AI 애플리케이션을 위한 서버리스 데이터베이스 선택 시 고려해야 할 사항

오늘날 AI 애플리케이션을 구축하는 팀에게 서버리스 데이터베이스는 새로운 기준이 되었습니다. AI 팀에는 수요에 따라 즉각적으로 확장되고, 사용하지 않을 때는 거의 비용이 들지 않으며, 엔터프라이즈 데이터와 가까운 곳에 유지되는 데이터베이스가 필요합니다. 그렇지 않으면 사용하지 않는 인프라에 비용을 지불하고, 거버넌스, 보안 및 컴플라이언스 문제를 야기하며, 데이터베이스 관리에 소중한 시간을 낭비하게 될 위험이 있습니다.

서버리스 데이터베이스란 무엇인가요?

서버리스 데이터베이스는 수요에 따라 컴퓨팅과 스토리지를 자동으로 확장하고, 실제 사용량에 따라 요금을 부과하며, 용량 계획과 인프라 관리 부담을 줄여주는 클라우드 데이터베이스입니다. 서버리스 모델에서도 서버는 사용되지만, 클라우드 서비스 제공업체나 벤더가 완전히 관리합니다. 가장 고도화된 시스템에서는 컴퓨팅과 스토리지가 분리되어 각각 독립적으로 확장되며, 각 레이어가 사용하는 만큼만 비용을 지불합니다.

데이터베이스 관리는 다음과 같은 단계로 발전해 왔다고 볼 수 있습니다.

• 자체 관리형(Self-managed) 데이터베이스는 완전한 제어 권한을 제공합니다.
• 관리형 DBaaS는 운영 업무를 클라우드 제공업체로 이전합니다.
• 서버리스 데이터베이스는 최소한의 관리만으로 자동 확장 및 사용량 기반 요금제를 추가로 제공합니다.

"서버리스"라는 라벨이 붙은 모든 제품이 아키텍처 측면에서 서버리스이거나 컴퓨팅과 스토리지를 분리하는 것은 아닙니다. 일부 제품은 단순히 사용량 기반 요금제가 적용된 오토스케일링 클러스터에 불과합니다. 옵션을 평가할 때 이러한 차이점을 이해하는 것이 중요합니다.

서버리스 데이터베이스의 작동 방식

서버리스 데이터베이스는 온디맨드로 컴퓨팅을 할당하고, 공유 스토리지 레이어에 대해 쿼리를 실행하며, 사용량을 기준으로 요금을 부과합니다. 서버리스 플랫폼은 워크로드에 필요한 리소스를 모니터링하고, 필요할 때 컴퓨팅을 자동으로 확장(scale up)하고 수요가 감소하면 다시 축소(scale down)합니다. 워크로드에 따라 수직적 확장(노드당 더 많은 vCore), 수평적 확장(더 많은 노드) 또는 두 가지 모두가 적용될 수 있습니다.

최신 서버리스 아키텍처에서는 스토리지가 컴퓨팅과 분리되어 있으며, 주로 공유 풀에 보관되므로 컴퓨팅 실행 여부와 관계없이 데이터, 복제본, 백업 및 특정 시점 복구(point-in-time recovery)를 항상 사용할 수 있습니다.

AI 애플리케이션에 서버리스 데이터베이스가 중요한 이유

기존의 프로비저닝된 데이터베이스는 일반적으로 예상 수요에 맞춰 크기가 조정되지만, 많은 AI 워크로드는 예측하기 어렵습니다. 트래픽은 변동성이 크고, 에이전트가 예고 없이 쿼리를 대량으로 분산(fan out)시킬 수 있으며, 모델 개발 중에는 파이프라인이 유휴 상태로 방치되는 경우가 많습니다. 컴퓨팅과 스토리지를 분리하는 최신 서버리스 데이터베이스는 이러한 일반적인 AI 패턴에 특히 적합하며, 스토리지 레이어를 안정적이고 항상 사용 가능한 상태로 유지하면서 수요에 대응하여 컴퓨팅 레이어를 효율적으로 확장합니다. 또한 AI 애플리케이션은 운영 데이터를 벡터 검색, 피처 스토어(feature stores), 모델 엔드포인트와 가까운 곳에 둘 때 이점을 얻을 수 있습니다.

