대부분의 B2B 기술과 마찬가지로 클라우드 데이터베이스는 무대 뒤의 무대장치와 같은 역할을 하며, 일상적인 디지털 경험에 미치는 영향을 인식하지 못하는 조직과 소비자를 위해 애플리케이션 데이터의 흐름을 원활하게 조율합니다. 온라인 및 오프라인 쇼핑, 게임, 비디오 스트리밍, 레스토랑 예약, 여행 등 클라우드 데이터베이스는 우리 모두가 의존하는 미션 크리티컬 애플리케이션을 구동합니다. 그렇기 때문에 매년 6월 1일에 전국 클라우드 데이터베이스의 날을 기념하고 있습니다. 이 공식 데이 는 클라우드 데이터베이스의 가치와 클라우드 데이터베이스가 현대 기업과 디지털 경험의 근간이 되는 방식에 대한 인식을 높이기 위해 마련되었습니다. 올해는 이를 기념하여 개발자가 생성형 AI(GenAI) 시대에 클라우드 데이터베이스를 통해 성공적인 AI 도입을 촉진할 수 있는 방법을 살펴보고자 합니다.
ChatGPT 및 기타 대규모 언어 모델(LLM)의 도움으로 GenAI가 주류로 자리 잡으면서 그 잠재적 영향력이 기업과 소비자들을 사로잡고 있습니다. 새로운 아이디어를 신속하게 프로토타이핑하고 테스트하는 것부터 개발자의 효율성을 높이는 것까지, 이 기술의 생산성과 효율성 이점을 고려하여 여러 산업 분야의 기업들이 문서 챗봇이나 코딩 어시스턴트와 같은 IT 현대화 프로젝트에 GenAI를 구현하고 있습니다. 실제로 연구 의 조사에 따르면 73%의 기업이 개발자가 더 효과적으로 작업하고 새로운 애플리케이션을 더 빠르게 만들 수 있도록 지원하기 위해 AI 도구에 대한 투자를 늘리고 있는 것으로 나타났습니다.
징후는 분명합니다. 기업은 AI 시대에 접어들었습니다. 설문조사에 참여한 거의 모든 조직이 올해 목표로 GenAI를 기업 운영에 활용하는 것을 꼽았습니다. 이 기술을 효과적으로 활용하면 지속적으로 증가하는 개발자 생산성에 대한 요구를 충족하고 최종 사용자의 기대에 부응하는 등 기업이 비즈니스 과제를 해결하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.
AI에는 다목적 클라우드 데이터베이스가 필요합니다.
AI를 성공적으로 활용하려면 기업은 인프라 및 데이터 관리 전략이 GenAI의 요구 사항을 충족할 수 있어야 합니다. 정확하고 엄격하게 관리되는 데이터에 빠르게 액세스하지 못하면 GenAI가 개발자의 애플리케이션을 잘못된 방향으로 이끌 위험이 있습니다. 또한 기업은 적절한 제어 장치를 갖추지 않아 독점 데이터나 민감한 데이터를 위험에 빠뜨리지 않거나 AI가 비싸고 가드레일을 설정하지 않아 운영 비용을 증가시키지 않는다는 확신을 갖는 것이 중요합니다.
또한 71%의 IT 부서가 더 적은 자원으로 더 많은 일을 해야 한다는 압박에 시달리고 있습니다. 기업은 경쟁력을 유지하기 위해 개발자의 생산성을 전년 대비 33% 향상시켜야 합니다. 그렇기 때문에 개발자가 단일 플랫폼에서 AI 기반 적응형 애플리케이션을 개발, 배포, 실행하는 방법을 간소화하는 다목적 클라우드 데이터베이스에 액세스하는 것이 중요합니다. 여기에는 개발자가 자연어를 사용하여 코드, 샘플 데이터 세트 및 단위 테스트를 빠르고 쉽게 생성할 수 있는 클라우드 데이터베이스가 포함되며, 쿼리 언어인 SQL이 친숙하여 개발자가 빠르게 속도를 낼 수 있도록 도와주는 클라우드 데이터베이스도 포함됩니다.
