Oracle AI Database 26ai 프로덕션에서

발행: 1개월 전 (2025년 12월 23일 오후 01:12 GMT+9)

19 분 소요

Source: Dev.to

Oracle AI Database 26ai는 AI 기능을 외부 AI 시스템으로 데이터를 이동시키는 전통적인 모델을 바꾸어, AI 기능을 데이터베이스 엔진에 직접 내장합니다. 벡터 검색, 의미 유사성, AI‑준비 검색이 이제 SQL, 트랜잭션 및 보안 제어와 함께 작동하여, 엔지니어가 새로운 데이터 파이프라인이나 외부 벡터 데이터베이스 없이도 AI 기반 애플리케이션을 구축할 수 있게 합니다.

이 문서는 Oracle AI Database 26ai가 기술적인 관점에서 어떻게 작동하는지와 이를 활용해 실제 프로덕션 수준의 AI 시스템을 구축하는 방법을 설명합니다.

Oracle AI Database 26ai란?

Oracle AI Database 26ai는 기업이 AI‑활성화 데이터 플랫폼을 필요로 할 때 사용할 수 있도록 설계된, 플래그십 데이터베이스의 최신 장기 지원(LTS) 릴리스입니다. 이전 Oracle Database 23ai 릴리스를 대체하며, 23ai의 모든 기능이 26ai에 포함됩니다.

핵심 아이디어는 데이터 관리의 기반에 AI를 설계하여 데이터를 외부 시스템으로 내보내지 않고도 지능형 처리, 분석 및 애플리케이션 지원을 가능하게 하는 것입니다.

주요 특징

데이터 엔진에 내장된 AI
네이티브 벡터 지원 및 유사도 검색
관계형, 문서, JSON, 그래프, 공간 및 기타 데이터 유형에 대한 통합 지원
AI‑보조 코드 생성 등 개발자 생산성 기능
엔터프라이즈 수준의 성능, 거버넌스 및 보안
분산 및 멀티클라우드 배포 옵션

데이터베이스에서 AI를 사용하는 이유는?

전통적인 AI 아키텍처는 종종 데이터베이스에서 피처 스토어, 벡터 레이어, 외부 서비스 등으로 데이터를 이동시키는 다계층 시스템에 의존합니다. 이러한 이동은 복잡성, 지연 시간, 보안 문제를 야기합니다.

Oracle의 접근 방식은 다릅니다:

데이터베이스 자체가 데이터 저장, 벡터 연산, 인텔리전스, AI 기반 워크플로우를 위한 통합 플랫폼이 됩니다.

장점

성능: 분석 및 AI가 데이터가 존재하는 곳에서 실행되어 왕복 비용을 줄입니다.
보안: 데이터 거버넌스와 접근 제어가 데이터베이스 수준에서 적용됩니다.
단순성: 관리해야 할 시스템과 파이프라인이 줄어듭니다.
확장성: 엔터프라이즈 워크로드가 분산 데이터베이스 기능을 통해 확장될 수 있습니다.

Source: …

핵심 기술 혁신

네이티브 벡터 검색 및 멀티모달 지원

Oracle AI Database 26ai는 벡터 데이터 타입에 대한 내장 지원을 제공하여, SQL 쿼리 내에서 직접 의미론적 및 유사도 검색을 수행할 수 있습니다. 텍스트, 이미지 또는 기타 미디어에서 생성된 벡터를 외부 시스템 없이 인덱싱하고 검색할 수 있습니다.

Reference: Oracle – 26ai product page
Docs: Oracle Database Documentation

사용 사례

기업 지식 베이스에 대한 의미론적 검색
관계형 + 벡터 하이브리드 쿼리
비즈니스 로직과 최근접 이웃 검색 결합

에이전트형 AI 워크플로

Oracle AI Database 26ai는 인‑데이터베이스 AI 에이전트 지원을 도입했습니다. 이 프레임워크는 애플리케이션을 대신해 자율적 또는 반자율적 작업을 실행할 수 있으며, 데이터 접근, 분석, 의사결정 로직 및 행동을 데이터 플랫폼을 떠나지 않고 결합할 수 있습니다.

