AI 비서가 이렇게 느리게 느껴지는 숨겨진 이유

AI 워크로드는 기존 데이터 플랫폼 설계와의 불일치를 드러낸다: 배치 지향 시스템은 높은 동시성 및 1초 미만 응답 목표를 감당하기 어렵다.

에이전트 기반 분석은 사람과 다르게 동작한다 — 하나의 자연어 프롬프트가 짧은 시간에 여러 동시 SQL 쿼리를 발생시켜 고동시성·저지연·대화형 트래픽을 만든다.

기존 클라우드 데이터웨어하우스는 드물고 무거운 쿼리의 처리량에 최적화돼 있어 AI 분석 워크로드를 올리면 지연 또는 비용 문제가 발생한다.

실시간 분석용 데이터베이스는 대화형 워크로드에 적합하며, 트랜잭션은 Postgres, 분석은 컬럼형 OLAP을 짝지운 아키텍처가 표준으로 떠오르고 있다.

MCP 서버와 오픈소스 에이전트 아키텍처가 DB를 에이전트/봇에 직접 노출하면서 프로덕션 에이전트 분석은 '자연어 입력 → SQL 출력 → 초단위 답변' 흐름이 된다.