효율성 향상 효과는 매우 클 수 있습니다. European Journal of Computer Science and Information Technology에 발표된 2025년 연구에 따르면, 연구원들은 서버리스 데이터베이스를 사용하는 기업이 기존의 프로비저닝된 데이터베이스에 비해 평균 38%의 비용 절감을 보고했으며, 서버리스 플랫폼이 AI 애플리케이션에서 흔히 나타나는 패턴인 간헐적인 추론(inference) 워크로드에 대해 40–65%의 잠재적 비용 절감을 제공할 수 있음을 발견했습니다.

동일한 연구에 따르면 서버리스 데이터베이스를 도입한 조직은 인프라 관리 작업이 65% 감소한 반면, 88%는 기존 데이터베이스 시스템에 비해 운영 효율성이 향상되었다고 보고했습니다.

AI 애플리케이션용 서버리스 데이터베이스 선택 시 고려할 사항

서버리스 데이터베이스에 대한 의사 결정을 내리는 구매자라면 이러한 기준을 체크리스트에 포함해야 합니다. AI 사용 사례의 경우 연결 모델, 지연 시간(latency), AI 통합이 평가해야 할 가장 중요한 영역입니다.

컴퓨팅과 스토리지의 분리

"서버리스"라고 불리는 모든 데이터베이스가 아키텍처 수준에서 컴퓨팅과 스토리지를 분리하는 것은 아닙니다. 일부는 단순히 기존의 결합된 시스템 위에 오토스케일링과 사용량 기반 요금제를 얹은 것에 불과하며, 이는 축소(scale down)할 수 있는 범위, 각 레이어가 독립적으로 성장할 수 있는 정도, 유휴 상태 및 피크 수요의 극단적인 상황에서 비용 효율성을 제한합니다.

벤더에게 컴퓨팅과 스토리지가 아키텍처적으로 분리되어 있는지, 컴퓨팅이 0으로 축소(scale to zero)될 때 스토리지가 독립적으로 유지되는지 문의하세요.

개방형 표준 및 이식성

독점 데이터베이스 API는 간소화된 연결, 전용 소프트웨어 개발 키트(SDK), 긴밀한 플랫폼 통합을 통해 편의성을 제공할 수 있습니다. 하지만 시간이 지남에 따라 애플리케이션과 데이터를 이동하기가 더 어려워지고 비용이 많이 들 수 있습니다.

광범위한 드라이버, 라이브러리, ORM 및 툴링 생태계에서 널리 채택되고 지원되는 PostgreSQL과 같이 개방형 표준 및 흔히 사용되는 인터페이스를 지원하는 솔루션을 찾으세요. 서버리스 데이터베이스가 Postgres를 기반으로 구축되면, 팀은 재구축 없이 기존 기술, 워크플로 및 코드를 그대로 가져올 수 있으며, 처음부터 애플리케이션을 다시 빌드하지 않고도 새로운 기술을 도입하거나 제공업체를 변경하거나 아키텍처를 발전시킬 수 있는 더 큰 유연성을 확보할 수 있습니다.

벤더에게 데이터베이스가 표준 와이어 프로토콜을 통해 통신하는지 아니면 독점 API를 통해 통신하는지 문의하세요.

진정한 제로 축소(scale-to-zero) 및 탄력적 확장(scale-up)

AI 워크로드는 수명 주기의 대부분을 유휴 상태로 보내는 경우가 많습니다. 진정한 제로 축소(scale-to-zero) 기능이 있는 데이터베이스는 이 기간 동안 컴퓨팅 소비를 0으로 줄여 사용하지 않는 용량에 대한 비용을 제거할 수 있습니다. "서버리스"라고 불리는 모든 제품이 이 기능을 제공하는 것은 아닙니다.

서버리스 데이터베이스 제품을 평가할 때 최소 청구 가능 컴퓨팅 단위가 무엇인지, 갑작스러운 수요 급증을 처리하기 위해 시스템이 얼마나 빠르게 확장(scale up)할 수 있는지 문의하세요.

예측 가능한 콜드 스타트 및 웜업 동작

제로 축소(scale-to-zero)는 상당한 비용 절감 효과를 제공할 수 있지만, 그로 인한 시작 지연은 애플리케이션 응답성에 영향을 미칠 수 있습니다. 일시 중지된 상태에서 컴퓨팅이 재개될 때 추가되는 지연 시간을 콜드 스타트(cold start)라고 합니다. 지연 시간에 민감한 AI 워크로드의 경우, 비용과 응답성의 균형을 맞추기 위해 0이 아닌 최소 용량 기준을 유지하는 것이 의도적인 절충안이 될 수 있습니다.

