클라우드에서 엣지까지 통합된 데이터 레이어는 프로덕션 AI 에이전트에게 실시간 컨텍스트를 기억하고, 추론하며, 실행하는 데 필요한 거버넌스된 메모리, 컨텍스트 및 성능을 제공합니다.

샌호세, 캘리포니아 – 2026년 6월 30일 – Couchbase, AI를 위한 운영 데이터 플랫폼™은 오늘 엔터프라이즈 AI 에이전트를 위한 통합 데이터 인프라 계층인 AI 데이터 플레인의 일반 공급을 발표했습니다. Couchbase AI 데이터 플레인™은 엔터프라이즈에 영구적인 에이전트 메모리, 실시간 컨텍스트 검색, 클라우드부터 엣지까지, 그리고 레이크하우스 아키텍처에 이르기까지 일관된 데이터 액세스를 제공합니다. 에이전트 배포를 지연시킨 파편화된 데이터 서비스를 단일의 거버넌스 계층으로 통합함으로써, 엔터프라이즈는 파일럿에서 프로덕션 등급의 에이전트로 전환하여 일관된 의사 결정을 더 많이 내리고, 풍부한 고객 경험을 제공하며, 측정 가능한 효율성 향상을 대규모로 실현할 수 있습니다.

AI 데이터 평면은 에이전트 메모리, 검색 가능한 에이전트 도구용 에이전트 카탈로그, 표준화된 모델-컨텍스트 프로토콜 통합을 위한 엔터프라이즈 지원 자체 관리 MCP 서버를 통합합니다. 이는 Couchbase Capella 및 자체 관리 환경에서 실행되는 단일 아키텍처로 이전 Couchbase 배포 모델을 통합하며, Apache Iceberg 기반 레이크하우스 연합을 위한 새로운 Enterprise Analytics 2.2 기능과 Trino 어댑터(2026년 3분기 출시 예정)로 보완됩니다. 엔터프라이즈 지원 플랫폼은 Couchbase의 엔지니어링 및 지원 조직이 지원하며, 개별 솔루션을 제거하고 플랫폼 팀에 에이전트가 의존하는 데이터 서비스에 대한 단일 운영 표면을 제공합니다.

“IDC의 AI, 자동화, 데이터 및 분석 부문 리서치 디렉터인 데빈 프랫(Devin Pratt)은 ”대부분의 기업은 채팅 방식의 시범 운영에서 실제 운영 수준의 에이전트 기반 시스템으로 전환하는 과정이 단순히 모델의 문제가 아니라, 사실 데이터의 문제라는 사실을 금방 깨닫게 된다“고 말했다. ”IDC는 에이전트형 AI 사용 사례의 80%가 실시간이며, 맥락을 반영하고, 광범위하게 접근 가능한 데이터를 필요로 할 것으로 예상하므로, 아키텍처는 이를 지원해야 합니다. Couchbase의 AI 데이터 플레인(AI Data Plane)처럼 에이전트 메모리 및 맥락 검색을 데이터베이스 자체의 핵심 기능으로 만드는 접근 방식이 바로 이 문제를 직접 해결합니다. Couchbase는 클라우드에서 엣지에 이르기까지 단일 분산 플랫폼 내에서 벡터, 문서, 캐시 및 운영 데이터를 통합함으로써, 실제 에이전트 배포를 지연시켜 온 통합 부담을 줄이고, 조직에 차세대 AI 기반 애플리케이션을 위한 관리하기 쉽고 확장 가능한 기반을 제공합니다.”

지속적인 에이전트 메모리
AI 인프라 전략을 수립하는 CIO는 통합 및 유지 관리해야 하는 또 다른 개별 솔루션이 아닌, 전체 에이전트 라이프사이클에 걸쳐 메모리, 컨텍스트 및 검색을 관리하는 통합 데이터 플랫폼을 필요로 합니다. Couchbase Agent Memory는 팀이 별도의 캐싱, 벡터 및 문서 저장소를 통합하도록 강요하는 대신 운영 데이터 플랫폼 내의 단일 서비스로 통합 지속성 계층을 제공함으로써 이를 달성합니다. 이는 프레임워크에 구애받지 않고 LangGraph, CrewAI 및 LlamaIndex와 검증되었기 때문에 엔지니어링 팀은 메모리 계층을 재구축하지 않고 오케스트레이션 프레임워크를 전환하거나 결합할 수 있습니다.

기업이 프로토타입에서 프로덕션 에이전트로 전환함에 따라, 에이전트가 추론할 수 있는 내용과 세션 간에 기억할 수 있는 내용 간의 격차가 중요한 병목 현상이 되었습니다. 단순한 에이전트는 Couchbase가 수십억 규모로 제공하는 벡터 검색으로 성공할 수 있지만, 프로덕션 등급 에이전트는 대화 컨텍스트를 저장하고, 구조화된 운영 데이터를 검색하고, 세션 및 재시작 간에 상태를 유지하는 능력이 필요하며, 이 모든 것을 결정 시점에 밀리초 미만의 지연 시간으로 처리해야 합니다.

