독립적인 벤치마크에서 높은 리콜 정확도와 밀리초 지연 시간으로 수십억 규모의 성능을 제공하는 카우치베이스의 획기적인 벡터 기술 입증

엔터프라이즈급 보안을 강화하고 모든 기술 수준에서 개발자 생산성을 가속화합니다.

캘리포니아주 산호세 - 2025년 10월 21일 - 산호세, 캘리포니아. Couchbase, Inc., 는 오늘 인공지능 세계의 핵심 애플리케이션을 위한 개발자 데이터 플랫폼이라고 발표했습니다. Couchbase 8.0, 는 AI 애플리케이션과 에이전트 시스템을 구축하는 기업을 위한 엔드투엔드 AI 데이터 라이프사이클 지원을 제공합니다. 다양한 벡터 워크로드를 지원하는 세 가지 벡터 인덱싱 및 검색 기능을 도입한 Couchbase 8.0은 컨텍스트 인식 실시간 AI 애플리케이션 구축을 위한 확장 가능한 고성능의 AI 지원 데이터 플랫폼을 제공합니다. 자체 관리형 및 Capella 기반 배포에 사용할 수 있는 Couchbase 8.0은 온프레미스, 클라우드 및 엣지 배포 전반에서 낮은 TCO로 밀리초의 지연 시간 및 조정 가능한 리콜 정확도로 수십억 개 규모의 벡터 검색을 지원합니다.

“AI를 확장하려면 속도, 처리량, 안정성을 위해 구축된 개발자 데이터베이스 플랫폼이 필요합니다. 하이퍼스케일 벡터 인덱싱(HVI)과 엔드투엔드 RAG 워크플로우를 지원하는 Couchbase는 보다 유연하고 포괄적인 벡터 검색 옵션을 제공함으로써 시장의 다른 제품과 차별화됩니다.”라고 Couchbase의 제품 담당 수석 부사장 Matt McDonough는 말합니다. “LLM 참여를 통한 소싱 및 벡터화, 검증 및 드리프트 감지에 이르는 전체 AI 데이터 수명 주기를 관리함으로써 고객이 신뢰할 수 있는 에이전트 시스템을 구축하는 동시에 지연 시간을 줄이고 리콜 정확도를 높이며 총 소유 비용을 절감할 수 있도록 지원합니다.”

카우치베이스의 성능 우위는 수십억 규모의 독립적인 프로젝트에서 입증되었습니다. 벡터 벤치마크 의 의뢰를 받아 테스트를 진행했습니다. 이 플랫폼의 조정 가능한 HVI는 66% 리콜 정확도에서 28밀리초의 지연 시간으로 초당 최대 19,057개의 쿼리(QPS)를 처리하여 그 성능을 강조했습니다. Gartner의 클라우드 데이터베이스 관리 시스템 부문 매직 쿼드런트에서 선두를 차지한 경쟁사는 57%의 리콜 정확도로 6 QPS를 기록했습니다. 또한 스캔 속성을 향상시켜 정확도를 조정한 결과, HVI는 700 QPS 이상을 기록하며 1초 미만의 응답 시간으로 93%의 리콜 정확도를 달성했습니다. 경쟁 제품과 비교했을 때 속도 테스트는 3,100배 이상 빨랐고 정확도 테스트는 350배 더 많은 작업을 수행했습니다. 속도, 확장성, 정확성이 결합된 Couchbase를 통해 기업들은 인프라 비용을 늘리거나 품질을 저하시키지 않고도 대규모 벡터 워크로드를 처리할 수 있습니다.

“카우치베이스의 새로운 벡터 검색 기능은 기업을 위한 컨텍스트 인식 비디오 검색을 제공하는 방식을 혁신합니다. 우리는 이미 SQL++와 전체 텍스트 검색을 사용하여 수십만 개의 직원 생성 동영상에서 메타데이터를 쿼리하고 있으며, 벡터 검색 기능을 추가함으로써 이를 한 단계 더 발전시켰습니다.”라고 Seenit의 CTO인 Ian Merrington은 말합니다. “우리 고객은 정확한 키워드뿐만 아니라 의미와 맥락을 기반으로 관련 콘텐츠를 찾을 수 있습니다. Capella의 고객으로서 우리는 Couchbase 8.0과 확장성 및 총소유비용(TCO) 이점을 통해 우리의 AI 기반 비디오 플랫폼에 이상적인 솔루션이 될 것으로 기대하고 있습니다.”

“엔터프라이즈 AI 도입을 가속화하는 가장 큰 원동력은 기본 데이터 스택의 단순화입니다.”라고 Tech Mahindra의 수석 부사장 겸 데이터 및 분석 부문 글로벌 책임자인 Saurabh Jha는 말합니다. “카우치베이스 8.0의 출시는 운영 데이터와 최신 AI에 필수적인 벡터 기능 간의 격차를 해소하는 중추적인 이정표입니다. 이는 우리 팀에게 개발 주기를 단축하고 아키텍처 복잡성을 낮추며 고객을 위한 고성능 RAG 및 에이전트 AI 솔루션을 배포할 수 있는 직접적인 경로를 의미합니다.’