평가 시 실제 워크로드에 대해 공표된 웜업 시간을 요청하세요.

AI 에이전트 및 서버리스 함수를 위한 연결 모델

애플리케이션이 데이터베이스 연결을 처리하는 방식은 AI 워크로드의 주요 병목 구간이 될 수 있습니다. AI 에이전트 및 서버리스 함수는 한 번에 수천 개의 데이터베이스 연결을 열어 기존 연결 모델에 과부하를 줄 수 있습니다. 세 가지 주요 모델은 다음과 같습니다.

• 요청당 연결(Connection-per-request): 이 레거시 모델은 모든 요청에 대해 데이터베이스 연결을 열고 닫습니다. 구축하기는 쉽지만, 각 요청마다 새로운 연결을 설정해야 하므로 대규모 환경에서는 비효율적입니다.
• 연결 풀러(connection pooler)가 포함된 네이티브 TCP(Transmission Control Protocol): 풀러가 관리하는 영구 연결을 사용하여 많은 클라이언트 간에 더 적은 수의 데이터베이스 연결을 공유합니다. 이는 높은 동시성을 요구하는 애플리케이션과 기존 백엔드 서비스의 표준 접근 방식입니다.
• HTTP / Data API: 영구 TCP 연결 대신 HTTP를 통해 데이터베이스에 액세스합니다. 연결 관리가 거의 또는 전혀 필요하지 않기 때문에 서버리스 함수, 에지 환경 및 기타 상태 비저장(stateless) 워크로드에 적합합니다.

AI 애플리케이션의 경우, 연결 풀링이 별도의 서비스로 제공되는 대신 플랫폼에 내장되어 있는지 확인하세요. 외부 풀러를 관리하면 운영 복잡성이 가중되고 대규모 환경에서 또 다른 잠재적 병목 현상이 발생할 수 있습니다.

요금제 모델 및 비용 예측 가능성

서버리스 요금제는 사용한 만큼만 지불하면 되므로 간단해 보입니다. 하지만 실제로는 청구 기준이 생각보다 더 세분화되어 있을 수 있습니다. 많은 제공업체가 컴퓨팅, 스토리지, I/O 작업, 데이터 전송 등을 포함하여 비용을 청구하며, 일부는 연결, 요청 또는 기타 사용량 지표에 대해서도 요금을 부과합니다. 워크로드의 실제 비용을 파악하려면 저사용 및 고사용 시나리오를 모두 모델링해 보세요. 주의해야 할 숨겨진 비용으로는 예약 용량 사전 웜업(pre-warming), 읽기 복제본 요금, 백업 보존 수수료, 리전 간 데이터 전송 등이 있습니다.

예상치 못한 비용 발생을 방지하기 위해 상세한 청구 및 사용량 보고서를 요청하세요.

지연 시간 및 성능 한계

지연 시간은 아주 미미한 속도 저하라도 애플리케이션 응답성과 사용자 경험에 직접적인 영향을 미칩니다. 평균 응답 시간 외에도 p95 및 p99 지연 시간(각각 가장 느린 5% 및 1%의 요청이 경험하는 응답 시간)을 평가하여 실제 환경에서 데이터베이스가 어떻게 작동하는지 파악하세요. 이러한 지표는 평균 응답 시간 뒤에 숨겨질 수 있는 콜드 스타트, 확장 지연, 연결 병목 현상을 드러내는 경우가 많습니다.

벤더에게 이상적인 조건이 아닌 실제 부하 상태에서의 성능 벤치마크를 요청하고, 확장(scale-up) 이벤트 중에 어떤 일이 발생하는지 주의 깊게 살펴보세요. 오토스케일링은 지연 시간의 일시적인 증가, 연결 변동(churn) 또는 요청 대기열(queuing)을 유발할 수 있으며, 이는 트랜잭션 AI 워크로드에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

보안, 암호화 및 고객 관리형 키

데이터베이스 보안 기능은 민감한 데이터를 보호하고, 액세스를 제한하며, 보안 및 컴플라이언스에 필요한 가시성을 제공합니다. 저장 데이터(at rest) 및 전송 중(in transit) 데이터 암호화, 가상 사설 클라우드(VPC) 또는 프라이빗 엔드포인트를 통한 네트워크 격리, ID 및 액세스 관리(IAM) 통합, 감사 로깅과 같은 기능은 AI 워크로드에 필수적입니다.