Reference: Futurum – Oracle AI World 2025

에이전트를 데이터베이스 생태계의 일부로 만들면서, Oracle은 외부 오케스트레이션 레이어가 필요했던 복잡한 AI 워크플로를 단순화합니다.

통합 레이크하우스 및 데이터 패브릭

26ai 전략의 주요 구성 요소는 Oracle Autonomous AI Lakehouse이며, Apache Iceberg와 같은 오픈 데이터 포맷을 지원합니다. 이를 통해 분석, 데이터 거버넌스, AI가 대규모 데이터 레이크에 저장된 데이터와 함께 작동하도록 합니다.

Reference: Oracle announcement (Oct 14 2025)

레이크하우스 기능은 전통적인 OLTP, OLAP, AI 워크로드 간의 경계를 흐리게 하여 다음을 가능하게 합니다:

통합 거버넌스
실시간 분석
스키마 유연성
대규모 데이터셋에 대한 효율적인 스토리지

개발자 생산성 및 앱 개발

Oracle AI Database 26ai는 AI 개발을 보다 쉽게 만드는 데에도 초점을 맞추고 있습니다:

AI‑강화 코드 생성에 대한 통합 지원
AI‑어시스턴트 기능이 포함된 APEX 향상
JavaScript 저장 프로시저 및 최신 언어 지원
AI 중심 로직을 위한 SQL 및 PL/SQL 향상
Reference: Oracle Blog – AI Database 26ai

개발자는 익숙한 데이터베이스 도구와 언어를 사용해 지능형 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

엔터프라이즈 준비성

Oracle은 26ai를 미션 크리티컬 워크로드에 맞게 포지셔닝했습니다:

주요 클라우드 플랫폼(OCI, AWS, Azure, GCP)에서 가용
향후 릴리스에서 Linux x86‑64를 지원하는 온‑프레미스 지원
Raft 기반 복제를 통한 분산 데이터베이스 기능
통합 보안, 감사 및 거버넌스 기능
핵심 기능을 실험할 수 있는 무료 및 개발자 에디션 제공

이러한 기능들은 AI 성능과 운영 신뢰성을 동시에 필요로 하는 대기업에 26ai를 적합하게 만듭니다.

Source: …

실무자를 위한 의미

엔지니어와 아키텍트에게 Oracle AI Database 26ai는 단일 통합 플랫폼으로, 데이터 저장, 벡터 연산, AI 로직이 함께 존재합니다. 별도의 피처 스토어나 외부 벡터 데이터베이스가 필요 없으며, 지연 시간이 감소하고 거버넌스가 단순화됩니다. 동시에 엔터프라이즈 워크로드에 필요한 성능과 확장성을 제공합니다.

AI‑구동 시스템 구축 방식의 변화

복잡한 AI 로직을 데이터에 가깝게 이동

외부 벡터 데이터베이스나 피처 스토어에 대한 의존도 감소
분석, AI, 트랜잭션 처리를 위한 단일 플랫폼 활용
엔터프라이즈 규모의 보안 및 거버넌스 유지

데이터베이스 계층에서 AI를 도입하면 특히 데이터 거버넌스가 중요한 규제 산업에서 전통적인 AI 파이프라인의 많은 문제를 간소화할 수 있습니다.

아키텍처 설계상 26ai는 데이터베이스를 수동적인 데이터 저장소에서 능동적인 AI 플랫폼으로 전환합니다. 이는 데이터베이스 엔지니어링의 중요한 진화이며, 복잡한 외부 스택 없이 고성능·보안·AI‑구동 애플리케이션을 구축할 수 있는 길을 열어줍니다.

엔터프라이즈 워크로드에 AI를 도입하려는 경우, 26ai는 심도 있는 기술 평가가 필요할 만큼 가치가 있습니다.