속도, 확장성, 정확성을 위한 최적화된 벡터 인덱싱 옵션

AI 애플리케이션과 에이전트 시스템을 개발하는 팀은 AI에서 생성된 데이터를 관리하는 데 상당한 어려움을 겪고 있습니다. 2026 회계연도 카우치베이스에서 CIO AI 설문조사, 에 따르면 CIO의 281%는 AI 프로젝트를 방해하는 주요 요인으로 필요한 데이터 관리 또는 접근의 어려움을 꼽았으며, 고차원 벡터 데이터를 효율적으로 저장, 관리, 색인화할 수 있는 벡터 데이터베이스를 보유한 기업은 161%에 불과했습니다.

Couchbase 8.0은 벡터 임베딩, 인덱싱, 저장 및 액세스에 대한 새로운 세 가지 색인 접근 방식을 통해 기업이 필요로 하는 포괄적인 솔루션을 제공합니다. 매우 광범위한 벡터 기반 컨텍스트가 필요한 경우부터 보다 세분화된 기준으로 프롬프트 변수를 제어하거나 조정할 수 있는 경우까지 다양한 벡터 검색 시나리오를 지원하도록 설계되었습니다. 이러한 애플리케이션에는 고속 벡터 인덱싱, 대규모 벡터 인덱스 용량, 밀리초 단위의 벡터 검색 시간이 필요하므로 효율적이고 비용 효율적이며 사람이 기대하는 만큼 빠르게 응답하는 에이전트 시스템을 구현할 수 있습니다. 플랫폼이 지원합니다:

• 하이퍼스케일 벡터 인덱스 응답성이나 성능 저하 없이 10억 개 이상의 벡터 인덱스 레코드를 확장할 수 있습니다. 기반 DiskANN 가장 가까운 이웃 검색 알고리즘을 사용하는 이 접근 방식은 분산 처리 및 확장을 위해 파티션된 디스크에서 작동하고 소규모 데이터 세트의 경우 인메모리에서 실행할 수 있는 유연성을 제공합니다.
• 복합 벡터 인덱스 는 찾고자 하는 특정 벡터의 범위를 지정하는 데 도움이 되는 사전 필터링된 쿼리를 지원합니다. 복합 벡터 인덱스는 Couchbase의 다른 글로벌 보조 인덱스와 유사하게 저장 및 분할할 수 있어, 대상 사용 사례에 맞는 효율적인 벡터 검색을 제공합니다.
• 검색 벡터 인덱스 검색 서비스를 통해 벡터를 쿼리할 수 있는 기능으로, 단일 SQL++ 요청 내에 벡터, 어휘 검색, 구조화된 쿼리 기준을 포함하는 하이브리드 검색을 지원합니다. 이 기능은 여러 데이터 유형과 쿼리 패턴을 결합하는 정교한 검색 시나리오를 가능하게 합니다.

이제 개발자들은 벡터 인덱스에 대한 유연하고 사용 사례 중심의 선택을 통해 성능, 정확도, 메모리 사용량, 비용 절감을 달성할 수 있습니다. 이 드문 옵션 덕분에 조직은 쿼리 복잡성, 벡터 볼륨, 정밀도 등 특정 애플리케이션 요구사항에 최적화된 컨텍스트 정의 벡터를 배포할 수 있습니다.

미션 크리티컬 AI 애플리케이션을 보호하는 강화된 보안 및 규정 준수

최근 카우치베이스에서 수집한 데이터에 따르면 다음과 같은 사실이 밝혀졌습니다. CIO의 3분의 1 이상 는 보안 또는 규정 준수 요구 사항을 충족하는 데 대한 자신감이 부족하여 AI 프로젝트에 차질을 빚고 있다고 밝혔습니다. Couchbase 8.0을 통해 기업은 엔터프라이즈급 보안 및 규정 준수 기능의 이점을 누릴 수 있습니다.

저장된 데이터를 자동으로 암호화하고 액세스 시 암호를 해독하여 권한이 없는 사용자로부터 민감한 데이터를 보호하는 기본 제공 보안 기능인 DARE(데이터 저장 시 암호화)가 새롭게 지원됩니다. KMIP(키 관리 상호 운용성 프로토콜)를 지원하여 암호화 키의 원활한 플랫폼 간 관리를 통해 데이터 보안을 더욱 강화하고 운영을 간소화할 수 있습니다.