암호화 키 관리 역시 서버리스 아키텍처에서 중요합니다. 일부 조직은 공급업체가 아닌 자신이 직접 데이터 액세스를 제어할 수 있도록 고객 관리형 암호화 키(CMK)를 요구합니다. 서버리스 데이터베이스가 자동으로 일시 중지될 때, 컴퓨팅이 재개될 때 잘못 구성되거나 취소된 키로 인해 데이터베이스에 액세스할 수 없게 될 수 있으므로 해당 키 관계가 온전하게 유지되어야 합니다.

조직에서 규제 대상 데이터를 처리하는 경우, 공급업체를 결정하기 전에 자체 키 사용(BYOK) 지원 여부를 확인하고 일시 중지 주기 동안 키 순환이 어떻게 작동하는지 테스트해 보세요.

거버넌스 및 광범위한 데이터 스택과의 통합

AI 에이전트가 더 많은 자율성을 가짐에 따라 거버넌스의 중요성이 점점 더 커지고 있습니다. 광범위한 데이터 스택에서 격리된 서버리스 데이터베이스는 거버넌스 사각지대를 만듭니다. 분석 및 AI 인프라와 통합되는 데이터베이스는 정책, 감사 및 거버넌스 제어를 엔드투엔드로 일관되게 유지합니다.

통합 카탈로그 통합, 행 및 열 수준 액세스 제어, 운영 및 분석 데이터 전반의 리니지 추적 등 엔터프라이즈 데이터를 저장, 처리 및 분석하는 시스템 전반에 걸쳐 정책을 일관되게 적용하는 데 도움이 되는 기능을 찾아보세요.

AI 네이티브 기능

데이터베이스는 별도의 시스템과 운영 오버헤드를 요구하기보다 AI 워크로드를 네이티브로 지원해야 합니다. 네이티브 벡터 검색, 구조화된 데이터와 함께 임베딩 저장 지원, 피처 스토어와의 통합, 모델 서빙 인프라와의 긴밀한 연계 등 AI 지원 데이터베이스를 기존 OLTP 시스템과 차별화하는 기능을 찾아보세요.

벡터 데이터와 관계형 데이터가 동일한 데이터베이스에 있는지 아니면 별도의 벡터 스토어가 필요한지 확인하고, 운영 기록 시스템과 AI 조회 레이어 역할을 모두 수행할 수 있는 데이터베이스를 찾아보세요.

데이터베이스 브랜칭을 통한 안전한 실험

AI 에이전트는 데이터를 읽는 것뿐만 아니라 고객 레코드 업데이트, 스키마 마이그레이션 실행, 프로덕션 데이터에 대한 새로운 워크플로 테스트 등 데이터 쓰기 작업도 수행합니다. 하지만 이러한 기능은 잘못된 쓰기로 인해 다른 모든 워크플로가 의존하는 데이터 세트가 손상될 수 있는 위험을 초래합니다. 기존의 스테이징 환경이 도움이 될 수 있지만, 전체 데이터베이스 복사본은 생성하는 데 시간이 오래 걸리고 유지 관리 비용이 많이 들며 생성되는 순간 최신 상태가 아니게 됩니다.

데이터베이스 브랜칭은 중복 비용 없이 동일한 스키마와 데이터를 가진 데이터베이스의 격리된 복사본을 즉시 생성합니다. 기본 데이터를 복사하는 대신 브랜치는 부모와 스토리지를 공유하고 변경 사항이 있을 때만 새 데이터를 씁니다. 즉, 에이전트는 프로덕션에 영향을 미칠 위험 없이 자체 프로덕션 품질의 환경을 빠르게 확보하고, 실제 데이터에 대해 자유롭게 실험하고, 작업이 완료되면 브랜치를 삭제할 수 있습니다. AI 팀의 경우, 이는 에이전트를 대규모로 안전하게 실행하는 데 있어 가장 큰 운영 장벽 중 하나를 제거해 줍니다.

신뢰성, 복제본 및 재해 복구

데이터베이스 다운타임은 AI 워크로드를 중단시키므로 신뢰성과 재해 복구는 핵심 평가 기준입니다. 다중 가용 영역 복제, 특정 시점 복구, 자동 장애 조치, 문서화된 복구 시점 목표(RPO) 및 복구 시간 목표(RTO) 준수 지원 여부를 확인하세요. 데이터베이스가 완전한 독립 복사본을 유지하는 대신 지연 시간을 줄이고 비용을 낮추기 위해 기본 스토리지와 스토리지를 공유하는 복제본을 사용하는지 확인하세요.

