기업 혁신을 이끄는 이들의 기술 파트너, EDB
에이전트는 기계 수준의 속도로 움직입니다. 데이터베이스도 그 속도를 따라가야 합니다.
수동으로 튜닝하고, 프로비저닝하고, 패치하는 기존 방식은 데이터베이스 팀에 점점 더 큰 부담을 줍니다. 새로운 에이전트와 워크로드가 추가될 때마다 데이터 환경은 계속 확장되고, 그 부담도 함께 커집니다. 또한 기업이 요구하는 보안, 비용, 운영 통제를 희생하는 자동화만으로는 이러한 문제를 해결할 수 없습니다.
DBA 업무 시간의 30~50%는 백업, 패치, 성능 튜닝, 업그레이드와 같은 차별화되지 않는 유지보수 작업에 사용됩니다. (SolarWinds).
반응형 운영에서 자율 지능으로.
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1 — 모니터링
지속적으로 관찰합니다
CPU, 메모리, 디스크, 쿼리 등 200개 이상의 심층 지표를 모든 Postgres 인스턴스로부터 수집하여 하나의 인텔리전스 레이어로 통합합니다.
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2 — 예측
문제가 되기 전에 이슈를 포착합니다
이 에이전틱 데이터베이스는 리소스 제약, 성능 저하, 보안 위험을 알아보기 쉬운 스코어카드로 표시하고 해결책을 제안하여, 수동 문제 해결보다 10배 빠르게 이슈를 해결할 수 있게 합니다.
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3 — 최적화
설정한 안전장치 안에서 작동합니다
EDB Postgres AI(EDB PG AI)는 사용자가 설정한 권한 범위 내에서 자동으로 리소스를 확장하고 데이터베이스를 튜닝합니다. 완전 자율 모드로 작동하거나, 선택적으로 사람의 승인을 거치도록 설정할 수 있습니다.
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4 — 채팅
심층 분석
실시간 워크로드에 대해 EDB PG AI에게 직접 물어보세요. 모든 답변은 사용자의 데이터베이스에 맞춰 제공되며, EDB의 20년 이상의 Postgres 전문성을 기반으로 합니다. 모두 자연어로 이루어집니다.
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5 — 리포트
모든 작업을 기록하고 검토합니다
모든 작업은 완전한 감사 추적(audit trail)에 기록되어, DBA가 사고에 반응하는 대신 결과를 검토할 수 있습니다.
EDB Postgres AI의 작동 방식을 확인해 보세요.
EDB PG AI가 수동 개입 없이, 또는 필요할 때 사람의 승인을 거쳐 문제를 탐지하고, 해결책을 제안하고, 자동으로 해결하는 과정을 직접 확인해 보세요.
프로덕션 환경에서 입증된 성과
운영 생산성 향상
더 빠른 이슈 발견 및 해결
자율적인 의사결정을 지원하는 운영 지표
추천을 통한 애플리케이션 성능 향상
핵심 업무 환경에서 입증된 신뢰
핵심 기능
How EDB Postgres AI provides an agentic database.
The agentic database spans transactional workloads with intelligent platform services for observability, lifecycle management, HA/DR, and governance.
에이전틱 데이터베이스를 어디서나 실행하세요.
온프레미스, 퍼블릭 클라우드, 소버린 데이터 센터, 에어갭(air-gapped) 환경 등 원하는 인프라에 배포할 수 있습니다. 데이터는 고객의 인프라와 보안 경계 내에서 안전하게 유지됩니다.
리소스
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CIO 브리프
에이전틱 데이터베이스를 도입할 준비가 되셨나요?
EDB Postgres AI에 지능형 기능을 직접 통합하세요. 운영 문제 대응에서 벗어나 자율형 인텔리전스로 전환하는 가장 빠른 방법입니다.
자주 묻는 질문
에이전틱 데이터베이스는 데이터 계층에 지능형 기능을 직접 통합해 데이터베이스 스스로 성능을 모니터링하고, 상황을 분석하며, 최적화할 수 있도록 지원합니다.
EDB Postgres AI의 에이전틱 데이터베이스는 사용자가 직접 관리해야 하는 기존의 수동적인 Postgres를 고객이 정의한 가드레일 내에서 스스로 상태를 인식하고, 판단하며, 조치를 수행하는 자율 관리형 데이터베이스로 전환합니다. 20년 이상의 Postgres 전문성을 기반으로 구축된 EDB Postgres AI는 문제 해결 방안을 제시하거나, 필요에 따라 자동으로 인덱스를 생성하고 확장 작업까지 수행합니다.
아닙니다. 모든 작업은 고객이 정의한 가드레일 내에서 수행되며, 필요에 따라 사람의 승인 절차를 추가할 수도 있습니다. 어떤 작업을 자동으로 실행할지, 어떤 작업에 승인이 필요한지는 고객이 직접 결정하며, 모든 작업은 전체 감사 로그(Audit Trail)에 기록됩니다.
네. EDB Postgres AI는 단일 SQL 인터페이스를 통해 관계형 데이터, 문서형 데이터, 시계열 데이터, 공간 데이터, 벡터 데이터, Oracle 호환 데이터를 기본적으로 지원하므로, 데이터 유형별로 별도의 특화된 데이터베이스를 운영할 필요가 없습니다. 또한 벡터 검색을 기본 지원해 별도의 벡터 데이터베이스 없이도 AI 워크로드를 처리할 수 있습니다.
클라우드 관리형 데이터베이스 서비스는 데이터베이스 프로비저닝은 지원하지만, 쿼리 튜닝, 용량 계획, 보안 구성은 여전히 사용자가 직접 관리해야 하는 경우가 많습니다.
반면 EDB Postgres AI는 데이터베이스 엔진 수준에서 동작합니다. 문제가 사용자에게 영향을 미치기 전에 이를 감지하고, 적절한 해결 방안을 제시하며, 필요에 따라 직접 적용할 수도 있습니다. 또한 온프레미스, 에어갭 환경, 소버린 환경 등 원하는 인프라 어디에서나 실행할 수 있습니다.
네. 어드바이저리 계층은 Model Context Protocol(MCP)을 통해서도 제공되므로 Claude와 같은 도구를 포함한 AI 에이전트와 코파일럿이 동일한 가드레일 내에서 클러스터 상태를 확인하고, 권장 사항을 조회하며, 승인된 작업을 실행할 수 있습니다.