오라클이 신뢰 확보의 책임을 개별 AI 에이전트와 애플리케이션에 맡기는 대신, 기업 기술 스택 자체에 신뢰를 내재화하는 청사진인 오라클 딥 트러스트 AI 아키텍처(Oracle Deep Trust AI Architecture)를 발표했다.
새로운 아키텍처는 오라클 AI 데이터베이스(Oracle AI Database), 오라클 자율운영 AI 데이터베이스(Oracle Autonomous AI Database), 오라클 APEX AI 애플리케이션 생성기(Oracle APEX AI Application Generator)의 검증된 기능을 결합해 보안, 개인정보 보호 및 비즈니스 규칙을 적용하고 신뢰할 수 있는 애플리케이션이 생성되도록 함으로써, 기업이 위험을 줄이면서 AI 혁신을 가속화할 수 있도록 지원한다.
기업이 기존 아키텍처에 더 많은 AI 에이전트와 AI 생성 애플리케이션을 배포함에 따라 민감한 정보 보호, 비즈니스 규칙 적용, 비즈니스 관련 질문에 대한 정확한 답변 확보, AI와 기업 시스템 간 상호작용에 대한 통제 유지 등의 과제가 커지고 있다. 오라클 딥 트러스트 AI 아키텍처는 기업 기술 스택의 4가지 핵심 계층인 소프트웨어 플랫폼, 데이터, 데이터 접근 및 애플리케이션 개발 계층 깊숙이 신뢰를 내재화해 AI 모델이 이를 우회하거나 훼손할 수 없도록 함으로써 이러한 과제를 해결하도록 지원한다. 오라클의 널리 알려진 최대 가용성 아키텍처(Maximum Availability Architecture, MAA)와 마찬가지로, 이 청사진은 개별 애플리케이션이나 에이전트가 필요한 모든 보호 조치를 완전하고 정확하게 구현하는 데 의존하지 않고도 기업이 AI의 생산성 및 혁신 효과를 실현할 수 있도록 돕는다.
기반 소프트웨어 플랫폼을 통한 기업 데이터 보호
AI는 공격자가 새로운 취약점을 발견하고 공개된 취약점을 역공학하는 속도를 그 어느 때보다 빠르게 높이고 있어, 완전하고 시의적절한 패치 적용이 필수적이다. 오라클 자율운영 AI 데이터베이스는 소프트웨어 업데이트가 공개되기 전에 데이터베이스 엔진, 운영체제, 스토리지 및 펌웨어 전반에 보안 업데이트를 자동으로 적용함으로써 수동 패치 작업을 없애는 데 도움을 준다. 롤링 패치 방식을 통해 애플리케이션 운영을 중단하지 않고 단계적으로 업데이트를 진행할 수 있다. 또한 상시 암호화 기능은 저장 중인 데이터와 전송 중인 데이터를 보호하며, 권한이 부여된 사용자와 애플리케이션에 투명한 복호화를 제공한다. 오라클 자율운영 AI 데이터베이스는 주요 하이퍼스케일러 환경과 오라클 클라우드 앳 커스터머(Oracle Cloud@Customer)를 통한 온프레미스 환경에서 제공된다.
오라클 자율운영 AI 데이터베이스가 오라클의 대표 제품이지만, 오라클은 클라우드 공동 관리형 시스템과 온프레미스 시스템을 사용하는 고객의 보안 강화를 위해 2027년 2월 말까지 주요 보안 및 패치 도구를 무료 또는 대폭 할인된 가격으로 제공하고 있다.
