'몸값 1천억 달러' 데이터브릭스, 올해 승부수는 에이전트 AI·차세대 DB 작성일 01-26 52 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">[SW키트] 에이전트 브릭스, AI 품질 자동 측정…레이크베이스 고도화</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="3uf802pXNH"> <p contents-hash="493cfe360b7ca397f981c769453e55b437ee2b02972bec8d48affda92763981f" dmcf-pid="0746pVUZoG" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=김미정 기자)밀키트는 손질된 식재료와 양념을 알맞게 담은 간편식입니다. 누구나 밀키트만 있으면 별도 과정 없이 편리하게 맛있는 식사를 할 수 있습니다. [SW키트]도 마찬가지입니다. 누구나 매일 쏟아지는 소프트웨어(SW) 기사를 [SW키트]로 한눈에 볼 수 있습니다. SW 분야에서 가장 주목받는 인공지능(AI), 보안, 클라우드 관련 이야기를 이해하기 쉽고 맛있게 보도하겠습니다.<strong> [편집자주]</strong></p> <p contents-hash="d0e000bbb7f37813d292ad96eb8f2bc8967a8ef5aacc12ac75488eb79ec7ad93" dmcf-pid="pz8PUfu5NY" dmcf-ptype="general"><span>데이터브릭스가 올해 인공지능(AI) 에이전트 품질 관리 서비스와 차세대 데이터 플랫폼으로 시장 공략에 나선다. 단순히 AI 모델을 구축하는 속도 경쟁에서 벗어나 AI 신뢰성 강화로 현장 불확실성을 제거하겠다는 포부다. </span></p> <p contents-hash="58b2c90ee6166dd39a5efe1b8ce4ffb9753108780705390a75817bac8e5a87a5" dmcf-pid="Uq6Qu471gW" dmcf-ptype="general"><span>데이터브릭스는 올해 '</span><span>에이전트 </span><span>브릭스'와 '레이크베이스'를 핵심 주력 사업으로 제시했다고 밝혔다. 이를 통해 기업이 AI 에이전트를 더 빠르고 안정적으로 구축·배포할 수 있는 환경을 지원할 계획이다. </span></p> <p contents-hash="e6f5b918db8133fdaf05d08c14cb1e4ca8bfa1b9db58f7974209bbd1ee512620" dmcf-pid="uBPx78ztAy" dmcf-ptype="general"><span>에이전트 브릭스는 기업 데이터로 고품질 에이전트를 설계</span><span>·</span><span>확장할 수 있게 지원하는 AI 서비스다. </span><span>업무 현장</span><span>에서 반복적으로 발생하는 정확성, 품질 문제를 해결하는 데 초점 맞췄다.</span></p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="52db62c43393f762aedf2ba5116e36b6091091adc7abddac21a7deec7f579e62" dmcf-pid="7bQMz6qFkT" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="데이터브릭스가 올해 인공지능(AI) 에이전트 품질 관리 서비스와 차세대 데이터 플랫폼으로 시장 공략에 나선다. (사진=구글 제미나이)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202601/26/ZDNetKorea/20260126145725573rzet.png" data-org-width="640" dmcf-mid="BzCSjIAij6" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202601/26/ZDNetKorea/20260126145725573rzet.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 데이터브릭스가 올해 인공지능(AI) 에이전트 품질 관리 서비스와 차세대 데이터 플랫폼으로 시장 공략에 나선다. (사진=구글 제미나이) </figcaption> </figure> <p contents-hash="f4fe09a2c832321688ac74b36d56159298192f36a3c3712d9b1e08adccd6bafb" dmcf-pid="zKxRqPB3Nv" dmcf-ptype="general">해당 서비스는 작업별 <span>맞춤형 평가 체계와 거대언어모델(LLM) 기반 자동 평가 기능을 갖췄다. 이를 통해 AI 에이전트 품질을 체계적으로 측정한다. 단순 응답 품질을 넘어 정확성을 비롯한 일관성, 재현성 등 작업 환경서 요구되는 기준 중심으로 성능을 검증하는 식이다. </span><span>에이전트 학습 과정서는 합성 데이터를 생성해 실제 데이터만으로 확보하기 어려운 오류 상황과 케이스까지 보완한다. </span></p> <p contents-hash="ca925ce0274568b66e34f15717e1855a6cf2a3cc703897702c208a6c1a57d71a" dmcf-pid="q9MeBQb0jS" dmcf-ptype="general">또 고객이 에이전트 성능 수준과 운영 비용 간 균형을 고려해 최적의 지점을 선택할 수 있도록 설계됐다. 