에이전트 시대를 위한 데이터베이스: Lakebase가 소프트웨어 개발 수명 주기를 혁신하는 방법

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핵심 요약

AI 에이전트의 확산으로 소프트웨어 개발이 선형적 단계에서 급격한 진화적 반복 과정으로 변화하고 있다. 기존 데이터베이스는 높은 고정 비용과 느린 프로비저닝으로 인해 에이전트가 생성하는 수많은 단기 실험용 워크로드를 감당하기 어렵다. Databricks의 Lakebase는 스토리지와 컴퓨팅을 분리하고 메타데이터 기반의 즉각적인 브랜칭을 지원하여 이러한 한계를 극복한다. 실제 운영 데이터에 따르면 에이전트 기반 앱의 절반은 DB 사용 시간이 10초 미만이며, 에이전트가 인간보다 4배 더 많은 DB를 생성하는 것으로 확인됐다.

배경

서버리스 아키텍처에 대한 기본 이해, Postgres 데이터베이스 운영 지식, AI 에이전트 및 LLM 워크플로우 개념

대상 독자

AI 에이전트 기반 애플리케이션을 구축하거나 인프라를 설계하는 개발자 및 아키텍트

의미 / 영향

이 기술은 AI 에이전트가 수천 개의 마이크로 서비스를 자율적으로 생성하고 관리하는 시대를 앞당길 것입니다. 특히 DB 운영 비용과 복잡성을 제거함으로써 소프트웨어 개발의 한계 비용을 획기적으로 낮추는 역할을 할 것으로 기대됩니다.

섹션별 상세

전통적인 개발 방식은 설계부터 배포까지 수개월이 걸리는 선형적 구조를 가졌으나, 에이전트 기반 개발은 수분 내에 수많은 변종을 생성하고 평가하는 진화적 방식을 취한다. Lakebase 텔레메트리에 따르면 일부 프로젝트는 500회 이상의 반복 진화를 거치며 개발 주기를 기존 대비 최대 1000배까지 단축시킨다.

전통적 선형 워크플로우와 에이전트 기반의 진화적 워크플로우를 비교하는 다이어그램이다. — Diagram전통적 방식은 수개월이 걸리는 선형 구조인 반면, 에이전트 방식은 수분 내에 수많은 실험(Exp & Eval)을 반복하며 진화하는 구조임을 보여준다. 이는 개발 속도의 패러다임 변화를 시각적으로 설명한다.

프로젝트별 브랜치 깊이 분포를 나타내는 막대 그래프이다. — Chart대부분의 프로젝트가 2개의 브랜치를 가지지만, 일부는 64개 이상의 깊은 브랜칭을 통해 고도로 반복적인 진화를 수행함을 입증한다. 이는 에이전트 개발 환경에서 브랜칭 기능의 중요성을 뒷받침한다.

에이전트가 생성하는 수많은 실험적 애플리케이션은 개별 가치는 낮지만 전체적인 혁신 속도를 높이므로 인프라 비용 최소화가 필수적이다. Lakebase는 컴퓨팅을 스토리지에서 완전히 분리하여 유휴 시 비용이 전혀 없는 'Scale-to-Zero'를 구현함으로써 수천 개의 실험용 DB를 경제적으로 운영하게 한다.

애플리케이션별 데이터베이스 컴퓨팅 수명 분포를 보여주는 차트이다. — Chart약 50% 이상의 애플리케이션이 1~10초 사이의 매우 짧은 시간 동안만 DB를 사용한다는 사실을 보여준다. 이는 항상 켜져 있는 기존 DB 대신 서버리스 아키텍처가 필요한 결정적 근거가 된다.

에이전트는 대규모 공개 데이터를 통해 학습되었기에 Postgres와 같은 표준 오픈소스 생태계에 최적화되어 작동한다. Lakebase는 Postgres 인터페이스를 유지하면서 데이터를 개방형 포맷으로 클라우드에 저장하여 에이전트가 쿼리를 생성하거나 오류를 처리할 때의 신뢰성을 보장한다.

에이전트 기반 개발에서는 어떤 실험적 앱이 갑자기 대규모 서비스로 성장할지 예측하기 어려우므로 매끄러운 확장이 중요하다. Lakebase 아키텍처는 수동 재플랫폼화나 마이그레이션 없이도 소규모 인스턴스에서 대규모 프로덕션 시스템으로의 즉각적인 탄력적 성장을 지원한다.

이미지 분석

Infographic
2025년 초 30%에서 2026년 80%까지 에이전트에 의해 생성되는 DB 비중이 급증할 것이라는 예측을 통해 미래 인프라의 주 고객이 에이전트가 될 것임을 강조한다.
2025년과 2026년의 에이전트 생성 데이터베이스 비중 예측 인포그래픽이다.

실무 Takeaway

에이전트 중심 개발 환경에서는 DB 브랜칭 기능을 활용해 코드와 데이터를 동시에 관리함으로써 실험 및 진화 속도를 극대화해야 한다.
수명이 10초 미만인 단기 워크로드가 절반을 차지하므로 유휴 비용을 제거하는 서버리스 DB 아키텍처 도입을 통해 경제성을 확보해야 한다.
에이전트의 자동화 신뢰성을 높이기 위해 독자 규격보다는 Postgres와 같은 표준 오픈소스 인터페이스를 갖춘 인프라를 선택하는 것이 유리하다.