올바른 다목적 클라우드 데이터베이스를 선택하면 기업이 개발자의 역량을 강화하여 GenAI 목표를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 하지만 장벽이 있습니다. 66%의 기업이 사내 GenAI 애플리케이션을 더 잘 지원하기 위해 데이터베이스를 업데이트하고 싶지만 필요한 모든 기능을 확보하려면 여러 개의 데이터베이스를 구매해야 한다고 생각합니다. 이러한 믿음과는 달리, 기업은 AI 애플리케이션을 구축하기 위해 여러 데이터베이스에 투자할 필요가 없습니다. 데이터 아키텍처를 단순화하고 복잡성을 제거하는 다목적 데이터베이스를 사용하면 더 나은 품질의 코드와 더 신뢰할 수 있는 LLM의 응답을 생성할 수 있다고 주장합니다. GenAI는 기업이 AI와 신뢰할 수 있는 상호 작용을 만드는 방법에 초점을 맞춘 새로운 사고방식으로 데이터 현대화 프로젝트를 완료하도록 강요하고 있습니다. 이는 AI가 복잡성을 싫어한다는 사실을 깨닫는 데 도움이 됩니다.
다음과 같은 최신 다목적 클라우드 데이터베이스가 있습니다. 카우치베이스 카펠라를 사용하면 개발자가 다른 데이터베이스를 설치하지 않고도 벡터 검색을 기능으로 포함시켜 AI 실험을 쉽게 할 수 있습니다. 이러한 다목적 데이터베이스는 다양한 데이터 액세스 패턴을 제공하여 전용 데이터베이스를 사용하는 추가 작업 없이도 풍부한 기능을 갖춘 애플리케이션을 만들 수 있습니다. 개발자는 JSON 형식이 제공하는 유연성이 즉각적인 명령어와 변수를 저장하고 LLM 응답을 저장하여 AI 대화를 확장할 수 있기 때문에 AI 상호 작용을 구축하는 데 이상적이라는 점을 인식하게 될 것입니다. 또한 개발자는 실시간 분석 메트릭을 프롬프트 변수로 통합하면 대화의 관련성을 높이는 데 도움이 된다는 사실을 알게 될 것입니다. 마지막으로, 모바일 기기에서 대부분의 컨텍스트 정보를 제공할 수 있다는 것을 알게 될 것입니다. 이러한 컨텍스트에는 위치, 상황, 뉴스, 활동 정보 등 사용자의 손 안에 있는 디바이스에서 발생하고 소비되는 모든 정보가 포함될 수 있습니다. 물론 이러한 종류의 기능은 지연 문제를 해결하고 필요에 따라 확장할 수 있어야 합니다. 다목적 클라우드 데이터베이스를 사용하면 기업은 불필요하게 AI 인프라 수요를 늘리지 않고도 데이터 관리 및 컨텍스트 요구 사항을 충족할 수 있습니다.
미래는 적응형입니다
클라우드 데이터베이스는 AI에 필요한 분산형 고속 분석 및 기능 처리를 제공할 수 있으므로 조직은 GenAI의 비용을 감당하거나 상쇄할 수 있는 유리한 위치에 있습니다. 이를 통해 개발자는 챗봇과 콘텐츠 생성기를 뛰어넘어 새로운 세대의 AI 기반 애플리케이션을 개발할 수 있습니다. 적응형 애플리케이션 사용자 선호도, 환경 조건, 데이터 입력, 상황 변화 등 다양한 요인에 따라 행동과 기능을 실시간으로 조정할 수 있습니다. 이렇게 하면 사용자의 특정 요구 사항과 현재 상황에 맞게 앱 기능을 즉시 조정하여 초개인화되고 반응이 빠른 최종 사용자 경험을 제공할 수 있습니다.
GenAI는 아직 초기 단계에 있으며, Couchbase는 이 기술의 잠재력과 클라우드 데이터베이스에 미치는 영향을 탐구하기 위해 최선을 다하고 있습니다. 전국 클라우드 데이터베이스의 날을 기념하며 AI와 올바른 데이터 아키텍처가 우리를 어디로 이끌지 그 가능성에 대해 알아보는 시간을 가져보시기 바랍니다.
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