데이터 소스에서 보안 및 비즈니스 규칙 적용
접근 정책과 비즈니스 규칙이 애플리케이션 코드에만 적용되는 경우, AI가 생성한 애플리케이션이 이를 잘못 구현할 수 있으며, MCP 서버 또는 자연어-SQL 변환 등을 통해 데이터베이스에 직접 접근하는 에이전트는 이러한 정책과 규칙을 완전히 우회할 수도 있다. 오라클 딥 데이터 시큐리티(Oracle Deep Data Security)는 기업이 최종 사용자의 접근 규칙을 오라클 AI 데이터베이스에서 직접 정의하고 모든 SQL 요청에 적용할 수 있도록 지원한다. 데이터베이스 자체에서 기업 디렉터리가 발급한 암호학적으로 서명된 토큰을 통해 사용자 신원을 확인하고, 해당 사용자가 접근할 수 있는 정보를 결정한다. 이러한 신원 관리 기능은 데이터베이스에서 비즈니스 규칙을 적용하는 오라클 SQL 어서션(Oracle SQL Assertions)으로 보완된다. 예를 들어 직원의 지출 한도를 초과하는 비용 청구를 허용하지 않도록 설정할 수 있으며, 어떤 애플리케이션, 최종 사용자 또는 에이전트가 요청하더라도 유효하지 않은 업데이트나 작업, 상충하는 변경 사항이 발생하지 않도록 방지한다.
AI 에이전트와 애플리케이션의 데이터 접근 방식 관리
오라클 딥 트러스트 데이터 API(Oracle Deep Trust Data APIs)는 구매 주문서와 같은 논리적 비즈니스 객체에 대한 읽기 및 쓰기 접근을 통제된 방식으로 제공한다. 임의의 SQL 접근을 허용하는 방식과 달리, 애플리케이션과 에이전트는 작업 수행에 필요한 객체만 활용할 수 있으며, 데이터베이스는 이들이 조회하거나 변경할 수 있는 범위를 규정하는 규칙을 적용한다.
자연어로 질문하는 비즈니스 사용자를 위해 오라클 딥 NL2SQL(Oracle Deep NL2SQL)은 AI가 요청을 보다 정확하게 이해할 수 있도록 지원한다. 이를 위해 조직의 용어, 업무 관행 및 지표를 포함하는 비즈니스 지식과 정보의 정의 및 구성 방식을 설명하는 데이터 지식을 결합한 맥락을 제공한다. 지속적 피드백 학습(Continuous Feedback Learning)은 사용자가 부정확한 응답을 수정할 수 있도록 지원하며, 지식 변경 검증(Knowledge Change Verification)은 수정 사항이 기업 지식 베이스에 반영되기 전에 검증되도록 돕는다. 이러한 기능을 통해 AI는 기존 NL2SQL 솔루션보다 비즈니스 관련 질문을 더 정확하게 해석하고, 조직의 데이터 및 비즈니스 맥락을 반영한 SQL을 생성할 수 있다.
신뢰할 수 있는 실행 엔진 기반의 AI 생성 애플리케이션 구축
오라클 APEX AI 애플리케이션 생성기는 AI 코딩 에이전트가 자연어로 작성된 애플리케이션 설명을 개방형 선언적 애플리케이션 정의 언어인 APEX랭(APEXlang)으로 변환할 수 있도록 지원한다. 오라클 APEX(Oracle APEX)는 이러한 정의를 중앙 집중식 런타임 엔진에서 실행하며, 엔터프라이즈급 보안, 확장성 및 가용성을 제공하는 동시에 지속적인 애플리케이션 유지보수와 업데이트를 간소화한다. AI는 애플리케이션 실행 코드가 아닌 애플리케이션 정의만 생성하므로, 기업은 AI가 생성한 방대한 양의 실행 코드를 신뢰하거나, 해당 코드의 보안을 확보하고 유지보수할 필요 없이 애플리케이션을 구축하고 발전시킬 수 있다. 개발자는 비주얼 스튜디오 코드(VS Code), 오라클 APEX 또는 코덱스(Codex)와 같은 AI 코딩 에이전트를 비롯해 익숙한 개발 환경과 도구를 사용할 수 있다.
오라클의 널리 알려진 최대 가용성 아키텍처가 기업의 미션 크리티컬 시스템을 지속적으로 운영하기 위한 청사진을 제공했던 것처럼, 딥 트러스트 AI 아키텍처는 기업이 가장 중요한 데이터를 AI에 활용하기 위한 청사진을 제공한다. 보안, 개인정보 보호 및 비즈니스 규칙이 플랫폼, 데이터 및 애플리케이션 런타임에서 적용되므로, 새롭게 추가되는 모든 에이전트와 애플리케이션은 도입 첫날부터 이러한 보호 기능을 상속받는다. 이를 통해 기업은 위험을 함께 확대하지 않으면서 AI 활용 규모를 확장할 수 있다.
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