2025 데이터베이스 대전: AI 벡터 검색 돌풍, Aurora 확장, Rockset 인수의 파장

도입부: 올해 개발·코딩 커뮤니티를 달군 ‘DB의 재정의’

2025년, 데이터베이스는 더 이상 단순한 저장소가 아니다. 생성형 AI와 실시간 애널리틱스가 기본 요구가 되면서 “AI 네이티브 DB”로의 전환이 가속화됐다. 지난해 6월 OpenAI가 실시간 인덱싱 쿼리 엔진 업체 Rockset을 인수(2024-06)한 데 이어, Snowflake는 4월 480B-parameter Mixture-of-Experts 모델 ‘Arctic’을 공개(2024-04)하며 데이터 플랫폼과 AI 모델의 수직 결합을 분명히 했다. 클라우드 벤더들은 하이퍼스케일 OLTP·벡터 검색을 전면에 내세우며 개발자 워크로드를 흡수하는 중이다. 뜨거운 이슈는 명확하다. 벡터, 실시간, 표준화, 그리고 오픈소스 생태계의 재편.

핵심 내용: AI와 하이퍼스케일이 이끄는 ‘DB 기능의 대융합’

• OpenAI × Rockset: 인수는 단순한 M&A가 아니라 실시간 RAG 파이프라인의 내장화를 뜻한다. OpenAI는 당시 “We’re excited to welcome the Rockset team to OpenAI.”라고 밝히며 검색·필터·랭킹을 포함한 서빙 품질 강화를 예고했다. 개발자 입장에선 SQL·벡터·스트리밍이 한 파이프라인에 수렴하는 신호탄이다.
• Snowflake의 AI 가속: Arctic(480B MoE) 공개와 함께 Vector Search, Document AI를 전면에 배치해 “데이터가 있는 곳에서 AI를”이라는 메시지를 강화했다. 데이터 이그레스 없이 임베딩 생성·유사도 검색·요약을 묶는 흐름이 엔터프라이즈 채택을 이끈다.
• Google AlloyDB AI: 구글은 AlloyDB의 벡터·임베딩 통합을 내세우며 “pgvector 대비 최대 10배 빠른 벡터 검색”을 주장했다. PostgreSQL 호환을 유지하면서 추론·검색을 통합하려는 전략으로, 기존 애플리케이션의 마이그레이션 부담을 낮춘 점이 주목을 받는다.
• AWS Aurora Limitless Database: re:Invent에서 공개된 확장형 OLTP는 샤딩을 투명화해 “millions of writes per second”와 페타바이트급 스토리지를 표방했다. 전통적인 수직 확장이 아닌, 수평 확장의 운영 복잡도를 서비스가 흡수해 주는 형태다.
• PostgreSQL 생태계의 벡터 표준화: pgvector가 사실상의 표준 확장으로 굳어지며 Supabase, Neon, AlloyDB 등 주요 서비스가 기본 지원을 강화했다. “SQL + 벡터” 패턴이 RAG 백엔드의 기본 템플릿으로 자리 잡는 분위기다.
• 오픈소스 라이선스 재편: 2024년 Redis의 RSAL/SSPL 전환 이후, Linux Foundation 산하 Valkey가 등장(2024-03)하며 클라우드 벤더와 커뮤니티가 대안 생태계를 빠르게 구축했다. 캐시·세션·스트림 워크로드에서의 선택지가 넓어지면서 비용·라이선스 리스크 관리가 실무 이슈로 부상했다.
• 분석 엔진의 반란: DuckDB 1.0 릴리스(2024-04) 이후 “로컬·임베디드 분석” 채택이 확산됐다. 서버 없이도 컬럼너 처리와 벡터화 실행을 활용해 개발자가 노트북·서버리스 환경에서 대화형 분석을 구현하는 사례가 눈에 띈다.
• 테이블 포맷 전쟁 재점화: Databricks의 Tabular(Apache Iceberg) 인수(2024-05)는 레이크하우스 표준 경쟁에 불을 붙였다. Iceberg, Delta Lake, Hudi 간 상호운용성·카탈로그 통합이 2025년 데이터 거버넌스의 체크포인트로 떠올랐다.

추가 정보: 왜 지금 이 이슈가 ‘인기’와 ‘화제’를 동시에?

• 개발·코딩 생산성: 벡터 타입이 주류 DB에 내장되면서, 별도 벡터 DB를 운영할지, 기존 RDB에 통합할지 선택지가 명확해졌다. 다수의 팀이 “먼저 RDB 통합으로 시작, 규모와 지연 요구가 커지면 전용 엔진으로 분리” 전략을 택하고 있다.
• 비용과 레이턴시: 데이터 중복을 줄이고, 네트워크 홉을 없애는 설계가 비용·성능 모두에 유리하다는 인식이 확산됐다. Aurora Limitless, AlloyDB AI, Snowflake의 통합형 기능은 바로 이 지점을 공략한다.
• 표준과 생태계: SQL, Parquet, Iceberg 같은 개방형 표준이 AI 워크로드까지 파고들며 벤더 종속을 완화한다. 반면 라이선스 이슈(예: Redis→Valkey)는 오픈소스 선택 시 ‘업스트림 지속 가능성’을 체크해야 함을 일깨웠다.

인용으로 정리하면, “We’re excited to welcome the Rockset team to OpenAI.”(OpenAI, 2024-06)와 AWS의 “millions of writes per second”(Aurora Limitless 프리뷰)는 올해 데이터베이스가 겨누는 두 축—실시간 AI와 하이퍼스케일 OLTP—을 상징한다. 여기에 Snowflake Arctic의 480B MoE 스펙과 구글의 “up to 10x faster vector search” 주장은 엔터프라이즈 AI의 기준점을 끌어올리는 촉매로 작동했다.

결론: 2025년 개발자를 위한 실전 체크리스트

• 시작은 단순하게: PostgreSQL + pgvector로 프로토타입을 만들고, 임베딩 파이프라인은 서버리스 함수로 분리해 확장 여지를 남겨라.
• 확장은 투명하게: Aurora Limitless·AlloyDB·Snowflake 등 “데이터가 있는 곳에서 AI·검색·분석”을 제공하는 옵션을 우선 검토하라.
• 저장 형식 표준화: 데이터 레이크는 Iceberg/Delta/Hudi 중 하나로 일원화하고, 카탈로그·권한·혈통 추적을 초기에 설계하라.
• 라이선스 리스크 관리: Redis 라이선스 전환 이후 Valkey 등 대안을 비교 평가하고, SLA·보안 패치를 포함한 운영 체계를 문서화하라.
• 관측 가능성 필수: 벡터 검색 정확도(리콜·프리시전), 레이턴시 p95/p99, 임베딩 업데이트 지연을 지표화해 배포 전후로 추적하라.

한 줄로 요약하면, 2025년 데이터베이스의 경쟁력은 “AI·벡터·실시간”을 얼마나 자연스럽게 개발자 워크플로에 녹여내느냐에 달려 있다. 새로운 기능은 이미 도착했다. 이제는 설계와 운영의 선택이 결과를 가른다.