개발자와 DB 관리자를 위한 Oracle 26ai 완벽 분석 (주요 신기능 5가지)

AI 벡터 검색과 에이전틱 AI 기능이 강조된 오라클 AI 데이터베이스 26ai의 핵심 기능을 시각적으로 표현한 이미지

Oracle AI Database 26ai, AI 시대를 위한 데이터 플랫폼의 완성. DB 관리자, 개발자, IT 의사결정자라면 반드시 알아야 할 26ai의 핵심 기능(AI 벡터 검색, 에이전틱 AI, 양자 내성 암호화 등)을 지금 바로 확인해 보세요!

데이터의 시대, 이제는 AI의 시대이기도 합니다. 기업의 모든 데이터는 AI를 통해 새로운 가치를 창출할 잠재력을 품고 있죠. 하지만 기존의 데이터베이스 기술로는 급증하는 비정형 데이터와 복잡한 AI 모델의 요구사항을 따라가기 벅찼던 것이 사실입니다. 오늘 소개해드릴 Oracle AI Database 26ai는 바로 이 지점에서 시작된 혁신이라고 할 수 있습니다. 단순한 데이터 저장소를 넘어, AI 모델과 완벽하게 통합되고 스스로 판단하며 미래의 보안 위협까지 대비하는 진정한 의미의 'AI 데이터베이스'가 등장한 것이죠. DB 관리자, 개발자, 그리고 IT 의사결정자 모두에게 새로운 가능성을 열어줄 Oracle 26ai의 핵심 기능들을 하나씩 자세히 살펴보겠습니다. 

1. AI Vector Search: 데이터베이스를 떠나지 않는 AI 

지금까지 이미지, 문서, 음성과 같은 비정형 데이터에서 의미를 찾아내려면 데이터를 별도의 벡터 DB로 옮겨야 하는 번거로움이 있었습니다. 하지만 Oracle 26ai는 AI Vector Search 기능을 데이터베이스 커널에 내장하여 이 모든 과정을 단순화했습니다. 텍스트나 이미지를 숫자 형태의 '벡터'로 변환하고, 데이터베이스 내에서 직접 벡터 간의 유사도를 빠르고 정확하게 검색할 수 있게 된 것입니다.

이는 RAG(검색 증강 생성)와 같은 최신 AI 기술을 구현하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 예를 들어, 기업 내부 문서를 기반으로 답변하는 AI 챗봇을 만들 때, 사용자의 질문과 가장 관련성이 높은 문서를 벡터 검색으로 신속하게 찾아내고, 이를 LLM(거대 언어 모델)에 전달하여 정확하고 신뢰도 높은 답변을 생성할 수 있습니다. 더 이상 데이터 파이프라인 관리에 골머리를 앓을 필요가 없어진 것이죠.

💡 알아두세요!
AI Vector Search는 오라클 데이터베이스의 강점인 관계형 데이터, JSON, 공간 데이터 등과 결합하여 훨씬 강력한 시너지를 냅니다. 예를 들어, "서울 지역에 위치하며, 특정 제품 이미지와 유사한 상품을 판매하는 매장 찾기"와 같은 복합적인 쿼리를 단일 SQL로 처리할 수 있습니다.

2. Agentic AI: 데이터와 대화하는 새로운 방법 

"지난 분기 부산 지역에서 가장 많이 팔린 제품 5개를 알려주고, 작년 동기 대비 성장률을 계산해줘." 예전 같았으면 분석가가 여러 단계의 복잡한 SQL을 작성해야만 얻을 수 있었던 결과입니다. 하지만 Oracle 26ai의 Agentic AI는 이러한 자연어 요청을 이해하고, 스스로 필요한 SQL 쿼리를 생성 및 실행하여 최종 결과를 도출하는 'AI 에이전트' 역할을 수행합니다.

이는 단순히 자연어를 SQL로 번역하는 수준을 넘어섭니다. AI 에이전트는 복잡한 목표를 달성하기 위해 여러 단계를 계획하고, 데이터베이스 도구를 사용하여 각 단계를 실행하며, 그 결과를 바탕으로 다음 행동을 결정합니다. 덕분에 데이터 전문가가 아닌 현업 사용자들도 보다 쉽게 데이터에 접근하고 인사이트를 얻을 수 있게 되어 데이터 민주화를 앞당기는 중요한 열쇠가 될 것입니다.

기존 방식 vs Agentic AI 비교

구분	기존 방식 (SQL)	Agentic AI 방식
사용자	데이터 분석가, 개발자	현업 사용자, 기획자
요청 방식	복잡한 SQL 쿼리 작성	일상적인 대화형 문장
작업 과정	단계별 쿼리 작성 및 실행, 결과 취합	AI가 목표를 분석하고 자율적으로 작업 수행

3. 양자 내성 암호화(PQC): 미래의 위협에 대한 선제적 방어 

아직 먼 이야기처럼 들릴 수 있지만, 양자 컴퓨터의 등장은 현재의 암호화 체계를 무력화시킬 수 있는 잠재적 위협입니다. 특히 금융, 의료, 국방 등 민감한 데이터를 수십 년간 보관해야 하는 분야에서는 '지금 저장하고, 나중에 해독하는(Store now, decrypt later)' 공격에 대한 대비가 필수적입니다. Oracle 26ai는 양자 내성 암호화(Post-Quantum Cryptography, PQC) 알고리즘을 지원하여 이러한 미래의 위협에 선제적으로 대응합니다.

