MySQL Enterprise Edition을 AI 데이터 플랫폼으로 바꾸는 마술 ‘MySQL AI’

MySQL과 HeatWave는 서로 다른 것일까요? 2025년 현재 기준으로 보면 MySQL Enterprise Edition과 MySQL HeatWave는 여러 면에서 닮아 가고 있습니다. 오라클은 AI 시대를 위한 데이터 플랫폼으로 MySQL HeatWave를 클라우드 환경에 전진 배치하였습니다. 그리고 기업의 온프레미스 환경에서는 MySQL Enterprise Edition이 오픈 소스 데이터 플랫폼의 기준이 될 수 있도록 기업의 눈높

이에 맞는 고성능, 고가용성, 보안성 등을 강화하는 전략을 취하였습니다.

 

서로 역할이 달라 보이던 것들이 화학적 통합의 길을 걷고 있습니다. 이를 알리는 신호탄이 바로 MySQL AI의 등장입니다. MySQL AI는 오라클이 MySQL Enterprise Edition에 새로운 단순히 새로운 기능을 추가한 것이 아닙니다. 클라우드 서비스인 MySQL HeatWave에서 검증한 AI 기술을 온프레미스 환경으로 옮기기 시작한 중요한 전환점이라 할 수 있습니다.

 

 

 

MySQL AI이 등장한 이유

오라클이 MySQL AI를 출시한 결정의 배경에는 기업들이 민감한 데이터를 다루는 AI 워크로드를 클라우드에서 처리할 수 없는 현실적인 이유가 자리하고 있습니다.

 

금융, 의료, 공공 기관처럼 규제가 엄격한 산업에서는 데이터의 물리적인 저장 위치가 선택이 아닌 법적 의무인 경우가 많습니다. 유럽의 GDPR이나 미국의 HIPAA 같은 법률은 고객 데이터를 특정 국가나 지역 경계 안에 보관하도록 강제합니다. MySQL AI는 AI 워크로드를 위한 데이터 처리 과정이 외부 클라우드가 아니라 기업이 완벽하게 통제하는 데이터센터 안에서 이루어지도록 설계되었습니다.

 

덕분에 민감한 데이터가 외부로 유출될 위험 없이 규제를 준수할 수 있습니다.

많은 조직이 기존 데이터베이스 운영, 보안 등 관리 체계를 유지하는 가운데 AI 워크로드를 수용하길 원합니다. MySQL AI는 별개의 솔루션이 아니라 기존 MySQL Enterprise Edition의 강력한 보안 기능들을 그대로 물려받습니다.

 

• 투명한 데이터 암호화 (TDE): TDE는 데이터베이스의 물리적 파일을 암호화하여 저장된 데이터를 보호합니다. 데이터를 탈취해도 읽을 수 없도록 하여 데이터 유출 시 피해를 최소화합니다
• 데이터베이스 방화벽: SQL 인젝션 같은 데이터베이스 공격을 실시간으로 방어하는 기능입니다. 허용된 SQL 문의 목록을 생성하고 이 목록에 없는 쿼리는 차단하는 방식으로 작동합니다. 이를 통해 동적으로 쿼리를 생성할 수 있는 AI 애플리케이션 환경에 맞는 보안 계층을 제공합니다.
• 감사 (Audit): 모든 데이터베이스 활동을 정책 기반으로 기록하고 모니터링하는 기능입니다. 이는 규제 대상 민감 정보에 대한 모든 접근 기록을 의무화하는 규제 충족에 필요한 감사 추적 기능을 제공합니다.

 

MySQL AI의 특징

MySQL AI의 가장 큰 특징은 인-데이터베이스(In-Database) AI 개념을 온프레미스 환경에 있는 MySQL에서 활용할 수 있다는 것입니다. 이는 모델 훈련이나 추론을 위해 여러 플랫폼에 흩어진 데이터를 번거롭게 수집해 통합하고 필요에 맞게 변환하는 작업이 간소화됨을 의미합니다. 이는 단순히 데이터 파이프라인의 복잡성을 낮추어 좋다는 뜻이 아닙니다.

 

인-데이터베이스 AI 환경은 데이터 이동과 통합에 드는 시간과 노력을 줄일 뿐만 아니라 보안 위험도 낮추는 효과를 제공합니다. AI 스택은 애플리케이션, 데이터 파이프라인(ETL), 데이터베이스, 벡터 데이터베이스, 외부 LLM API 호출 등 여러 구성 요소로 이루어집니다. 각 구성 요소와 데이터 경로는 독립적으로 보안을 설정하고 감사해야 하는 잠재적 취약 지점이 됩니다. 반면에 MySQL AI의 인-데이터베이스 접근 방식은 이 스택을 데이터베이스 엔진 내부로 통합합니다. 데이터는 벡터화, 모델 훈련, 추론 등 AI 처리 과정에서 데이터베이스 외부로 나가지 않습니다.

 

AI 개발 가속

MySQL AI는 단순한 편의 기능을 넘어 AI 개발을 가속하는 데이터베이스 아키텍처의 진화 방향을 잘 보여줍니다. MySQL AI는 내장된 대규모 언어 모델(LLM)과 벡터 스토어(Vector Store)를 제공합니다.

