일본산업뉴스요약

오라클, AI 활용에서 공세 강화
‘행 레벨 잠금(Row-Level Lock)’이 강점으로 이어져

오라클(Oracle)이 생성 AI(인공지능) 활용에서 공세를 강화하고 있다. 오라클 재팬이 올 7월에 개최한 사업 전략 설명회에서 미사와(三澤) 사장은 AI 에이전트 활용에 있어서의 Oracle Database(DB)의 우위성을 강조했다. 그 가운데 흥미로웠던 것은 “Oracle DB는 행 레벨에서 잠금이 걸리기 때문”이라는 말이었다.

데이터베이스의 락킹 매커니즘(Locking Mechanism)은 간단히 말해 자신이 데이터를 사용하고 있는 동안 다른 사람이 접근할 수 없도록 제어하는 구조이다. 왜 이 락킹 매커니즘이 AI 활용에서 강점으로 이어진다는 것일까? 여기에는 생성 AI 활용의 진전이 관련되어 있다.

-- 생성 AI 활용은 대화형에서 에이전트형으로 --
오라클이 생성 AI 활용 추진을 목표로 내세우고 있는 것이 즉시 AI 활용에 돌입할 수 있는 ‘AI-Ready 데이터 플랫폼’이다. 그 특징은 몇 가지가 있지만, 여기서 주목하고 싶은 것은 ‘대용량 트랜잭션에 대응할 수 있는 퍼포먼스와 스케일러빌리티(Scalability)’이다. 구체적으로는 OLTP(Online Transaction Processing)나 DWH(Data Warehouse) 등, 액세스 특성이 다른 처리를 할 수 있는 다중 워크로드 대응이 있다.

미사와 사장이 지적한 락킹 매커니즘도 이 퍼포먼스와 스케일러빌리티를 실현하기 위한 기술 중 하나이다. 그의 발언은 단순히 행 레벨을 강조하고 싶은 것이 아닌, 데이터베이스의 기본적인 기능이나 성능의 우수성을 어필한 것으로 생각된다. 이것이 어떻게 생성 AI 활용의 강점이 되는지를 생각해보면 '업무 데이터'가 포인트로 떠오른다.

생성 AI 활용은 이른바 브레인스토밍이라고 불리는 대화형에서 업무를 사람을 대신해 실시하는 에이전트형으로 발전되어 왔다. 에이전트형은 사람의 지시에 따라 태스크를 자동으로 설계해 실행한다. 여기서 빼놓을 수 없는 것이 업무 데이터이다.

업무 데이터는 업무의 기초 데이터인 마스터 데이터, 매일 발생하는 운영 데이터, 행동 이력인 트랜잭션 데이터 등 다양하다. 생성 AI 에이전트는 이러한 데이터를 사용해 태스크를 만들고 처리 결과를 저장하거나 참조하는 것을 반복한다. 업무 데이터가 저장되는 데이터베이스에는 참조나 업데이트 등의 액세스가 상당히 많이 발생한다. 오라클은 오랜 기간 쌓아온 데이터베이스 기술이 있어, 이러한 업무 데이터 처리에 강하다.

대화형 AI에서는 AI 모델의 '성능'이 주목받았다. 에이전트형 AI에서는 여기에 더해 업무 데이터를 신속하고 확실하게 처리하는 데이터베이스의 성능이 요구된다. 더 나아가 적절한 액세스 제어나 보안을 담보해야 한다. 미사와 사장의 발언에서 수준 높은 데이터베이스 기술로 생성 AI 활용을 추진해 나간다는 시나리오를 읽을 수 있다.

-- AWS에 8년 뒤처졌지만, 경쟁 레이스에 설 수 있었다 --
대화형 생성 AI 활용에서 다른 클라우드 벤더에 뒤처진 오라클. 하지만 최근 들어 업무 데이터를 기점으로 에이전트형 생성 AI 활용에서 존재감을 드러내고 있다. 다른 시각에서 말하면, 업무 데이터가 ‘브레이크’가 되어, 에이전트형 활용 레이스에 설 수 있게 되었다고 말할 수 있다.