⚠️ 주의하세요!
양자 내성 암호화는 당장의 위협보다는 데이터의 장기적인 보안과 비즈니스 연속성을 보장하기 위한 전략적 투자입니다. PQC 도입은 전체적인 보안 아키텍처와 규제 준수 요건을 고려하여 신중하게 계획해야 합니다.

4. 데이터 레이크하우스의 완성: MCP & Apache Iceberg 

최신 데이터 아키텍처의 화두는 단연 '레이크하우스'입니다. 데이터베이스의 안정성과 데이터 레이크의 유연성을 결합하는 것인데요. Oracle 26ai는 이 레이크하우스 아키텍처를 완성하는 두 가지 중요한 기능을 제공합니다. 바로 MCP(Multitenant Cloud Platform)와 Apache Iceberg 지원입니다.

실전 예시: 금융사의 실시간 사기 탐지 시스템

• 상황: 한 금융사는 실시간 거래 데이터를 Oracle DB에, 고객의 과거 대규모 거래 패턴 데이터는 OCI Object Storage의 Apache Iceberg 테이블로 관리하고 있습니다.
• 26ai 활용: 이제 분석가는 Oracle DB에서 단일 쿼리를 실행하여 현재 발생한 거래(DB)가 과거 사기 거래 패턴(Iceberg)과 얼마나 유사한지 실시간으로 분석할 수 있습니다.

기대 효과

- 별도의 ETL 파이프라인 없이도 데이터베이스와 데이터 레이크 간의 통합 분석이 가능해집니다.

- 사기 탐지 모델의 정확도를 높이고, 데이터 이동에 따른 비용과 복잡성을 크게 줄일 수 있습니다.

이처럼 MCP를 통해 클라우드 환경에서 수많은 데이터베이스를 효율적으로 관리하고, Apache Iceberg 지원으로 데이터 레이크의 데이터를 이동 없이 직접 쿼리함으로써, 기업은 진정한 통합 데이터 플랫폼을 구축하고 데이터 활용의 민첩성을 극대화할 수 있습니다.

마무리: 단순한 업그레이드를 넘어선 혁신 

지금까지 살펴본 것처럼, Oracle AI Database 26ai는 단순한 버전 업그레이드가 아닙니다. AI 기술을 데이터베이스의 가장 핵심적인 부분에 통합하여, 데이터를 다루는 방식 자체를 근본적으로 바꾸는 '패러다임의 전환'이라고 할 수 있습니다.

개발자는 더 빠르고 혁신적인 AI 애플리케이션을 구축할 수 있게 되고, DB 관리자는 미래의 보안 위협과 복잡한 데이터 아키텍처를 보다 효율적으로 관리할 수 있습니다. 그리고 IT 의사결정자는 AI를 통해 기업의 데이터를 진정한 비즈니스 자산으로 활용하여 새로운 경쟁력을 확보하게 될 것입니다. Oracle 26ai가 열어갈 데이터의 미래가 더욱 기대됩니다. 여러분은 어떤 기능이 가장 기대되시나요? 댓글로 의견을 나눠주세요! 😊

 

💡

Oracle AI Database 26ai 핵심 요약

✨ AI 네이티브: AI Vector Search와 Agentic AI로 DB 내에서 직접 AI 기능을 구현하고 데이터와 자연어로 소통합니다.

🔐 차세대 보안: 양자 내성 암호화(PQC) 지원으로 미래의 양자 컴퓨터 공격까지 완벽하게 대비합니다.

🧊 데이터 통합: Apache Iceberg 지원으로 데이터 레이크와 데이터베이스의 경계를 허물어 통합 분석을 실현합니다.

☁️ 클라우드 최적화: MCP를 통해 멀티테넌트 환경의 복잡성을 줄이고 클라우드 자원을 효율적으로 관리합니다.

26ai는 데이터를 AI 시대의 핵심 자산으로 만드는 가장 확실한 선택입니다.

자주 묻는 질문 ❓

Q: 기존 오라클 DB에서 26ai로 마이그레이션은 복잡한가요?

A: 오라클은 기존 버전과의 호환성을 중요하게 생각합니다. 표준적인 업그레이드 절차를 따르며, AutoUpgrade와 같은 도구를 활용하면 대부분의 마이그레이션 과정을 자동화하여 복잡성을 최소화할 수 있습니다.

Q: AI Vector Search를 사용하려면 별도의 라이선스가 필요한가요?

A: AI Vector Search는 Oracle Database 23ai부터 추가 비용 없이 기본 기능으로 포함되었습니다. 26ai에서도 별도의 라이선스 구매 없이 해당 기능을 활용할 수 있습니다.

Q: Agentic AI는 한글 자연어도 잘 이해하나요?

A: 네, Oracle의 Agentic AI는 다국어 LLM을 기반으로 하므로 한국어 자연어 질의에 대한 이해도가 높습니다. 사용자는 한국어로 편하게 데이터 관련 요청을 할 수 있습니다.

Q: 양자 내성 암호화는 지금 당장 적용해야 하나요?

A: 양자 컴퓨터 위협은 아직 현재진행형은 아니므로 모든 시스템에 즉시 적용할 필요는 없습니다. 하지만 수십 년 이상 장기 보관해야 하는 매우 민감한 데이터(의료, 금융, 국가 기밀 등)가 있다면 선제적으로 도입을 검토하는 것이 좋습니다.

Q: Apache Iceberg 지원은 어떤 클라우드 스토리지와 연동되나요?

A: Oracle 26ai는 OCI Object Storage, Amazon S3, Azure Blob Storage, Google Cloud Storage 등 주요 클라우드 공급자의 객체 스토리지에 저장된 Apache Iceberg 데이터를 모두 지원합니다.