오라클, 에이전틱 AI 대비 ‘글로벌 분산 AI DB’ 전면에…3초 미만 자동 전환 내세워

기업용 데이터베이스 인프라가 수십 년 만에 가장 큰 전환점을 맞고 있다. 사람의 개입 없이 거래를 실행하는 ‘에이전틱 AI’가 확산하면서, 기존 구조로는 감당하기 어려운 수준의 탄력성과 가용성이 핵심 과제로 떠올랐기 때문이다.

오라클($ORCL)의 웨이 후 부사장은 최근 미국 뉴욕에서 열린 ‘오라클 데이터 딥다이브 NYC’ 행사에서, 기업들이 이제 데이터 플랫폼을 단순한 뒷단 시스템으로 볼 수 없게 됐다고 설명했다. 에이전틱 AI는 여러 지역과 멀티클라우드 환경을 오가며 ‘기계 속도’로 대량의 트랜잭션을 발생시키는데, 이런 워크로드는 전통적인 데이터베이스 구조가 전제한 범위를 이미 넘어섰다는 것이다.

후 부사장은 오라클의 ‘글로벌 분산 AI 데이터베이스’가 이런 요구에 맞춰 설계됐다고 강조했다. 핵심은 복제된 여러 데이터베이스를 각각 따로 관리하는 대신, 애플리케이션과 관리자 입장에서 하나의 ‘논리적 데이터베이스’처럼 보이게 만든 점이다. 여기에 강한 정합성, 즉 어느 지역에서 접근하더라도 동일한 최신 데이터를 보장하는 구조를 더했다.

래프트 기반 복제로 장애 대응…“3초 미만 자동 페일오버”

오라클은 엑사데이터 엑사스케일(Exadata Exascale)에 ‘래프트(Raft)’ 기반 복제 기술을 적용해 가용성을 끌어올렸다고 밝혔다. 래프트는 분산 시스템에서 다수 노드의 합의를 통해 데이터를 기록하는 방식이다. 변경 사항이 과반 노드에 안전하게 기록되면 커밋이 완료되도록 설계돼, 장애가 발생해도 데이터 손실 없이 3초 미만 자동 전환이 가능하다는 설명이다.

후 부사장은 이 구조가 느린 노드를 기다리는 기존 방식과 다르다고 설명했다. 리더 노드가 병렬로 데이터를 전송한 뒤 가장 빠른 팔로어 하나만 먼저 동의해도 과반이 충족되므로, 전체 처리 속도가 가장 느린 노드가 아니라 가장 빠른 팔로어 기준으로 움직일 수 있다는 것이다.

이 같은 구조는 단순한 장애 복구를 넘어 ‘상시 가동’ 요구에 초점이 맞춰져 있다. 서버나 데이터센터는 물론 지역, 클라우드 단위 장애까지 견딜 수 있어야 한다는 점에서, 오라클은 데이터베이스 인프라의 기준 자체를 다시 정의하고 있다는 평가다.

에이전틱 AI 시대, 벡터 검색 성능이 경쟁력

에이전틱 AI가 데이터베이스 인프라에 주는 압박은 여기서 끝나지 않는다. AI 에이전트는 예약, 거래 실행, 후속 업무 호출 등을 사람보다 훨씬 빠르게 처리하기 때문에 순간 부하가 크고 변동성도 높다. 이런 환경에서는 단순 저장 성능뿐 아니라, 대규모 데이터를 실시간으로 검색하고 해석하는 능력이 중요해진다.

오라클은 최대 1000개 노드까지 메모리 용량을 묶어 벡터 인덱스를 확장할 수 있다고 밝혔다. 데이터셋이 커져도 벡터 검색 응답 시간을 일정하게 유지하는 것이 목표다. 이는 AI 에이전트가 더 많은 데이터를 참고해 더 정확한 판단을 내리게 하는 기반으로 연결된다.

후 부사장은 “AI에서는 더 많은 데이터를 가질수록 더 똑똑해진다”며 대규모 인메모리 벡터 인덱스 확장이 ‘매우 똑똑한’ 에이전틱 AI 애플리케이션을 만드는 핵심이라고 말했다.

트루 캐시로 지연시간 개선…데이터 주권 대응도 겨냥

오라클은 여기에 ‘트루 캐시(True Cache)’도 더했다. 트루 캐시는 인메모리 기반의 자가관리형 캐시로, 백엔드 데이터베이스의 변경 사항을 애플리케이션 개입 없이 자동으로 캐시 계층에 반영한다. 회사 측은 이를 통해 레디스(Redis) 같은 애플리케이션 관리형 캐시에서 나타날 수 있는 데이터 불일치와 수동 동기화 부담을 줄일 수 있다고 설명했다.

특히 데이터 주권 이슈가 주요 활용 사례로 꼽힌다. 규제상 데이터는 특정 지역에 저장해야 하지만, 애플리케이션은 다른 지역에서 빠르게 접근해야 하는 경우가 많다. 이때 트루 캐시를 애플리케이션과 가까운 지역에 배치하면 규제를 지키면서도 지역 내 속도로 데이터를 읽을 수 있다는 것이다.

후 부사장은 트루 캐시와 글로벌 분산 AI 데이터베이스를 함께 활용하면 ‘매우 높은 가용성’, ‘매우 높은 확장성’, 낮은 지연시간, 그리고 ‘절대적 정합성’을 동시에 노릴 수 있다고 강조했다.

“글로벌 분산은 선택 아닌 필수”…기업 인프라 기준 바뀐다

이번 발언은 AI 경쟁이 모델 성능을 넘어 인프라 경쟁으로 이동하고 있음을 보여준다. 기업이 에이전틱 AI를 핵심 업무에 본격 도입할수록, 데이터베이스 인프라는 단순 저장소가 아니라 서비스 연속성과 의사결정 품질을 좌우하는 기반이 된다.

오라클의 메시지는 분명하다. 최근 이어진 각종 서비스 장애 사례가 보여주듯, 비즈니스 연속성을 확보하려면 인프라는 여러 지역에 분산돼 있어야 한다는 것이다. 결국 ‘글로벌 분산’은 일부 대기업만의 고급 옵션이 아니라, AI 시대 기업 시스템의 사실상 필수 조건으로 자리 잡고 있다.