“기업용 대화형 AI 에이전트에게 가장 중요한 것은 데이터 검색이 빠르고 일관되며 원활하다는 것입니다. 인간과 AI 에이전트 간의 상호 작용을 수행할 때, 자연스러운 상호 작용을 제공하기 위해 백그라운드에서 모든 것이 예측 가능하고 일관성이 있어야 합니다.”라고 Agora의 제품 SVP인 Patrick Ferriter는 말했습니다. “이것이 바로 우리가 Couchbase와 함께 해결하고 있는 것이며, 우리의 대화형 AI 플랫폼 데이터 계층 파트너로 Couchbase를 선택한 이유입니다. 아웃바운드 영업, 고객 서비스, 물리적 AI 등 우리의 모든 대화형 AI 사용 사례는 AI 에이전트 파이프라인을 지원하는 효율적인 데이터 검색을 필요로 합니다. 우리는 Couchbase와 다년간의 관계를 맺어왔으며, 에이전트 워크로드로 확장되면서 이것이 우리의 파트너십의 자연스러운 확장입니다.”

엣지에서의 에이전트 AI를 위해 구축됨
단일 프롬프트 AI 애플리케이션에서 다단계 자율 에이전트 아키텍처로의 전환은 에이전트의 작동 방식과 대부분의 데이터 인프라가 구축되는 방식, 특히 엣지에서 근본적인 불일치를 드러냈습니다. 에이전트는 세션에 걸쳐 작동하고 시간이 지남에 따라 컨텍스트를 축적하며 클라우드, 엣지, 장치 전반에 걸쳐 구조화된 운영 데이터와 비구조화된 임베딩에 동시에 액세스해야 합니다. Couchbase AI 데이터 플레인은 이러한 데이터 요구 사항 전체를 충족하도록 설계되었습니다.

처리량 또한 똑같이 중요합니다. 에이전트 워크로드는 기존 애플리케이션보다 데이터 계층에 수배 더 많은 것을 요구할 수 있기 때문입니다. 모든 에이전트 작업은 맥락 검색, 메모리 쓰기, 상태 동기화를 신속하게 연이어 트리거하며, 종종 수천 개의 동시 세션에 걸쳐 발생합니다. AI 데이터 평면은 이러한 규모에 맞춰 설계되었으며, 수백만 건의 트랜잭션을 초당 지원하는 Couchbase의 검증된 스케일 아웃 메모리 우선 아키텍처를 활용하여 일부의 경우 밀리초 미만의 지연 시간을 제공합니다. 세계에서 가장 까다로운 기업.

AI 데이터 플레인은 JSON 문서, 키-값, JSON 쿼리를 위한 SQL, 풀텍스트 검색, 이벤트, 벡터 검색을 단일 분산 시스템에서 지원하는 Couchbase의 분산 멀티 모델 아키텍처를 기반으로 합니다. 에이전트 메모리는 세션 지속성과 컨텍스트 검색을 통해 이 기반을 확장하며, MCP 서버와 에이전트 카탈로그는 프로덕션 에이전트 배포에 필요한 통합 및 관찰 가능성 계층을 제공합니다.

엔터프라이즈 분석 2.2: Iceberg 및 Trino를 사용한 레이크하우스 연합
Couchbase는 또한 엔터프라이즈 애널리틱스 2.2를 발표했습니다. 이는 Couchbase의 운영 데이터를 더 넓은 레이크하우스 생태계에 개방하고 쿼리 엔진 자체를 강화하는 중요한 분석 기능 확장입니다. 엔터프라이즈 애널리틱스 2.2는 Apache Iceberg 레이크하우스 연합을 도입하여, 복잡한 ETL이나 데이터 중복 없이 Couchbase의 실시간 운영 분석을 기존의 개방형 Iceberg 기반 레이크하우스 테이블과 함께 쿼리할 수 있도록 합니다. 이를 통해 개방형 거버넌스, 성능 및 생태계 이점을 위해 Iceberg를 채택한 기업은 에이전트 워크로드를 제공하는 동일한 플랫폼에 Iceberg 테이블을 통합하여 해당 투자의 가치를 더욱 높일 수 있습니다.

핵심 분석 기능 강화에는 Google Cloud Storage 지원, JWT 인증, Oracle 및 SQL Server 변경 데이터 캡처, 비동기 장기 실행 쿼리, 인덱스 어드바이저, 인덱스 전용 쿼리 계획, SQL++ UPDATE 지원 및 Java, .NET, Python, JavaScript, Go 전반의 해당 SDK 업데이트가 포함됩니다. 이러한 기능 강화는 플랫폼 팀이 기존 도구와 언어를 통해 더 빠르고 더 잘 관리되는 분석을 수행할 수 있도록 하여 인프라 복잡성을 추가하지 않고도 AI 및 데이터 워크로드를 구축하고 최적화할 수 있게 합니다.