Oracle AI Database 26ai 를 AI 실행 엔진으로

이 주장은 다음과 같은 조건을 만족할 때만 의미가 있습니다.

쿼리 계획
실제 검색 파이프라인
운영 제약 조건
기존 오픈‑소스 스택과의 비교

이를 제대로 검증해 보겠습니다.

1. 벡터 쿼리에 대한 EXPLAIN PLAN (옵티마이저가 실제로 하는 일)

일반적인 우려는 벡터 검색이 일급 객체로 취급되는지, 아니면 단순히 비용이 많이 드는 함수 호출에 불과한지에 대한 것입니다.

예시 쿼리

EXPLAIN PLAN FOR
SELECT doc_id, title
FROM knowledge_base
WHERE category = 'payments'
ORDER BY VECTOR_DISTANCE(embedding, :query_embedding)
FETCH FIRST 5 ROWS ONLY;

샘플 EXPLAIN PLAN 출력 (단순화)

------------------------------------------------------------
| Id | Operation                 | Name                |
------------------------------------------------------------
|  0 | SELECT STATEMENT          |                     |
|  1 |  SORT ORDER BY            |                     |
|  2 |   VECTOR INDEX RANGE SCAN | KB_VECTOR_IDX       |
|  3 |    TABLE ACCESS BY INDEX  | KNOWLEDGE_BASE      |
------------------------------------------------------------

왜 중요한가

핵심 관찰점

VECTOR INDEX RANGE SCAN 은 네이티브 접근 경로입니다.
관계형 조건(category = 'payments')이 일찍 적용됩니다.
벡터 거리 계산이 옵티마이저에 의해 비용이 산정됩니다.
이 플랜은 다른 Oracle 쿼리와 마찬가지로 병렬 실행이 가능합니다.

이는 다음과는 근본적으로 다릅니다.

외부 벡터‑DB 호출
애플리케이션 코드에서 결과를 후처리
대규모 후보 집합을 메모리로 끌어오기

Oracle 26ai에서는 벡터 검색이 조인, 필터, 집계와 동일한 최적화 프레임워크에 참여합니다.

2. OCI Generative AI와 함께하는 End‑to‑End RAG

아키텍처 개요

RAG Architecture Diagram
Figure 1 – 전체 흐름

OCI Generative AI Integration
Figure 2 – OCI Generative AI 서비스

Secure Retrieval in Oracle 26ai
Figure 3 – 보안 컨텍스트 검색

흐름

사용자가 자연어 질의를 제출
애플리케이션이 임베딩을 생성
Oracle 26ai가 보안 컨텍스트를 검색
컨텍스트가 OCI Generative AI에 전달
모델이 근거가 있는 응답을 생성

Step 1 – 질의 임베딩 생성

보통 OCI Generative AI 임베딩 모델을 사용합니다.

# Pseudo‑code (application layer)
query_embedding = generate_embedding(
    model="cohere.embed-english",
    text=user_query
)

Step 2 – Oracle 26ai에서 보안 컨텍스트 검색

SELECT content
FROM knowledge_base
WHERE VECTOR_DISTANCE(embedding, :query_embedding) < 0.30
ORDER BY VECTOR_DISTANCE(embedding, :query_embedding)
FETCH FIRST 5 ROWS ONLY;

핵심 포인트

행 수준 보안이 자동으로 적용됩니다.
마스킹된 컬럼은 계속 마스킹됩니다.
감사 로그에 접근 기록이 남습니다.

대부분의 RAG 시스템이 거버넌스 측면에서 실패하는 단계입니다. Oracle은 그렇지 않습니다.

Step 3 – 검색된 컨텍스트와 함께 OCI Generative AI 호출

프롬프트 템플릿 예시

You are an enterprise assistant.
Answer the question using only the context below.

Context:
{{retrieved_documents}}

Question:
{{user_query}}

데이터베이스는 권한이 없는 데이터를 절대 노출하지 않으며, 모델도 승인된 컨텍스트를 벗어나 환각하지 않습니다.