실용적인 평가 체크리스트

이 체크리스트를 활용하여 공급업체에 적절한 질문을 던져보세요.

• 컴퓨팅-스토리지 분리: 컴퓨팅과 스토리지가 아키텍처적으로 분리되어 있는지 확인합니다
• 개방형 표준: 독점 API보다 Postgres 또는 다른 표준 와이어 프로토콜을 선호합니다
• Scale-to-zero: 최소 과금 단위가 실제로 0에 도달할 수 있는지 확인합니다
• 웜업 시간: 구두 추정치가 아닌 게시된 콜드 스타트 대기 시간 범위를 확인합니다
• 연결 모델: 높은 팬아웃 워크로드를 위한 내장 풀러 또는 HTTP API를 확인합니다
• 가격 투명성: 컴퓨팅, 스토리지 및 I/O를 분리하는 청구 대시보드를 제공받습니다
• 손익분기점 모델링: 실제 로드 프로필에서 서버리스 비용과 프로비저닝된 비용을 비교합니다
• 거버넌스 적합성: 액세스 제어 및 리니지가 전체 데이터 스택으로 확장되는지 확인합니다
• AI 준비도: 벡터 검색, 임베딩 스토리지 및 피처 스토어의 통합을 확인합니다
• 보안 태세: 자동 일시 중지 주기 동안 BYOK 작동을 검증합니다
• 복구 약정: 구체적인 RPO/RTO 수치 및 복제본 아키텍처 세부 정보를 확인합니다

AI 시대 데이터베이스를 위한 올바른 아키텍처

오늘날 팀이 내리는 데이터베이스 결정은 AI 애플리케이션의 확장, 성능 및 발전 방식을 결정합니다. 이는 빠르게 확장하고 제로(0)로 축소할 수 있으며, AI 에이전트가 생성하는 연결 패턴을 처리하고, 벡터 검색과 같은 AI 네이티브 기능을 지원하는 서버리스 기반에서 시작되는 경우가 많아지고 있습니다.

AI 에이전트가 더 많은 애플리케이션 로직을 담당함에 따라 수요는 더욱 동적으로 변하며, 이에 발맞추기 위해 데이터베이스는 더욱 탄력적이어야 합니다. 컴퓨팅과 스토리지를 분리하는 플랫폼은 현대적인 AI 워크로드가 요구하는 유연성, 효율성 및 복원력을 제공합니다.

올바른 인프라에 투자하는 조직은 더 빠르게 움직이고, 고객에게 더 신속하게 대응하며, 운영보다는 혁신에 리소스를 집중할 수 있습니다.

Databricks의 AI용 서버리스 데이터베이스 접근 방식

Databricks는 AI 애플리케이션 및 에이전트를 위해 구축된 완전 관리형 서버리스 Postgres 데이터베이스인 Lakebase를 제공합니다. Lakebase는 트랜잭션 데이터의 컴퓨팅과 스토리지를 분리하는데, 이는 진정한 탄력적 확장을 가능하게 하고 유휴 컴퓨팅 비용을 제거하며 컴퓨팅 실행 여부와 관계없이 데이터를 일관되게 사용할 수 있도록 하는 아키텍처적 차별점입니다.

Lakebase는 데이터 레이크하우스와 동일한 스토리지 및 거버넌스 레이어에 위치하므로 운영 데이터, 분석 및 AI 워크로드가 단일 플랫폼을 공유하여 시스템 간에 데이터를 이동하기 위한 ETL 파이프라인이 필요하지 않습니다. Postgres 호환성 덕분에 팀은 첫날부터 익숙한 도구, 드라이버, 라이브러리 및 개발 관행을 계속 사용할 수 있습니다.

거버넌스는 Unity Catalog을 통해 처리되므로 플랫폼의 모든 레이어에서 액세스 제어, 리니지 및 감사가 일관되게 유지되도록 지원합니다. Databricks의 광범위한 서버리스 인프라의 일부인 Lakebase는 빠르게 시작하고, 수요에 따라 자동으로 확장하며, 관리형 인프라 및 내장된 복원력 기능을 통해 운영 오버헤드를 줄이도록 설계되었습니다.

AI 기반 이메일 플랫폼인 Superhuman은 이 아키텍처를 실제로 적용하고 있습니다. 이 회사는 내부 애플리케이션 및 프로덕션 서비스를 위한 트랜잭션 백본으로 Lakebase를 도입했습니다. 이러한 변화를 통해 이전에는 몇 달씩 걸리던 기능 온보딩 및 역ETL(reverse-ETL) 프로젝트가 몇 주 또는 몇 시간으로 단축되었으며, 엔지니어링 팀의 온콜 대기 부담이 크게 줄어들었습니다.