데이터 센터 간 복제(XDCR) 는 이제 모바일 버킷으로 확장된 양방향 액티브-액티브 충돌 인식 탐지 기능을 제공합니다. 이를 통해 모바일 클라이언트는 가장 가까운 클러스터에 동기화하여 안정성, 확장성, 성능을 개선할 수 있습니다. 데이터 센터 장애로부터 보호하는 동시에 중요하지 않은 데이터는 지역 간에 복제하고 보호된 데이터는 로컬에 저장합니다. 이를 통해 전 세계에 분산된 비즈니스가 지역 데이터 규정 준수 규정을 쉽게 준수하는 동시에 모바일 소비를 지원할 수 있습니다.

새로운 지능형 자동 장애 조치 기능은 디스크 용량에 도달하거나 임시(일시적) 버킷이 사라지는 등 시스템 중단이 발생하는 경우에도 고객이 지속적인 운영을 유지할 수 있도록 보장합니다.

향상된 경험으로 개발자 생산성 향상

Couchbase 8.0은 간소화된 환경과 AI 사용 사례 지원으로 개발자의 생산성을 향상시킵니다. 이 플랫폼을 사용하면 SQL++에 익숙하지 않은 개발자도 자연어를 사용하여 데이터를 쿼리할 수 있으며, 시간 경과에 따른 쿼리 통계를 위한 쿼리 워크로드 리포지토리를 추가하여 문제 해결에 도움을 줍니다. 검색 엔진은 보다 관련성 높은 결과를 위해 사용자 정의 동의어를 추가합니다.

DevOps를 위해 더욱 효율적이고 장애에 신속하게 대응하는 Couchbase

새 릴리스는 운영 복잡성을 줄이고 문제 해결 및 인프라 관리 오버헤드를 최소화하여 개발자의 어려움을 덜어줍니다. 대규모로 운영되는 에이전트 시스템 구축과 관련된 런타임 성능 및 지속적인 데이터 관리 부담을 모두 해결합니다.

견적 지원

“오늘날의 많은 통합 벡터 데이터베이스는 색인 및 검색에 대해 일반화된 접근 방식을 취하고 있지만, AI 애플리케이션에는 다양한 성능과 정확도 요구 사항이 있는 경우가 많습니다.”라고 IDC의 리서치 디렉터인 Devin Pratt는 말합니다. “카우치베이스와 같은 솔루션은 여러 인덱싱 옵션을 통해 개발자가 규모에 맞게 최적화하거나 하이브리드 검색 방법을 결합하거나 사전 필터링된 쿼리를 적용하는 등 특정 사용 사례에 맞게 벡터 검색을 미세 조정하여 다른 많은 시스템보다 뛰어난 유연성을 제공하는 방법을 보여줍니다.”라고 설명합니다.”

“많은 개발자가 벡터 연산에 필요한 복잡한 데이터베이스 아키텍처와 특수 쿼리 언어를 탐색하는 데 어려움을 겪고 있는 등 AI 애플리케이션 개발의 기술적 장벽은 여전히 높습니다. 이러한 기술 격차는 파일럿 프로젝트를 넘어 AI 이니셔티브를 확장하려는 조직에게 병목 현상이 되고 있습니다.”라고 RedMonk의 수석 산업 분석가인 Kate Holterhoff는 말합니다. “더 많은 개발자, 특히 데이터베이스 전문 지식이 없는 개발자도 이러한 강력한 기능에 액세스할 수 있도록 함으로써 AI 개발을 민주화하고 단순화할 필요성을 인식하여 Couchbase는 자연어 쿼리 기능과 벡터 관리 기능을 도입했습니다.”

“벡터 저장 및 인덱싱에 대한 지원은 데이터 플랫폼 제공업체에게 매우 중요한 기능이 되었으며, 이를 통해 제너레이티브 AI를 탑재한 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.”라고 ISG Software Research의 연구, 분석 및 데이터 담당 이사인 Matt Aslett은 말합니다. “여러 벡터 인덱싱 및 검색 접근 방식을 지원하는 Couchbase는 개발자가 각 애플리케이션의 요구 사항에 가장 적합한 접근 방식을 선택할 수 있는 차별화를 제공합니다.”

가용성

Couchbase는 운영, 분석, AI, 모바일 애플리케이션 데이터를 온프레미스, Kubernetes, DBaaS, 모바일 및 IT 시스템에 동시에 배포할 수 있는 단일 플랫폼에서 고유하게 지원하는 다목적 데이터베이스로, 개발이 더 쉽고 비용이 적게 듭니다.

이제 Couchbase 8.0이 정식 버전으로 출시되었습니다. 지금 바로 사용해보시고 AI 애플리케이션 및 에이전트 시스템 개발을 간소화하세요. www.couchbase.com.

추가 리소스

• Couchbase 8.0을 통해 기업이 어떻게 AI 애플리케이션과 에이전트 시스템을 개발할 수 있는지 자세히 알아보세요, 이 블로그 읽기.
• 카우치베이스가 고객이 가장 중요한 AI 과제를 해결하는 데 어떻게 도움을 주는지 자세히 알아보려면 다음을 클릭하세요. 여기.