고품질을 우선할지, 비용 효율성을 중시할지에 따라 에이전트 운영 전략을 조정할 수 있는 셈이다. </p> <p contents-hash="c9bb12a9ffc366ef0e7d5caa9338d810457af535dae8b2de1434c4225af3a5bc" dmcf-pid="B2RdbxKpAl" dmcf-ptype="general">데이터브릭스는 에이전트 브릭스에 내장된 도메인 특화 벤치마크와 피드백 루프가 배포 판단 핵심 기준으로 작동한다고 강조했다. 산업·업무별 성능을 반복 검증하고 개선 결과를 다시 반영하는 구조를 통해 기업이 신뢰를 갖고 에이전트를 배포할 수 있는 근거를 제공하는 식이다. </p> <p contents-hash="0d7f0be38dd54348f5a44bf90d59e613e40d19b945cb03c20c33d763c6ceec42" dmcf-pid="bVeJKM9Ukh" dmcf-ptype="general"><span>지난해 에이전트 브릭스를 통한 고객 사례도 나왔다. 아스트라제네카는 에이전트 브릭스로 40만 건 넘는 임상 시험 문서를 분석하고 구조화된 데이터 포인트를 추출했다. 별도 코드 작성 없이 60분 내 비정형 데이터를 분석 가능한 형태로 전환할 수 있었다. </span><span>아디다스는 150개국 이상에서 수집된 200만 건 넘는 제품 리뷰를 실시간 인사이트로 전환했다. 비기술 조직도 챗봇을 통해 즉각적인 분석 결과에 접근하며 의사결정 속도를 </span><span>높였다는 평가를 받기도 했다. </span></p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="6abbd858a230e036a482bc62a3dcf3c4a0b74d7cb405c9990b675174fa0559ad" dmcf-pid="Kfdi9R2ugC" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="크레이그 와일리 데이터브릭스 AI 제품 총괄." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202601/26/ZDNetKorea/20260126145726842bcwx.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="WcWGwTrNjU" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202601/26/ZDNetKorea/20260126145726842bcwx.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 크레이그 와일리 데이터브릭스 AI 제품 총괄. </figcaption> </figure> <p contents-hash="d60f2fd55888e2b0d14c51c52c7fe3589e4fad73dda63511dbbadaf72555074c" dmcf-pid="94Jn2eV7NI" dmcf-ptype="general">데이터브릭스는 해당 서비스로 기업 에이전트 상용화 장벽을 허물 방침이다. 크레이그 와일리 데이터브릭스 AI 제품 총괄은 "<span>여전히 많은 기업이 AI 에이전트를 실제 비즈니스에 활용하지 못한다"며 "기업이 AI 기술을 제대로 평가·개선하지 못한 탓"이라고 지난 10월 미국 샌프란시스코 본사에서 지디넷코리아를 만나 이같이 밝혔다.</span></p> <p contents-hash="1901d18101b2d8daa1b8fd76e1d504a9e46bdd9fa5955b9943e8ef8193467702" dmcf-pid="209VtbFYgO" dmcf-ptype="general"><span>이어 "시스템 내 성능과 데이터 품질을 지속 확인하고 피드백을 반영해 성능을 개선하지 못했기 때문"이라고 설명했다.</span></p> <p contents-hash="68fcee269798e2a25eef245d7b6d44fa743bc28fed9236a22374593de2cc1c50" dmcf-pid="Vp2fFK3Ggs" dmcf-ptype="general">와일리 총괄은 AI 품질 평가가 일반 소프트웨어(SW)를 테스트하는 방식과 다르다고 봤다. 일반 SW와 달리 AI는 같은 명령어에도 맥락에 따라 다른 결과를 내놓는다는 이유에서다. 이에 일반 SW처럼 '얼마나 잘 작동하는가'를 객관적으로 평가할 수 없다고 말했다.</p> <p contents-hash="c6915863e367e0b01c23b8fa3578b0c78c78ffc8474ecad0a19d570167ef78b3" dmcf-pid="fUV4390Hjm" dmcf-ptype="general">와일리 총괄은 "AI는 논리적으로 틀리지 않아도 맥락을 놓치거나 사용자가 설정한 방식으로만 답하는 경우가 다수"라며 "이런 품질을 수치로 정의하거나 일관되게 측정하기 매우 복잡하다"고 설명했다. 