Google Cloud, Next 2025 컨퍼런스에서 AI에 초점을 맞춘 데이터베이스 확장 발표
Google Cloud, Next 2025 컨퍼런스에서 AI 중심 데이터베이스 강화
Google Cloud는 Next 2025 컨퍼런스에서 주요 데이터베이스 개선 사항을 발표했습니다. 이번 발표에는 AlloyDB의 새로운 AI 기능, Firestore를 위한 MongoDB 호환 API, BigTable의 연속 구체화 뷰(continuous materialized views), 다양한 MCP 연결, 새로운 데이터베이스 마이그레이션 서비스, 그리고 클라우드에서의 Oracle Exadata 도입이 포함되었습니다.
AI 분야에서 Google Cloud는 Postgres 기반 관계형 데이터베이스 서비스인 AlloyDB에서 상당한 성장세를 보이고 있습니다. Google Cloud는 2023년 중반에 Postgres를 위한 오픈소스 pgvector 확장을 도입하여 AlloyDB 고객이 벡터 임베딩을 데이터베이스에 직접 저장하고 근사 최근접 이웃(ANN) 알고리즘을 사용하여 쿼리할 수 있게 했습니다.
2024년 4월, Google Cloud는 내부적으로 개발한 Scalable Nearest Neighbor(ScaNN) 알고리즘을 AlloyDB에 추가했습니다. 이에 따라 벡터 인덱스 생성 속도가 8배, 벡터 쿼리 제공 속도가 4배, 쓰기 처리량이 10배 향상되었습니다.
이러한 AI 중심의 데이터 처리 성능은 지난 1년 동안 AlloyDB에서의 벡터 검색이 7배 증가하는 결과로 이어졌다고 Google Cloud의 데이터베이스 부문 부사장 겸 총괄 매니저인 Andi Gutmans가 밝혔습니다.
"수천 명의 고객이 벡터 처리를 하고 있습니다," Gutmans는 말했습니다. "Target은 온라인 소매 검색을 위해 AlloyDB를 도입했고 추천 적중률이 20% 향상되었습니다. 이는 실제 수익으로 이어집니다."
이제 Google은 AlloyDB 데이터베이스를 다음 단계의 AI 혁신인 에이전트 AI(agentic AI)를 위해 준비하고 있습니다. 이 작업은 Next 2025 컨퍼런스에서 발표된 여러 형태로 진행됩니다.
먼저, Google의 Gemini AI 모델을 사용하여 자율 AI 에이전트를 구동하는 Google Agentspace 서비스가 AlloyDB에서 구조화된 데이터 검색을 수행할 수 있게 되었습니다. 이제 GenAI 개발자들은 AlloyDB에 저장된 모든 데이터(구조화, 비구조화 및 실시간 데이터)에 접근하여 AI 에이전트를 구축할 수 있습니다.
2024년에 Google Cloud는 AlloyDB에 자연어 인터페이스를 도입하여 고객이 자연어를 사용해 데이터를 쿼리할 수 있게 했습니다. 이제 매개변수화된 보안 뷰(parameterized secure views)를 지원하여 이 자연어 쿼리 기능을 강화함으로써 에이전트와 GenAI 앱에 추가적인 보안 계층을 제공한다고 Gutmans는 말했습니다.
또한 회사는 AlloyDB에서 벡터 검색과 구조화된 필터 및 조인을 포괄하는 SQL 기능을 최적화하고 있어 GenAI 개발자에게 도움이 됩니다.
"벡터 검색은 훌륭하지만, 벡터를 인덱싱하는 데 정말 느릴 수 있고 검색하는 데 비용이 많이 들 수 있습니다," Gutmans는 Next 2025에서 인터뷰에서 말했습니다. "예를 들어, AlloyDB는 오픈소스 Postgres보다 10배 빠르게 벡터를 인덱싱할 수 있습니다. 벡터 검색을 데이터베이스 필터 및 조인과 결합하면 검색 속도가 최대 10배 빨라집니다. 쿼리 프로세서를 최적화했습니다."
Google Cloud는 또한 새로운 AlloyDB AI 쿼리 엔진을 도입하여 개발자가 SQL 쿼리 내에서 직접 자연어 표현과 구문을 사용할 수 있게 했습니다. 이를 통해 개발자는 "올랜도에서 가족 친화적인 호텔 찾기"와 같은 자유 텍스트 질문을 SQL 쿼리에 직접 포함할 수 있습니다.
"GenAI 개발자들의 마음과 생각을 사로잡아야 합니다," Gutmans는 말했습니다. "많은 부분이 AI를 개발자들에게 더 쉽게 만드는 방법, 적절한 API를 제공하는 방법, 더 효율적으로 만드는 방법에 관한 것입니다. 이것을 데이터베이스 수준으로 가져오는 것이 우리가 하고 있는 많은 작업입니다."
