AI 시대, 데이터베이스의 귀환: 컨텍스트가 전부다

소프트웨어 개발자들이 지난 10년간 데이터베이스를 외면하려 애썼지만, 인공지능(AI) 시대가 도래하면서 데이터베이스는 다시금 핵심적인 존재로 부상하고 있습니다. 더 이상 단순한 데이터 저장소가 아닌, AI의 컨텍스트를 구성하는 핵심 요소로 자리 잡은 것입니다. 이 글에서는 AI 시대에 데이터베이스가 왜 다시 중요해졌는지, 그리고 기존의 아키텍처적 한계는 무엇인지 살펴보고, 나아가 미래의 데이터베이스 방향성을 제시합니다.

ORM과 API 뒤에 숨겨진 데이터베이스

지난 10년간 개발자들은 ORM(Object-Relational Mapper)과 API를 통해 데이터베이스를 추상화하고, 이를 구현 세부 사항으로 치부했습니다. 데이터베이스는 페타바이트 단위의 데이터를 저장하는 필수적인 존재였지만, 복잡성을 숨기기 위해 여러 계층 뒤에 감춰졌습니다. 반정형 객체를 컬럼에 욱여넣고 유연하다고 스스로를 설득하면서, 영속성 문제가 해결되었다고 자평했습니다. 검색이나 캐싱이 필요하면 시스템을 덧붙이는 방식으로 문제를 해결하려 했습니다.

복잡성의 이동과 아키텍처 취약성

하지만 이러한 접근 방식은 복잡성을 데이터베이스 엔진에서 접착 코드, 파이프라인, 운영 오버헤드로 옮겨놓는 결과만을 초래했습니다. 다양한 '베스트 오브 브리드' 시스템을 연결하는 다중 저장소 지속성(Polyglot Persistence)은 복잡성을 증가시키고, 데이터 일관성을 저해했습니다. AI의 등장으로 이러한 아키텍처적 취약성이 더욱 두드러지게 드러났습니다. AI 애플리케이션에서 데이터베이스는 수동적인 기록 저장소가 아닌, 확률론적 모델과 SoR(System of Record) 사이의 능동적 경계로 변화했습니다.

AI 시대, 컨텍스트의 중요성

AI 시대에서 멋진 데모와 미션 크리티컬 시스템을 가르는 핵심은 LLM(Large Language Model)이 아닌, 회수할 수 있는 컨텍스트, 컨텍스트의 일관성, 그리고 컨텍스트를 조립하는 속도입니다. 데이터베이스는 더 이상 데이터가 사는 장소만이 아니라, AI에서 컨텍스트를 조립하는 장소입니다. AI에서 컨텍스트는 전부이기 때문에, 데이터베이스의 역할이 더욱 중요해진 것입니다.

다중 저장소 지속성의 함정

현대적인 애플리케이션 설계는 데이터베이스의 한계를 우회하라고 가르쳤고, 우리는 캐시, 검색 클러스터, 스트림 프로세서, 그리고 목적별 저장소가 뒤섞인 아키텍처를 만들었습니다. '최종적 일관성(Eventual Consistency)'이 용인될 때는 이러한 방식이 통했지만, AI에는 전혀 통하지 않습니다. RAG 파이프라인을 예로 들면, 벡터 유사도 검색, 콘텐츠 회수, 관계 순회, 시계열 분석 등 다양한 작업이 필요합니다. 이러한 요구 사항을 충족하기 위해 벡터 데이터베이스, 문서 저장소, 그래프 데이터베이스, 시계열 시스템 등을 붙이는 방식은 네트워크 홉 증가, 직렬화 오버헤드 증가, 새로운 일관성 모델 도입 등 많은 문제를 야기합니다.

환각의 원인: 파편화된 데이터베이스

AI 에이전트가 불일치한 컨텍스트를 회수하면 (예를 들어 벡터가 가리키는 문서는 관계형 저장소에서 이미 업데이트된 뒤일 수 있다), AI 에이전트는 거짓 전제를 기반으로 그럴듯한 서사를 구성합니다. 업계는 이러한 현상을 환각이라고 부르지만, 이는 파편화된 데이터베이스 아키텍처가 오래된 데이터를 모델에 제공하기 때문에 발생하는 문제입니다. 검색 인덱스가 SoR과 '최종적 일관성' 관계라면, AI는 '최종적으로 환각을 일으킨다'는 의미입니다. AI 에이전트가 전체 메모리 공간에서 원자성, 일관성, 격리성, 지속성(ACID) 보장을 신뢰하지 못하면, 신뢰할 수 있는 에이전트를 만들 수 없습니다.

아키텍처적 제약과 성능 문제

AI 워크로드는 계산량이 크고, 데이터 구조의 물리학이 다시 중요해졌습니다. 예를 들어, 일부 문서 저장소에서는 내부 바이너리 포맷이 순차 필드 스캔을 요구하며, 이는 O(n) 연산입니다. 큰 문서의 끝부분에 있는 필드를 찾으려면 엔진이 앞부분 전체를 스캔해야 합니다. 이는 단순 CMS에는 통할 수 있지만, 엔터프라이즈 규모에서는 심각한 성능 저하를 초래합니다. 반대로 최신 바이너리 포맷은 해시 인덱스 기반 내비게이션을 활용하여 특정 필드로 O(1) 점프를 가능하게 만들고, 심도 깊은 문서 순회 성능을 크게 향상시킵니다.

인프라 구축을 멈추고 데이터 모델을 재고해야

AI 시대에 던져야 할 질문은 '벡터 검색이 되는 데이터베이스는 무엇인가'가 아니라 '컨텍스트는 어디에 있고, 컨텍스트를 조립하는 과정에서 일관성 경계를 몇 번이나 넘는가'입니다. 파이프라인, 재시도, 정합성 복구 로직, 지연 모니터링을 만들게 되면, 언젠가는 그런 지연을 정상으로 취급하게 됩니다. 데이터 모델을 물리적 의무로 취급하지 않고, 데이터를 하나의 정규 형태로 두고 애플리케이션 필요에 따라 어떤 형태로든 투영할 수 있게 다루는 방식이 필요합니다. 관계를 순회해야 하는가? 데이터베이스가 그래프 뷰를 투영해야 합니다. 시맨틱 검색이 필요한가? 데이터베이스가 벡터 뷰를 투영해야 합니다. 이러한 뷰는 파이프라인이 필요한 복사본이 되어서는 안 되며, SSOT에 대한 서로 다른 렌즈가 되어야 합니다.

AI 시대, 데이터베이스의 미래

AI는 데이터베이스를 다시 중요하게 만들었고, 개발자들이 추상화로 가려온 현실을 직시하게 만들었습니다. 소프트웨어의 어려운 지점은 지저분한 현실을 일관되고 쿼리 가능한 세계의 표현으로 바꾸는 일입니다. AI 시대에는 컨텍스트가 지배하고, 데이터베이스는 안전하게 대규모로 컨텍스트를 전달하는 데 가장 좋은 도구입니다. ETL 작업, 동기화 파이프라인, 객체-관계 매핑 계층, 분산 트랜잭션 코디네이터 등 비즈니스 가치가 없는 인프라를 걷어내고, 데이터베이스 중심의 아키텍처로 전환해야 합니다. 최고의 코드는 작성하지 않은 코드입니다.