 

• 벡터 스토어: 비정형 데이터를 저장하고 의미론적 검색을 수행하기 위한 구성 요소입니다. 문서나 이미지 같은 데이터의 의미를 숫자로 된 좌표(벡터)로 변환하여 저장합니다. 키워드 검색과 달리 의미가 비슷한 데이터를 빠르고 정확하게 찾아낼 수 있습니다.
• 데이터 수집과 자동 변환(임베딩): 간단한 명령어로 PPT, TXT, HTML, DOC 등 다양한 비정형 데이터를 불러올 수 있습니다. 가져온 데이터는 시스템이 자동으로 문서의 의미를 분석해 변환한 다음 벡터 스토어에 저장합니다. 즉, 기업 내부에 존재하는 대부분의 문서 자산을 별도의 변환 과정 없이 활용할 수 있습니다.
• 검색 증강 생성(RAG): RAG는 LLM이 환각(Hallucination) 현상 없이 정확한 답변을 하도록 돕는 기술입니다. MySQL AI는 RAG 프로세스 전체를 데이터베이스 엔진 내에서 안전하고 효율적으로 처리합니다. 사용자가 질문을 하면 시스템은 먼저 해당 질문을 임베딩하여 벡터 스토어에서 의미적으로 가장 유사한 텍스트 조각들을 검색합니다. 이렇게 검색된 컨텍스트 정보가 프롬프트에 포함되어 LLM에 전달되고 LLM은 이 정보를 바탕으로 정확하고 맥락에 맞는 답변을 생성합니다.

 

다음으로 MySQL AI는 머신러닝 모델 개발 과정을 자동화하는 AutoML 기능도 제공합니다. MySQL AI의 AutoML 기능은 데이터 과학자가 아닌 일반 개발자나 데이터베이스 관리자(DBA)도 정교한 예측 모델을 구축하고 운영할 수 있도록 설계되었습니다. 예를 들어 데이터 과학자가 아니더라도 이상 거래 탐지, 고객 이탈 예측, 상품 추천 시스템 등 정교한 예측 모델을 쉽게 만들 수 있습니다. MySQL AI의 AutoML 기능에서 주목할 특징은 다음과 같습니다.

 

• 설명 가능성(XAI): AI가 왜 그런 예측 결과를 내놓았는지 사람이 이해할 수 있도록 이유를 설명할 수 있습니다. 이는 규제가 중요한 산업에서 필수 요건입니다. 예를 들어 금융 분야에서 대출 승인 거절 사유를 설명하거나 의료 분야에서 특정 진단 예측의 근거를 제시해야 할 때 매우 유용합니다
• 데이터 드리프트(Data Drift) 감지: 시간이 지남에 따라 운영 환경의 데이터 분포가 모델 훈련 시점의 데이터 분포와 달라지면서 모델 성능이 저하되는 현상을 데이터 드리프트라고 합니다. MySQL AI는 이 현상을 감지하는 메커니즘을 제공합니다. 이 기능을 활용하면 추측에 기반한 모델 업데이트가 아닌 정량적 데이터를 기반으로 한 체계적인 모델 유지보수가 가능합니다.

 

성공적인 도입을 위한 준비

MySQL AI를 온프레미스 환경에 성공적으로 배포하기 위해서는 라이선스, 플랫폼, 하드웨어 및 보안 구성에 대한 명확한 이해가 필요합니다. 먼저 라이선스와 지원 플랫폼을 확인합니다.

• 라이선스: MySQL AI는 상용 제품으로, MySQL Enterprise Edition 라이선스를 구독해야만 사용할 수 있습니다.
• 운영체제: Oracle Linux 8 또는 Red Hat Enterprise Linux (RHEL) 8에서만 공식 지원됩니다.

위 조건을 만족한다면 하드웨어 사양을 결정합니다. 다음은 권장 요구 사항입니다. AI라고 하면 모두 GPU를 장착한 고사양 컴퓨팅 환경을 떠올리지만 MySQL AI의 경우 기업이 이미 보유한 표준 서버 환경에서 추가적인 하드웨어 투자 없이 AI 워크로드를 위한 데이터 플랫폼을 바로 도입하고 테스트할 수 있습니다.

• CPU: 32 논리 코어
• RAM: 128 GB(벡터 데이터를 메모리에 올려두고 빠르게 검색하는 데 중요)
• 저장 공간: 512 GB(빠른 데이터 처리를 위해 SSD 사용 권장)

하드웨어를 준비해 MySQL AI를 설치했다면 이제 설정 단계가 남았습니다. MySQL AI를 설치하면 데이터베이스 서버와 동일한 호스트에 MySQL Shell GUI 서버와 MySQL REST 서버가 함께 설치됩니다. 이 서비스들은 원격 클라이언트가 HTTP 프로토콜을 통해 데이터베이스에 접근할 수 있는 새로운 경로를 생성합니다. 이는 새로운 네트워크 취약 지점이 생긴다는 것을 의미하므로 시스템 관리자는 보안 강화 조치를 해야 합니다.

 

AI 데이터 플랫폼으로 거듭난 MySQL

살펴본 바와 같이 MySQL AI은 단순한 기능 업데이트를 넘어 AI 시대에 기업이 직면한 근본적인 고민에 대한 해결책을 제시합니다. MySQL AI은 MySQL Enterprise Edition의 경계를 현대적인 AI 데이터 플랫폼까지 확장합니다. 특히 하이브리드 멀티 클라우드 전략을 취하는 조직에게 더 큰 유연성을 제공합니다. 기업은 비즈니스 및 거버넌스 요구사항에 따라 자유롭게 MySQL HeatWave와 MySQL AI를 적용한 MySQL Enterprise Edition을 선택할 수 있습니다. 온프레미스 환경에서 운영 중인 MySQL Enterprise Edition을 AI 워크로드까지 수용할 수 있는 데이터 플랫폼으로 사용하고 싶다면 락플레이스가 도움을 드리겠습니다.