데이터 계층에서 실시간 ML 추론

트랜잭션 이벤트는 운영 시스템의 기준 데이터(SoR)로 사용되는 EDB Postgres® AI(EDB PG AI)에 직접 기록됩니다. EDB Postgres Distributed가 단일 신뢰 데이터 소스(Source of Truth) 역할을 하며, 4개의 다운스트림 분석 및 추론 경로는 WAL을 통해 데이터를 읽어 처리 시작 전 데이터 이동이 필요하지 않습니다.

• Debezium

Debezium은 WAL 변경 사항을 캡처하여 Kafka로 스트리밍합니다. Kafka는 이벤트를 Kafka Direct, ClickHouse(CDC), RisingWave(CDC)의 3개 병렬 다운스트림 경로로 전달합니다. 네 번째 경로인 PGAA는 Kafka를 거치지 않고 WAL을 직접 읽습니다. (참고: Redpanda는 검증된 Kafka 호환 대안입니다.)

• Kafka/Redpanda

RisingWave는 누적 소비 패턴, 지역 이상 징후 점수, 속도(Velocity) 검사를 위한 스트리밍 머티리얼라이즈드 뷰를 생성합니다. ClickHouse는 복잡한 과거 데이터 집계를 위해 90일간의 행동 기준선 비교를 수행합니다.

• RisingWave

XGBoost ML 모델은 4개의 모든 경로에서 추론을 수행하며, PoC에서 측정된 지연 시간은 다음과 같습니다. Kafka Direct <100ms TTDF, PGAA 약 1500ms(WAL → Iceberg), ClickHouse 약 3000ms, RisingWave 약 4200ms입니다. (참고: KServe + NVIDIA NIM은 EDB PG AI에서 지원되지만 현재 오픈소스 릴리스에는 포함되어 있지 않습니다. MLflow는 지원되지만 현재 릴리스에서는 통합되어 있지 않습니다.)

• NVIDIA NIM

Human-in-the-loop 의사결정 게이트는 고위험 에이전트 작업이 실행되기 전에 정책을 적용합니다. Lakekeeper(Vakamo)는 Iceberg REST 카탈로그를 제공하며, 4개의 모든 추론 경로에서 데이터 계보와 접근 제어를 관리합니다.

• LAKEKEEPER (VAKAMO)

사기 탐지 예측 결과와 운영 알림은 EDB PG AI에 다시 기록됩니다. 과거 추론 결과는 MinIO의 Iceberg 테이블에 저장되어 감사, 모델 재학습 및 장기 분석에 활용됩니다.

• MINIO