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[IT뉴스]"증설 대신 최적화"…AI 기반 DB SQL 자동 튜닝 시대 열렸다

온카뱅크관리자

2026-05-28 15:37:34

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 95% 방치됐던 SQL, AI로 24시간 전수 관리 가능 
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 [디지털데일리 박재현기자] 인공지능(AI)이 데이터베이스(DB) SQL을 스스로 튜닝하는 'AI 기반 SQL 튜닝'이 뜨거운 감자가 됐다. 기업 DB 운영 현장에서 수동 튜닝의 한계에 봉착하면서, LLM 기반 SQL 자동 튜닝이 인프라 비용을 줄이는 현실적 수단으로 주목받기 시작했다.
 기존의 SQL 성능 관리 방식은 한계가 명확했다. 숙련된 데이터베이스아키텍트(DBA)가 실행 계획을 분석하고 인덱스를 수동으로 조정하는 방식으로는, 전체 SQL의 상위 1~5%에 해당하는 악성 쿼리만 선별적으로 대응하는 수준이었다.
 나머지 95% 이상의 SQL은 방치되다시피 했다. 개발 환경에서 문제없이 구동되던 쿼리가 운영 DB에서 부하를 일으키거나, 데이터가 쌓이면서 성능이 뒤늦게 저하되는 패턴이 반복됐지만 인력으로 감당할 수 있는 범위를 넘어섰다.
 HW 서버 장비 증설도 대안이 되지 못하고 있다. AI 인프라 투자 경쟁이 과열되면서 메모리와 시스템 반도체 가격이 치솟았고, 장비 납기 지연도 일상화됐다. 비용 부담이 커지면서 서버 증설로 DB 성능 문제를 해결하기 어려워진 상황이다.
 서버를 증설하더라도 근본 원인인 비효율 쿼리는 그대로 남는다는 점에서, 증설은 비용만 키우는 임시방편에 불과하다는 인식도 확산되고 있다.
 클라우드로 전환한 기업들도 사정은 다르지 않다. 온프레미스에서 단순히 느리던 비효율 쿼리들이, 사용량 기반 과금 구조에서는 실시간 비용 누수로 이어지고 있다. 최적화되지 않은 SQL을 그대로 클라우드로 옮기면 CPU와 I/O 사용량이 그대로 청구서에 반영되는 구조다.
 이 같은 배경에서 LLM을 활용한 SQL 자동 튜닝이 현실적 돌파구로 부상하고 있다. AI는 SQL 실행계획을 분석해 힌트 변경, 인덱스 추천, 쿼리 리팩토링 등 튜닝 기법을 자동으로 적용할 수 있다. 사람이 하루에 처리할 수 있는 튜닝 건수를 수십 배 규모로 대응할 수 있고, 튜닝 전후 데이터 정합성 검증도 자동화된다.
 특히 24시간 운영 DB를 상시 모니터링하면서 성능 저하 쿼리를 장애 이전에 선제적으로 잡아낼 수 있다.
 기존 규칙 기반 자동화와 결정적으로 다른 점은 추론 능력이다. 단순 패턴 매칭이 아니라 쿼리 문맥을 이해하고 최적 경로를 스스로 판단한다.
 비용 절감도 가능하다. 우선 인력 비용을 줄일 수 있다. AI 튜닝이 DBA의 반복 업무를 대체하면서 튜닝 전문 인력 의존도를 낮출 수 있다. 오픈메이드컨설팅 자체 분석에 따르면 AI 기반 SQL 튜닝 솔루션 도입 시 튜닝 인력 인건비 기준 5년 누적 TCO를 70% 절감할 수 있으며, 전문가 1명 연간 운영비(약 2억원)를 기준으로 도입 2년차부터 비용이 역전된다.
 다음은 인프라 비용이다. SQL 최적화로 CPU와 메모리 사용량이 줄면 서버 증설 주기를 늦출 수 있고, 사양 하향 조정도 가능해진다.
 마지막은 클라우드 비용을 줄일 수 있다. 이관 전 SQL 전수 튜닝을 적용하면 클라우드 운영 비용을 평균 28% 이상 낮출 수 있는 것으로 알려진다.
 특히 금융과 공공 업종의 수요가 가파르게 늘고 있다. 클라우드 이관을 앞둔 기업일수록 SQL 최적화 수요가 구체화되고 있으며, 오라클 중심이던 DB 환경이 포스트그레SQL이나 티베로DB 등으로 분산되는 과정에서도 SQL 성능 보장에 대한 요구가 커지고 있다.
 박민경 오픈메이드컨설팅 솔루션사업본부 이사는 "기존 방식이 터진 불을 끄는 사후 대응이라면, AI 튜닝은 모든 불씨를 미리 제거하는 전수 예방"이라며 "사람이 한 달간 SQL 튜닝 100건을 처리할 때, AI는 일주일 만에 1000건 이상의 SQL을 전수 조사하고 자동으로 튜닝할 수 있다"고 설명했다.
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