이와 같은 ‘브레이크’가 오라클에게 순풍으로 작용한 사례는 과거에도 있었다. 오라클의 클라우드 ‘Oracle Cloud Infrastructure(OCI)’ 투입이 타사보다 늦어져 오라클이 일본에 데이터센터를 마련한 것은 2019년 5월로, AWS보다 8년이나 뒤처졌었다.

OCI에는 두 세대가 있다. 2019년에 서비스를 개시한 것은2세대(Generation 2)이며, 이것이 현재에도 이어지고 있다. 다시 말해, 1세대 OCI ‘Classic(OCI-C)’의 완성도가 높지 않았기 때문에 전면적으로 다시 만들었던 것이다. 그 개발에는 다른 대형 클라우드 벤더에서 개발 경험이 있는 기술자들이 다수 참여했다고 한다. 클라우드를 처음부터 만드는 투자액이나 기간을 고려하면 과감한 결단이라고 할 수 있다.

변화가 빠른 IT업계에서 8년이라고 하면 뒤처진 정도가 아니다. 즉, 경쟁사들과의 거리가 상당히 벌어진 상태에서 다시 시작한 것이라고 할 수 있다. 그럼에도 불구하고, Gen2는 일본에서도 착실하게 보급이 추진되었다. 올 7월에는 나가노(長野)현 신용조합이 후지쓰(富士通)메인프레임에서 가동 중인 계정계 시스템을 OCI로 전환하기로 결정했다.

이렇게 뒤처졌던 OCI가 어떻게 해서 AWS, Microsoft Azure, Google Cloud 등과 경쟁할 수 있게 되었을까? 그 답 중 하나는 미션 크리티컬(Mission Critical) 기업 시스템이 온프레미스 환경에 남아 있기 때문이다. 미션 크리티컬 시스템이란 한마디로 표현하면 '멈추는 것이 허용되지 않는 시스템'이다. 신뢰성, 가용성, 성능 등의 측면에서 높은 수준이 요구된다. 계정계, 의료나 교통기관 등에 관련된 시스템이 대표적이다.
Oracle DB 유저의 입장에서 생각해보면, 클러스터링 기능 'Oracle Real Application Cluster(RAC)'나 Oracle DB와 하드웨어 일체형 제품 'Oracle Exadata'를 이용하는 시스템은 미션 크리티컬이라고 할 수 있다. 이러한 시스템들을 클라우드로 전환하는 것을 고려했을 때, 어디까지나 검토 당시의 평가이기는 하지만, AWS나 Microsoft Azure 등으로는 역부족이라고 느껴 아직 온프레미스 환경에 머무르고 있는 국내 유저도 적지 않다.

오라클로서는 미션 크리티컬 시스템이 '브레이크'가 되어 기업의 클라우드 전환을 늦춰주는 동안 앞서 있는 클라우드 벤더에게 배우면서 클라우드를 다시 만들 수 있었던 것이다. 이러한 시간의 유예를 예상해 ‘후발 주자 전략’을 펼친 것은 아니겠지만, OCI의 이용 상황을 보면 실적은 호조이다.

OCI의 케이스를 보니 예전 미국 VMware의 마리쓰 사장 겸 CEO가 인터뷰에서 한 말이 생각난다. 가상화 제품에서 가장 강력한 경쟁 기업이 어디냐고 묻자 그는 친정인 마이크로소프트라고 답했다. 그 이유는 돈이 있고 절대 포기하지 않기 때문이라고 했다. 오라클을 포함해 전통적인 IT기업에는 모두 이러한 강인함이 있다. 생성 AI 활용이 심화되는 가운데 데이터베이스 기술을 무기로 오라클이 어떤 퍼포먼스를 보여줄 것인지 앞으로의 행보가 흥미진진하다.

 -- 끝 –

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