파인콘, 차세대 DRN 공개… 초대형 AI 인프라 시장 정조준

AI 시대 필수 인프라로 떠오른 벡터 데이터베이스 벤처 파인콘(Pinecone)이 성능과 확장성 모두를 강화한 차세대 상품으로 기업용 시장 공략에 나섰다. 파인콘은 1일(현지시간) 전용 읽기 노드(Dedicated Read Nodes, DRN)를 새롭게 공개하고, 예측 가능한 성능과 낮은 지연 시간을 보장받고자 하는 대기업 고객들의 수요에 본격 대응할 것이라고 밝혔다. 이 기능은 현재 공개 프리뷰 형태로 제공된다.

파인콘은 고차원 데이터를 벡터 형태로 저장·검색·인덱싱할 수 있는 벡터 데이터베이스 기술의 선도 주자다. 일반적인 관계형 데이터베이스가 테이블 형태로 데이터를 관리하는 데 비해, 파인콘의 시스템은 수많은 비정형 데이터를 고차원 수치 형태로 전환해 유사성 검색이나 실시간 추천 알고리즘에서 뛰어난 성능을 발휘한다. 특히 생성형 인공지능이 방대한 문맥 탐색을 위해 유사 벡터를 빠르게 찾는 작업이 핵심이 되면서, 파인콘은 AI 인프라의 핵심 축으로 부상해왔다.

기존의 온디맨드 방식은 유연성과 비용 효율성이 강점이었지만, 급증하는 쿼리 요청이나 일관된 대규모 처리량에는 한계가 있었다. 이에 비해 DRN은 각 워크로드에 전용 인프라를 할당하는 구조로, ‘노이즈 네이버’와 같은 자원 경쟁 문제 없이 안정적으로 고성능을 유지할 수 있다는 게 핵심이다. 서버는 데이터를 메모리와 로컬 SSD에 ‘웜 상태’로 유지해 로딩 지연 없이 즉각적인 반응속도를 제공한다.

DRN은 가용성과 처리량을 확보하기 위해 복제 노드를 추가하거나, 저장공간을 늘리기 위해 샤딩 방식으로 확장할 수 있다. 사용자는 필요에 따라 노드를 수직·수평적으로 자유롭게 조절할 수 있으며, 비용은 시간당 노드 단위로 청구되는 구조다. 파인콘 측은 "예측 가능한 비용과 최소 지연 시간을 보장하면서도, 수평 확장이 가능해 대규모 워크로드를 무리 없이 감당할 수 있다"고 설명했다.

이미 여러 기업들이 DRN을 조기 도입해 실전에서 높은 성능을 입증했다. 예컨대 한 디자인 플랫폼 업체는 메타데이터 기반의 실시간 영상 검색을 위해 DRN을 도입해 쿼리 초당 600건, 지연 시간 45밀리초라는 성과를 기록했고, 테스트 단계에서는 초당 2,200건 이상을 처리하며 성능을 극한까지 끌어올렸다. 또 다른 이커머스 기업은 추천 엔진을 DRN에 올려 초당 5,700건 쿼리와 60밀리초 지연 시간을 안정적으로 구현했다.

전문가들은 DRN이 중요 데이터 접근 지연에 민감한 초대규모 AI 응용이나 멀티테넌트 플랫폼, 실시간 사용자 인터페이스와 같은 환경에서 극대화된 성능을 구현할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 파인콘은 이러한 특성을 앞세워 생성형 AI 확산과 더불어 급증하고 있는 기업 수요를 선점하겠다는 전략이다.

이번 발표는 단순한 기능 개선을 넘어, 벡터 데이터베이스가 AI 시대의 ‘실시간 뇌’로 진화하고 있음을 상징한다. 파인콘의 신기능 DRN은 AI 성능 한계를 재정의할 핵심 인프라 옵션으로 자리잡을 가능성이 크다.