그는 <span>"앞으로 </span><span>엔터프라이즈 환경은 AI 개발에서 평가 중심으로 이동할 것"이라며 "AI 신뢰성과 품질을 동시에 높이는 우리 철학을 에이전트 브릭스에 넣었다"고 말했다. </span></p> <p contents-hash="54e97f62755766deb33e08ac8617c97abaaf5869b7978a4e4a6c1fae315b5303" dmcf-pid="4uf802pXjr" dmcf-ptype="general"><strong>"레이크베이스, AI 시대 데이터 처리 툭화"</strong></p> <p contents-hash="1d46b882a05a909da84e467e8029cc70da58fc5804138d2784e0675936b94a00" dmcf-pid="8746pVUZjw" dmcf-ptype="general">데이터브릭스는 AI 에이전트 확산에 따른 데이터 처리 구조 변화를 반영해 레이크베이스 플랫폼 고도화에도 힘쓸 계획이다. </p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="eae0d1d770d47919e7239e870c2045ed87403752515ed5a02bd281eb37abdf8a" dmcf-pid="6z8PUfu5jD" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="데이터브릭스는 AI 에이전트 확산에 따른 데이터 처리 구조 변화를 반영해 레이크베이스 플랫폼 고도화에도 힘쓸 계획이다. (사진=구글 제미나이)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202601/26/ZDNetKorea/20260126145728152vkxt.png" data-org-width="640" dmcf-mid="FbClNOjJAX" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202601/26/ZDNetKorea/20260126145728152vkxt.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 데이터브릭스는 AI 에이전트 확산에 따른 데이터 처리 구조 변화를 반영해 레이크베이스 플랫폼 고도화에도 힘쓸 계획이다. (사진=구글 제미나이) </figcaption> </figure> <p contents-hash="6620bb0ea58a69bb1472b24e59a7e4731f76fea7c64b5a5c2a891e383e7ce7c9" dmcf-pid="Pq6Qu471jE" dmcf-ptype="general">레이크베이스는 '데이터브릭스 데이터 인텔리전스' 플랫폼과 통합된 트랜잭션 처리 엔진이다. 별도 관리가 필요 없는 완전 관리형 포스트그레스로 설계됐다.</p> <p contents-hash="cc131adccca7e6f821c2d4a25fa7ee15bc23487741a1587eb752836978e22913" dmcf-pid="QBPx78ztAk" dmcf-ptype="general">이 서비스는 데이터 스토리지와 컴퓨팅을 분리한 구조로 이뤄졌다. 이에 추가 설정 없이 빠른 데이터 처리 속도와 낮은 지연 시간을 제공할 수 있다. 트랜잭션 데이터를 별도 추출·전환·적재(ETL) 과정 없이 분석과 AI 환경에 바로 활용할 수 있도록 설계됐다.</p> <p contents-hash="a85d1c1e58c366483bffb09c0818af1dbae03b633dfaad9f9884eb8b8bfd89bc" dmcf-pid="xbQMz6qFAc" dmcf-ptype="general">데이터브릭스는 AI 에이전트 확산으로 트랜잭션 데이터 생성량이 급증하고 있다고 봤다. 최근 인수한 네온 분석 보고서에 따르면 새로 생성된 데이터베이스(DB) 80% 이상이 AI 에이전트로 만들어진 것으로 나타났다.</p> <p contents-hash="9d86ad4563d198e45cb067cc7dffa24f6ae2b20f209aafb9fbecb7d66dc1dd7e" dmcf-pid="yrTWESDgNA" dmcf-ptype="general">데이터브릭스는 "전통적인 온라인 트랜잭션 처리(OLTP) DB는 수십 년 된 아키텍처 위에서 구동돼 관리가 어렵고 비용이 많이 든다"며 "벤더 락인에도 취약하다"고 지적했다. 이어 "에이전트와 앱, 워크플로는 빠르고 신뢰할 수 있는 데이터를 필요로 한다"며 "우리는 레이크베이스를 통해 AI를 위한 트랜젝션 DB를 재창조할 것"이라고 자신했다<span>.</span></p> <p contents-hash="cf78ba532ea0b7609dc1d6c99e9448e072585af4147520483e062600fb60b0f9" dmcf-pid="WmyYDvwakj" dmcf-ptype="general">김미정 기자(notyetkim@zdnet.co.kr)</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 지디넷코리아. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 AI 강화한 노트북 경쟁···근데 왜 이리 비싸졌을까 01-26 다음 "역시!월클 혼복조" 임종훈X신유빈조,'디펜딩챔프' 조승민X주천희 꺾고 짜릿한 첫 우승! 종합선수권 계보에 이름 새겼다[대한항공 전국남녀종합탁구선수권] 01-26 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