Google Cloud는 또한 2월에 처음 공개된 Gen AI Toolbox for Databases를 통해 다양한 데이터베이스에 Model Context Protocol(MCP) 지원을 추가했습니다. Gen AI Toolbox는 원래 AlloyDB, Spanner, Cloud SQL for Postgres, Cloud SQL for MySQL 및 Cloud SQL for SQL Server에 LangChain 데이터 통합 기능을 제공하는 데 중점을 두었습니다. 이제는 Anthropic이 작년 말에 공개한 다양한 AI 모델과 데이터 및 데이터베이스를 연결하는 프로토콜인 MCP를 지원합니다.
MCP는 개발자들이 차세대 GenAI 애플리케이션을 구축할 수 있도록 하는 Google Cloud의 계획에 잘 맞습니다.
"MCP에 대한 관심이 확실히 있습니다," Gutman은 말했습니다. "MCP는 데이터 서비스나 다른 서비스를 기초 모델에 노출시키는 매우 간단하면서도 효과적인 방법입니다. JSON-RPC 기반이며, 발견 방법과 서비스에 대한 자연어 설명 방법이 있습니다. 따라서 에이전트와 모델이 어떤 API를 호출해야 하는지 추론할 수 있습니다. 매우 단순하지만 매우 효과적인 프로토콜입니다."
Next 2025에서의 기타 데이터베이스 발표
Google Cloud는 Next 2025 컨퍼런스에 약 30,000명의 참석자를 환영했습니다.
AI와 AlloyDB만이 Google Cloud의 전부는 아니며, 회사는 약 6개의 다양한 데이터베이스 제품을 제공하고 있습니다. 그 중 하나인 Firestore는 회사의 NoSQL 문서 저장소입니다.
Next 2025에서 회사는 Firestore에 MongoDB 호환 와이어 프로토콜을 추가했다고 발표했습니다. 이를 통해 고객은 현재 MongoDB로 지원되는 애플리케이션의 백엔드로 Firestore를 연결할 수 있게 되었습니다. MongoDB는 개발자들 사이에서 매우 인기 있는 JSON 데이터 저장소입니다.
"Firestore는 서버리스, 사실상 무제한 확장 가능한 문서 데이터베이스로, 최대 5개의 9s 가용성을 제공합니다," Gutmans는 말했습니다. "하지만 맞춤형 API를 가지고 있었습니다. 고객들은 그것을 좋아합니다. 60만 명의 개발자가 사용하고 있습니다. 하지만 그들 모두가 '이미 사용하고 있는 도구와 프레임워크를 사용할 수 있도록 MongoDB 호환 API를 제공해 줄 수 있나요?'라고 요청했습니다."
또 다른 NoSQL 데이터베이스인 Bigtable(Cassandra와 같은 광역 열 방식)도 Next 2025에서 새로운 기능을 얻고 있습니다. 구체적으로, Google Cloud는 Bigtable에 연속 구체화 뷰를 제공하여 실시간 분석을 위한 카운터를 쉽게 구축할 수 있는 방법을 제공합니다.
벡터 검색은 이제 회사의 대규모 운영 데이터 저장소인 Google Cloud Spanner에서 일반적으로 사용 가능합니다. 벡터 검색 기능은 Spanner의 SQL, 그래프, 키-값 및 전체 텍스트 검색 형태를 포괄합니다.
Google Cloud는 또한 데이터베이스 거인 Oracle과의 파트너십을 여러 방식으로 확장했습니다. 먼저, 작년에 4개의 글로벌 지역에서 출시한 Oracle Database@Google Cloud 제품을 확장한 Oracle Base Database Service라는 새로운 제품을 출시했습니다. 또한 Oracle의 최신 세대 Exadata 플랫폼을 Google Cloud로 가져오는 Oracle Exadata X11M의 일반 가용성을 발표했습니다. Oracle 데이터베이스는 Google Cloud의 20개 위치에서 사용할 수 있게 될 것입니다.
Microsoft SQL Server는 이제 Google Cloud의 Database Migration Service(DMS)에서 지원되어 고객이 SQL Server 설치를 AlloyDB 또는 Cloud SQL에서 실행되는 Postgres로 마이그레이션할 수 있게 되었습니다.
"Microsoft는 고객이 원하는 곳 어디서나 라이센스를 사용하기 어렵게 만들었습니다," Gutmans는 말했습니다. "기술적인 문제가 아니라 상업적인 문제입니다. 고객들은 선택권을 가질 수 있는 대신 Azure 환경으로 제한되는 것에 점점 더 좌절감을 느끼고 있습니다."
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