많은 분석 중심 플랫폼이 이제 다운스택으로 경주하며 운영 데이터베이스를 추가하거나 인수하여 에이전트 그림을 완성하고 있습니다. 하지만 이러한 '첨부로 인한 통합'은 마찰을 일으킬 수 있습니다.
시스템 간 데이터 중복
웨어하우스와 운영 스토어 간의 데이터 핑퐁
예측 불가능한 지연 시간
파편화된 거버넌스
통제 불능의 토큰 및 컴퓨팅 비용
이는 에이전트가 비효율성을 증폭시키기 때문에 중요합니다. 지연 시간의 매초는 다단계 워크플로우에 누적됩니다. 중복 시스템마다 거버넌스 부담과 운영 위험이 증가합니다.
통합은 이제 복잡성을 단일하고 주권적인 기반으로 축소하여 달성되는 규모의 전제 조건입니다.
르네상스 순간: 플랫폼은 모든 계절에 적합해야 합니다.
차세대 플랫폼은 단순한 웨어하우스, 트랜잭션 엔진, AI 툴체인 이상이어야 합니다. 에이전트 시대에는 인프라가 다음 세 가지 도메인을 동시에 지원해야 합니다.
운영 실행
AI 추론 및 오케스트레이션
단일 워크로드에 대한 최적화는 더 이상 작동하지 않습니다. 지속적인 통합은 운영 신뢰 계층에서 시작하여 분석 및 AI 네이티브 워크로드로 확장됩니다. 나중에 덧붙여질 수 없습니다.
이것이 Postgres가 발전하는 방향입니다. 단순한 트랜잭션 데이터베이스가 아니라 운영 실행, 고동시성 분석 및 실시간 데이터에 대한 AI 추론을 위한 통합되고 관리되는 기반입니다.
GPU 가속 분석은 에이전트 실행을 데이터에 더 가깝게 만듭니다.
다음 개척지는 GPU 우선 분석 실행입니다. IDC의 연구 책임자인 Devin Pratt가 최근 언급했듯이:
"에이전트 인력의 등장은 데이터 아키텍처에 대한 재고를 요구합니다. 관련성을 유지하기 위해 기업은 진행을 방해할 수 있는 파편화된 플랫폼 간의 데이터 핑퐁을 줄여야 합니다. NVIDIA AI 및 가속 컴퓨팅으로 구동되는 EDB Postgres AI는 이러한 에이전트 시스템을 대규모로 운영하기 위한 고속의 엔터프라이즈급 기반으로 자리매김하고 있으며, 조직이 자율 작업의 다음 시대를 준비하도록 돕는 것을 목표로 합니다."
NVIDIA cuDF로 가속화된 Apache Spark와의 통합을 통해 EDB의 분석 엔진은 분석 워크로드를 GPU로 오프로드하여 다음을 가능하게 합니다.
다중 테라바이트 데이터셋에서 최대 50~100배 빠른 분석
운영 쿼리 성능을 보호하기 위한 GPU 기반 워크로드 격리
이를 통해 에이전트는 수시간이 아닌 수초 내에 테라바이트의 데이터를 쿼리하고 합성할 수 있으며, 사용자가 Postgres를 떠나지 않고도 대화형 분석, 실시간 의사 결정 및 다중 에이전트 오케스트레이션을 지원합니다.
주권 인프라가 AI 플랫폼 승자를 정의할 것입니다.
에이전트 AI를 구축하고 배포하기 위한 경쟁은 더 이상 대량의 데이터를 분석하는 데 집중되지 않습니다. 핵심 초점이 바뀌었습니다. 이제 AI 시스템이 엔터프라이즈급 데이터에 안전하고 안정적으로, 그리고 완벽하게 예측 가능하게 작동하도록 지원하는 것입니다.
이 비유를 생각해 보십시오. 자동차가 최고 속도에 도달한 후에만 브레이크를 장착하지는 않습니다. 에이전트 AI 인프라에도 동일한 규칙이 적용됩니다. 거버넌스, 데이터 주권, 엄격한 워크로드 격리 및 완전한 감사 가능성은 나중으로 미룰 수 없습니다. 이러한 중요한 기둥은 초기 설계 단계부터 시스템의 핵심에 통합되어야 합니다.
에이전트 시대에는 통합이 단순한 전략이 아니라 기본적인 아키텍처 원칙입니다. 데이터 주권은 운영 제어로 직접 전환됩니다. 궁극적으로 기본 데이터 및 AI 인프라의 강점과 설계가 이 혁신적인 환경에서 어떤 기업이 승리를 차지할지를 결정할 것입니다.
베이징 첸싱지에통 기술 유한회사
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