Lakebase가 서버리스 Postgres, 거버넌스 및 AI를 하나의 플랫폼에서 어떻게 결합하는지 확인해 보세요.

FAQ

서버리스 데이터베이스는 정말 서버가 없나요?

모든 데이터베이스는 서버를 사용하지만, 고급 서버리스 시스템은 컴퓨팅과 스토리지를 분리하고 유휴 상태일 때 컴퓨팅을 0으로 축소할 수 있습니다. "서버리스"라고 불리는 다른 제품들은 0이 아닌 최소 수준의 청구 가능한 컴퓨팅을 유지합니다.

서버리스 데이터베이스에 콜드 스타트가 있나요?

예, 그렇습니다. 콜드 스타트는 일시 중지된 상태에서 컴퓨팅이 재개될 때 추가되는 대기 시간입니다. 대기 시간에 민감한 워크로드는 0이 아닌 컴퓨팅 하한선을 설정하거나 예약된 사전 웜업을 통해 콜드 스타트를 완화할 수 있습니다. 웜업 시간은 공급업체마다 다릅니다.

서버리스 데이터베이스는 AI 에이전트의 연결을 어떻게 처리하나요?

많은 서버리스 데이터베이스는 수많은 수명이 짧은 연결을 처리하기 위해 내장된 연결 풀러 또는 HTTP/데이터 API를 제공합니다. 이는 연결 급증을 유발할 수 있는 AI 에이전트, 서버리스 함수 및 기타 높은 동시성 워크로드에 특히 중요합니다.

서버리스 데이터베이스가 프로비저닝된 데이터베이스보다 저렴한가요?

서버리스 데이터베이스는 소비된 리소스에 대해서만 비용을 지불하므로 예측할 수 없거나 유휴 상태가 많은 워크로드의 경우 훨씬 더 저렴할 수 있습니다. 프로비저닝된 배포는 지속적으로 실행되는 일관되게 높은 처리량의 워크로드에 더 비용 효율적인 경우가 많습니다.

기존 데이터베이스를 서버리스 계층으로 마이그레이션할 수 있나요?

예, 그렇습니다. 서버리스 PostgreSQL 데이터베이스는 표준 와이어 프로토콜을 사용하므로 기존 애플리케이션, 도구 및 코드를 수정 없이 새로운 서버리스 계층에 연결할 수 있습니다.

AI 애플리케이션을 위한 올바른 서버리스 데이터베이스

이 가이드에서 다루는 기준(scale-to-zero, 빠른 스케일 업, 에이전트 친화적인 연결 처리, 거버넌스가 적용된 데이터 통합, 벡터 검색과 같은 네이티브 AI 기능)은 필터 역할도 합니다. '서버리스'로 광고되는 모든 데이터베이스가 이 기준을 모두 충족할 수 있는 것은 아닙니다. 일부는 아키텍처 디커플링에서 한계를 보일 것이고, 다른 일부는 연결 모델이나 거버넌스 통합에서 실패할 것입니다. 특정 플랫폼을 도입하기 전에 워크로드의 양극단, 즉 유휴 상태일 때의 비용과 피크 상태일 때의 비용을 모두 모델링해 보세요. 이 과정을 통해 공급업체의 그 어떤 설명보다 빠르게 '서버리스'라는 라벨 뒤에 숨겨진 아키텍처의 실제 모습을 파악할 수 있습니다.

더 광범위한 변화의 흐름도 염두에 두어야 합니다. AI 에이전트가 더 많은 애플리케이션 로직을 담당함에 따라, 데이터베이스의 동작은 곧 인프라의 동작이 됩니다. 고정 프로비저닝된 자산은 예측할 수 없이 쿼리를 분산시키고, 몇 시간 동안 유휴 상태로 있다가 다시 급증하는 에이전트에 유연하게 대응할 수 없습니다. AI 애플리케이션의 기반이 되는 데이터베이스는 AI와 동일한 방식으로 작동해야 합니다. 즉, 탄력적이고 반응이 빠르며 중요한 순간에 항상 가동되어야 합니다.

(이 글은 AI의 도움을 받아 번역되었습니다. 원문이 궁금하시다면 여기를 클릭해 주세요)