨스(Steven Dickens) 하이퍼프레임리서치(HyperFRAME Research) CEO 겸 수석 애널리스트는 “에이전틱 AI의 시대에는 에이전트가 벡터, JSON, 그래프, 컬럼형, 공간형, 텍스트, 관계형 등 다양한 데이터 유형 전반에 걸쳐 컨텍스트를 유지할 수 있도록, 외부 동기화로 인한 지연이나 데이터 갱신 지연이 없는 통합 메모리 코어가 필수적이다.”라며 “오라클 AI 데이터베이스는 단일 미션 크리티컬 엔진에서 트랜잭션과 분석 처리를 동시에 수행하고, 높은 가용성과 강력한 보안을 제공하며, 실시간 비즈니스 데이터 기반 추론을 가능하게 한다. 앞으로 이러한 기반이 없는 조직은 분산되고 신뢰하기 어려운 에이전트 환경으로 어려움을 겪게 될 것이며, 오라클을 활용하는 조직은 확장 가능한 AI 도입에서 분명한 경쟁 우위를 확보할 수 있다.”라고 말했다.

기업과 개발자는 이제 새로운 에이전틱 AI 기능을 활용해 데이터를 이동하지 않고, 새로운 기술을 학습하지 않으며, 데이터베이스 확장성 문제나 에이전틱 AI 보안 제약 없이 혁신적인 AI 애플리케이션을 개발하고 배포할 수 있다. 최신 AI 혁신에 대한 자세한 내용은 오라클 AI 데이터베이스 에이전틱 AI 발표 관련 기술 블로그에서 확인할 수 있다.