“PostgreSQL과 클라우드: GenAI 혁신을 위한 필수 선택 기준”
PostgreSQL vs. 클라우드: GenAI를 위한 4가지 고려 사항
서론
Generative AI(GenAI)는 산업을 혁신할 잠재력을 가지고 있으며, 생산성 증대와 운영 작업 자동화, 수익 성장을 통해 기업의 경영 방식에 큰 변화를 가져오고 있습니다. Deloitte의 '2024 State of Generative AI in the Enterprise' 보고서에 따르면, 고급 AI 기술을 보유한 기업의 80%가 AI 역량에 더 많은 비용을 지출할 계획이라고 합니다. 그러나 AI 프로젝트는 생각보다 복잡하고, 회사들은 AI의 혜택을 누리기 위해 새로운 도전과 기회를 맞이하고 있습니다.
클라우드 vs. 온프레미스 데이터베이스
많은 기업들은 GenAI 개발을 위한 기반으로 클라우드를 선택하지만, 클라우드의 약속은 현실과 충돌하는 경우가 많습니다. 비용의 비효율성과 데이터 주권, 규제 준수와 같은 법적 문제들이 기업들에게 클라우드 사용을 주저하게 만들고 있습니다. Deloitte는 2025년까지 전 세계의 약 절반의 기업이 AI 개발을 위해 온프레미스 모델을 추가할 것이라고 예측합니다.
GenAI를 위한 적합한 데이터베이스 선택
AI 혁신의 길은 쉽지 않지만 불가능하지는 않습니다.成功의 비결 중 하나는 적합한 플랫폼을 선택하는 것이며, 많은 경우 PostgreSQL과 같은 신뢰할 수 있는 데이터베이스 솔루션의 채택이 필요합니다.
PostgreSQL이 GenAI 개발에 적합한 네 가지 이유
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확장성 및 벡터 검색 지원: PostgreSQL은 벡터와 같은 다양한 데이터 타입을 지원합니다. 벡터 검색은 AI 애플리케이션의 핵심 요구사항으로, 데이터베이스 인프라 변경 없이 모델을 프로토타입하고 반복할 수 있게 해줍니다. 이는 비용 절감과 개발 속도 향상으로 이어집니다.
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원활한 통합: PostgreSQL을 활용하면 새로운 데이터베이스로의 이전이 아닌 점진적인 현대화가 가능하므로 기존의 SQL 도구를 사용하면서 새로운 AI 기능을 실험할 수 있습니다.
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오픈 소스의 장점: PostgreSQL의 커뮤니티 중심 특성이 지속적인 개선과 무료 접근성을 보장합니다. 오픈 소스로 인해 라이센스 비용이 없어 ROI에 긍정적인 영향을 미치며, Percona 같은 향상된 서비스도 선택할 수 있습니다.
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배포의 자유: PostgreSQL 및 Percona Everest와 같은 도구를 사용하면 기업은 데이터를 안전하게 보호하면서 적절한 위치에서 AI 프로젝트를 배포할 수 있습니다.
AI 성공 요소
고객의 경험에 따르면, 성공적인 GenAI 접근 방식의 세 가지 요소는 빠르게 개발하고, 저렴하게 실패하며, 효과적으로 확장하는 것입니다. Percona가 이를 어떻게 도와줄 수 있는지 더 알아보십시오.
결론
AI의 세계는 복잡하지만, 신뢰할 수 있는 데이터베이스 솔루션, 즉 PostgreSQL을 통해 혁신의 길을 열 수 있습니다. Percona와 함께하면 여러분의 AI 프로젝트가 성공적으로 진행될 수 있도록 지원하겠습니다.
이 포스트가 여러분의 비즈니스에 도움이 되었기를 바라며, 추가적인 정보나 질문이 있으시면 언제든지 저희에게 연락해 주세요!
