AI 시대, 잊혀진 데이터베이스의 귀환: 맥락이 모든 것을 지배한다
개발자들은 지난 10년간 데이터베이스를 잊으려 노력했습니다. 페타바이트 단위의 데이터를 저장하면서도, 데이터베이스를 단순한 구현 세부 사항으로 치부하고 ORM, API 등으로 감싸 숨겨왔습니다. 데이터 영속성은 이미 해결된 문제라고 여기며 시스템을 분리하는 방향으로 설계했고, 검색, 캐싱, 문서 저장, 관계 표현 등을 위해 별도의 시스템을 추가했습니다. 하지만 AI의 등장으로 이러한 접근 방식의 아키텍처적 취약성이 드러나고 있습니다. AI 환경에서 데이터베이스는 수동적인 기록 저장소를 넘어 확률적 모델과 시스템의 기준 데이터 사이를 잇는 능동적인 경계 역할을 수행합니다.
폴리글랏 퍼시스턴스의 함정: 일관성 문제의 심화
현대적인 애플리케이션 설계는 데이터베이스의 한계를 우회하는 방식을 가르쳐왔습니다. 캐시, 검색 클러스터, 스트림 프로세서, 특정 목적에 맞춘 저장소들을 혼용하는 ‘폴리글랏 퍼시스턴스’가 아키텍처적 진보라고 여겨졌습니다. 하지만 이는 데이터베이스 엔진이 처리하던 복잡성을 애플리케이션 코드로 전가하는 결과로 이어졌습니다. ‘최종적 일관성’이 허용되던 시대에는 문제가 없었지만, AI 환경에서는 데이터 불일치로 인한 환각 현상, 성능 저하 등 심각한 문제를 야기합니다.
AI 시대의 데이터베이스: 맥락 구성의 핵심 공간
AI 환경에서 데이터베이스는 단순한 데이터 저장소를 넘어 맥락이 구성되는 공간으로 변화하고 있습니다. LLM의 성능은 어떤 맥락을 얼마나 잘 가져올 수 있는지, 맥락의 일관성을 얼마나 유지하는지, 조합 속도가 얼마나 빠른지에 따라 결정됩니다. RAG 파이프라인은 벡터 유사도 검색, 문서 검색, 그래프 탐색, 시계열 분석 등 다양한 기능들을 통합적으로 활용해야 합니다. 흩어진 데이터베이스 시스템을 조합하는 방식은 네트워크 홉 증가, 직렬화 오버헤드 누적, 일관성 모델 불일치 등의 문제를 발생시키며, AI의 성능과 신뢰성을 저하시킵니다.
아키텍처적 제약: 나노초 단위 지연의 누적
과거에는 쿼리가 느리면 노드를 추가하여 수평 확장을 하면 된다고 생각했지만, AI 워크로드는 연산 집약적이며 데이터 구조에 내재된 물리적 특성이 다시 중요해지는 상황에 직면했습니다. 예를 들어 JSON 문서를 읽는 단순한 작업도 내부 바이너리 포맷 특성상 필드를 순차적으로 스캔해야 하는 O(n) 연산이 될 수 있습니다. 이는 바이럴 이벤트로 초당 10만 건의 요청이 몰리는 상황에서 나노초 단위의 지연이 누적되어 심각한 문제를 야기합니다. AI 환경에서는 비효율적인 알고리즘적 기반 때문에 데이터베이스가 추가적인 지연을 만들어내는 것을 감당할 수 없습니다.
인프라 직접 구축의 함정: 맥락 조합의 어려움
AI 환경에서는 ‘어떤 데이터베이스가 벡터 검색을 지원하는가’가 아니라 ‘맥락은 어디에 존재하는가, 그리고 그 맥락을 조합하기 위해 얼마나 많은 일관성 경계를 넘고 있는가’를 질문해야 합니다. 데이터 모델을 물리적 필연으로 취급하는 관점을 버리고, 데이터를 하나의 정본 형태로 두고 애플리케이션이 필요로 하는 다양한 형태로 투영해야 합니다. 관계 탐색이 필요하면 그래프 뷰를 제공하고, 의미 기반 검색이 필요하면 벡터 뷰를 제공하는 방식으로 데이터를 복사하지 않고 단일한 기준 데이터 위에 렌즈를 씌운 것처럼 동작해야 합니다.
맺음말
AI 시대, 데이터베이스는 단순히 데이터를 저장하는 곳이 아닌, AI의 성능과 신뢰성을 결정짓는 핵심적인 요소로 부상했습니다. 분산된 시스템을 연결하는 복잡한 아키텍처를 벗어나, 데이터의 일관성을 유지하고 맥락을 효율적으로 제공하는 데이터베이스 솔루션이 중요합니다. 데이터베이스는 비즈니스 가치를 만들어내지 못하는 불필요한 인프라를 제거하고, 개발자가 더 중요한 문제에 집중할 수 있도록 돕습니다.