3분기에 출시될 예정인 새로운 Trino 어댑터는 AWS Athena, Amazon EMR, Google Dataproc, Starburst를 포함한 Trino 기반 플랫폼에서 Couchbase 운영 데이터에 대한 인플레이스 SQL 액세스를 제공할 것입니다. 이를 통해 기업은 운영 및 레이크하우스 환경을 포괄하는 AI 및 분석 워크플로우를 구축할 때 쿼리 전에 라이브 데이터를 별도의 분석 저장소로 추출하고 복제할 필요가 없어집니다.

카펠라 iQ 개선
Capella iQ, 플랫폼의 자연어 쿼리 지원 도우미는 이제 AWS Bedrock 및 OpenAI의 멀티 모델 제공 업체 선택을 지원하며, 이는 조직 수준 정책에 의해 관리됩니다. 관리자는 어떤 모델을 어떤 팀에서 사용할 수 있는지 제어할 수 있으므로, 개별 개발자의 속도를 늦추지 않으면서 추론 비용과 데이터 상주 요구 사항을 조직의 가드레일 내에서 유지할 수 있습니다. 이를 통해 팀은 각 워크로드에 맞는 모델을 유연하게 선택할 수 있으며, 관리자는 중앙 정책을 통해 추론 비용, 규정 준수 및 데이터 상주를 엄격하게 제어할 수 있습니다.

엣지, 모바일 및 분산 애플리케이션 업데이트
AI 에이전트가 운영 인력의 일부가 됨에 따라, AI 에이전트의 데이터는 책상 뒤나 데이터 센터가 아닌, 점점 더 장치, 현장, 네트워크 에지에서 발생하는 작업에 맞춰야 합니다. Couchbase는 AI 데이터 플레인을 에지까지 확장하여 모바일 및 에지 환경에서 실행되는 에이전트가 복제된 데이터에 액세스하고 간헐적으로 또는 연결 없이도 로컬 벡터 검색을 수행할 수 있도록 합니다.

새로운 혁신에는 다음이 포함됩니다.

• Couchbase Lite (CBL) 4.1: 네이티브, 즉시 사용 가능한 P2P 블루투스 동기화 기능은 끊김 없는 엣지 환경에서의 더 안정적인 협업을 위해 Wi-Fi로 자동 전환됩니다. 네이티브 Kotlin @Serializable을 지원하는 현대화된 Android API는 보일러플레이트 데이터 매핑을 제거하고 직접 직렬화 및 델타 기반 변경 감지를 통해 효율적이고 반응적인 UI 업데이트를 가능하게 하며, 새로운 C++ API 바인딩은 고성능 임베디드 애플리케이션 구축을 간소화합니다.
• Edge Server 1.1: 세밀한 로컬 권한을 위한 클라이언트 수준 액세스 제어, 브라우저 기반 엣지 앱을 위한 CORS 지원, 분산 장치 플릿을 위한 간소화된 자격 증명 로테이션, Windows 및 ARM 아키텍처에 대한 확장된 플랫폼 지원.
  React Native 1.1: Turbo 모듈 통합을 통한 엔터프라이즈급 지원은 크로스 플랫폼 모바일 팀에게 브리지 오버헤드 없이 Couchbase Lite 성능에 직접 액세스할 수 있도록 합니다.
• Sync Gateway 4.1: 비침해적 롤링 업그레이드 및 대규모 워크로드를 위한 동시 분산 재동기화 기능을 갖춘 클라우드-엣지 데이터 동기화 게이트웨이로, 엔터프라이즈 배포의 운영 오버헤드를 줄여줍니다. App Services를 통해 관리형 서비스로 제공됩니다.

“데이터베이스 계층은 에이전트 AI가 확장되거나 멈추는 곳이며, 업계 대부분은 여전히 에이전트 메모리를 부차적인 것으로 취급하고 있다고 Couchbase의 제품 및 전략 책임자인 배리 모리스는 말했습니다. ”우리는 고객들이 모든 에이전트에 대해 별도의 벡터, 캐싱, 문서 저장소를 통합하는 것이 프로덕션 타임라인에 가장 큰 부담이라고 말했기 때문에 AI 데이터 플레인을 구축했습니다. 에이전트 메모리는 클라우드와 온프레미스 환경, 그리고 클라우드부터 엣지까지 동일하게 작동하며 에이전트가 실제로 필요로 하는 지연 시간으로 실행되는 통합된 프레임워크에 구애받지 않는 지속성 계층을 제공합니다. 파일럿에서 프로덕션으로 전환하는 데 필요한 것이 바로 이것이며, 이를 이해하는 공급업체가 향후 10년 동안 AI 인프라 범주를 정의할 것입니다.“”

가용성
위에 명시된 모든 제품은 즉시 구매 가능하며, 트라이노 어댑터는 3분기 출시 예정입니다. 가격 및 포장 세부 정보는 다음에서 확인하실 수 있습니다. www.couchbase.com/pricing.

추가 리소스:

• 더 자세한 정보는 다음을 방문하십시오 https://www.couchbase.com/products/releases/