3. Oracle 26ai vs. PostgreSQL + pgvector 비교

Dimension	Oracle AI Database 26ai	PostgreSQL + pgvector
Vector type	네이티브 커널 타입	확장 기능
Query optimizer	완전 벡터 인식	비용 인식 제한
Security	행‑레벨, 마스킹, 감사	기본 보안만 제공

Source: https://example.com/your-article-link

Feature	Oracle 26ai	pgvector
Embedding generation	내장	외부
Indexing	자동	수동
Query latency	낮음	가변적
Scalability	수평 확장	수직 확장
Security	통합	애드온
RAG governance	강력	기본적으로 약함
HA & DR	내장 엔터프라이즈 급	DIY
Operational overhead	낮음	중간에서 높음
Compliance readiness	높음	구현 방식에 따라 다름

Conclusion – Oracle의 26ai는 벡터 검색을 핵심 관계형 엔진에 도입하여 네이티브 최적화, 엔터프라이즈 급 보안 및 거버넌스를 제공한다. 이는 pgvector와 같은 애드온 확장으로는 달성하기 어려운 수준이다. 규제가 엄격한 AI 워크로드가 필요한 조직에게는 통합 접근 방식이 매력적인 대안이 된다.

On Setup

Key Insight

pgvector는 프로토타입, 연구, 소규모‑중간 규모 워크로드에 잘 작동합니다.
Oracle 26ai는 규제된 기업, 미션‑크리티컬 시스템, 대규모 운영 AI를 위해 설계되었습니다.

차이는 단순히 성능이 아니라, 압박 속에서의 운영 정확성입니다.

AI 데이터베이스를 위한 운영 체크리스트

대부분의 AI 실패는 모델 자체의 문제가 아니라 아키텍처와 운영상의 문제입니다. 아래는 데이터베이스 내에서 AI 워크로드를 실행하기 위한 실용적인 체크리스트입니다.

데이터 및 스키마 설계

임베딩 차원을 신중히 선택
원시 텍스트와 임베딩을 분리
모델이 변경될 경우 임베딩을 버전 관리
관계형 필터링을 위해 메타데이터 정규화

인덱싱 및 성능

벡터 인덱스를 명시적으로 생성
벡터 인덱스 사용량 모니터링
EXPLAIN PLAN을 정기적으로 검증
관계형 프레디케이트를 활용해 검색 범위 축소

보안 및 거버넌스

소스 테이블에 행 수준 보안 적용
RAG 전 민감한 컬럼 마스킹
AI 접근 경로에 대한 감사 활성화
임베딩을 민감 데이터로 취급

운영 준비성

백업 전략에 벡터 인덱스 포함
AI 워크로드를 포함한 DR 시나리오 테스트
벡터 쿼리 지연 시간을 별도로 모니터링
혼합 OLTP + AI 워크로드에 대한 용량 계획

모델 및 프롬프트 위생

프롬프트 템플릿을 버전 관리 테이블에 저장
추적 가능성을 위해 프롬프트와 응답 로그 기록
RAG에 엄격한 시스템 프롬프트 사용
자유 형식 컨텍스트 삽입 금지

DevOps 및 플랫폼 통합

AI 쿼리를 일등급 워크로드로 취급
AI 검색 지연 시간에 대한 SLO 추가
업그레이드 후 플랜 퇴보 모니터링
DB 변경 관리와 AI 배포 정렬

최종 관점

Oracle AI Database 26ai는 모델을 대체하려는 것이 아니라 취약한 아키텍처를 대체합니다. 벡터, 검색, 보안, 최적화를 데이터베이스 엔진의 일부로 만들면서 Oracle은 AI 시스템이 실패할 수 있는 지점을 줄입니다. 기업 입장에서는 이것이 새로움보다 더 중요합니다. AI는 매일, 부하가 걸려도, 감시 하에서도 제대로 작동할 때 인상적이며, 26ai는 바로 그 현실을 위해 설계되었습니다.

Oracle AI Database 26ai란?