마크베이스, AI 실행형 DBMS 'Machbase NEO V8.5' 출시 - 전자신문

마크베이스(Machbase)가 AI 에이전트(AI Agent)가 직접 업무를 수행할 수 있도록 설계된 차세대 데이터 플랫폼 'Machbase NEO V8.5'를 공식 출시했다고 27일 밝혔다. 제조업을 포함한 산업계의 AI 전환(AX)이 2026년 1분기를 기점으로 새로운 국면에 접어들고 있다는 점이 이번 출시의 배경으로 꼽힌다. 기존에는 산업 현장의 의사결정을 지원하는 AI 응용이 중심이었다면, 앞으로는 학습된 모델을 기반으로 대용량 산업 데이터를 실시간으로 인지·추론하고 자율적으로 운영하는 '피지컬 AI(Physical AI)'와 'AI Brain' 구현으로 중심축이 이동하고 있다는 설명이다. AI 에이전트가 단순히 사람의 질문에 답하는 수준을 넘어 실제 업무를 스스로 수행하기 위해서는 기존처럼 사람이 직접 SQL을 작성하고 수동으로 데이터를 탐색하는 방식으로는 한계가 있다는 지적이다. 마크베이스는 이러한 문제의 근본 원인이 기존 데이터베이스(DBMS) 구조에 있다고 보고 있다. 기존 데이터베이스는 사람이 사용하는 것을 전제로 설계돼 AI 에이전트가 스키마와 데이터 구조를 스스로 이해하기 어렵고, 오류 발생 시 복구 경로를 찾기 어려워 전체 워크플로우가 쉽게 중단될 수 있다는 것이다. 'Machbase NEO V8.5'는 이러한 한계를 해결하기 위해 개발된 'AI Agent Native DBMS'다. 단순히 질문에 답하는 데이터베이스가 아니라 AI가 직접 실행하고 복구하며 지속적으로 운영되는 실행형 데이터 플랫폼(Executable Data Platform)으로 설계됐다. 핵심은 AI 에이전트가 직접 호출하는 AI-Native 인프라 계층과 AI 최적화 실행 모듈인 JSH(JavaScript Shell)다. JSH는 별도의 Node.js나 Python 설치 없이 machbase-neo 바이너리 하나만으로 즉시 실행 가능한 내장형 JavaScript 런타임이다. 이를 통해 복잡한 SQL 작성 없이도 AI 에이전트가 데이터를 자율적으로 탐색하고 실행할 수 있어 운영 자동화 수준을 크게 높였다. 또한 표준화된 메타데이터와 AI 친화적 API 프로파일을 통해 AI 에이전트가 데이터 구조를 스스로 이해할 수 있도록 했으며, GitHub 기반 표준 문서와 자체 구축한 LLM 에이전트를 통해 자연어 기반 분석과 시각화 환경까지 제공한다. 특히 Black-box 구조 지원, LLM 연동, Replication 안정성 강화를 통해 실제 운영 환경에서 요구되는 실행 안정성과 데이터 일관성을 확보했다. 영상 데이터와 센서 데이터를 하나의 플랫폼에서 통합 관리할 수 있어 제조 현장, 스마트팩토리, 산업 설비 진단 환경에서 높은 활용성이 기대된다. 성능도 대폭 개선됐다. 서버 내부 스케줄링 알고리즘을 전면 재설계해 대형 동시 요청 환경에서 이전 버전 대비 최대 10배의 확장성(Scalability) 향상을 달성했으며, 동시 쿼리 처리량 역시 크게 개선됐다. 내부 JSON 파서 엔진도 완전히 재작성해 API 응답 로그, 센서 데이터, 산업 현장 이벤트 등 JSON 중심 워크로드에서 최대 8배 빠른 처리 성능을 구현했다. 제조 현장에서는 AI 에이전트가 설비 데이터를 실시간으로 분석하고 이상 징후를 감지하며, 장애 발생 시 복구 경로를 찾아 운영을 지속해야 한다. 마크베이스는 이러한 실제 운영 시나리오를 중심으로 AI가 '질문에 답하는 시스템'이 아니라 '직접 일하는 시스템'이 되도록 플랫폼을 설계했다고 설명했다. 김성진 마크베이스 대표는 “AI 에이전트가 제대로 일하게 하려면 그에 맞는 데이터베이스 인프라부터 바뀌어야 한다”며 “기존 DB는 사람이 사용하는 시스템이었지만, 이제는 AI가 직접 실행하고 운영할 수 있는 Agent-First, AI-Native 구조로 전환돼야 한다”고 말했다. 서희원 기자 [email protected]