Databricks가 레이크의 단일 데이터 사본에서 OLAP와 OLTP를 통합하는 새로운 데이터 처리 아키텍처 LTAP를 공개했다. Lakebase를 기반으로 ETL, 복제본, 파이프라인 없이 운영, 분석, 스트리밍 데이터를 하나의 거버넌스 모델과 저장 계층에서 처리한다.
DATA + AI SUMMIT – 2026년 6월 16일 – 데이터 및 AI 기업 Databricks는 오늘 Lake Transactional/Analytical Processing(LTAP)을 공개했다. 이는 레이크 내 단일 스토리지 사본 위에서 트랜잭션, 분석, 스트리밍, 운영 데이터를 통합하는 새로운 데이터 처리 아키텍처다. LTAP를 통해 기업은 파이프라인, 복제본, 또는 수십 년 동안 데이터 인프라를 규정해온 ETL 오버헤드 없이 읽고, 추론하고, 실행할 수 있는 단일 거버넌스 기반을 갖게 된다. Lakebase의 주요 발전을 바탕으로 구동되는 LTAP는 AI 애플리케이션 시대를 위한 새로운 데이터 기반을 제공한다.
에이전트 중심 시대를 위한 새로운 데이터 기반
지난 40년 동안 트랜잭션 워크로드와 분석 워크로드는 서로 다른 시스템에 존재해 왔다. 운영 데이터베이스는 애플리케이션을 지원했고, 분석 시스템은 질문에 답했다. 이 둘을 연결하려면 취약하고 압박 상황에서 쉽게 깨지는 CDC 파이프라인을 구축해야 했다. 인간이 인간의 속도로 소프트웨어를 작성하던 시절에도 이는 좋지 않은 절충이었다. 오늘날 AI는 개발자가 이전보다 약 50배 더 많은 애플리케이션을 작성하도록 돕고 있으며, 그중 많은 애플리케이션은 거의 실시간으로 데이터를 읽고, 추론하고, 실행해야 하는 에이전트에 의해 구동된다. 기존 아키텍처는 이를 위해 설계되지 않았다.
데이터 산업은 이전에도 이질적인 시스템 문제를 해결하려고 시도했다. HTAP는 트랜잭션 데이터와 분석 데이터를 단일 엔진에서 통합하겠다고 약속했지만, 그 과정에서 워크로드 격리가 무너졌고, 양쪽 성능이 모두 저하되었으며, 조직에는 거대하고 비용이 많이 드는 독점적 환경이 남았다. Zero ETL은 다른 접근 방식을 취해, CDC 파이프라인을 제거하는 대신 숨겼다. 근본적인 아키텍처 문제는 그대로 남아 있었다.
LTAP는 근본적으로 다른 접근 방식을 취한다. 두 워크로드를 하나의 엔진에 억지로 넣거나 파이프라인을 감추는 대신, 저장 계층에서 데이터를 통합한다. 모든 운영 데이터는 즉시 쿼리 가능하며 파이프라인 없이 분석을 위해 레이크에서 사용할 수 있다. 트랜잭션 워크로드와 분석 워크로드는 완전한 성능과 엄격한 격리를 유지한 채 독립적으로 확장된다. 그리고 LTAP는 개방형 표준 위에 구축되었기 때문에, Postgres를 사용하는 모든 애플리케이션 및 Iceberg와 Delta 같은 개방형 테이블 포맷을 이해하는 모든 리더와 함께 작동한다.
“수십 년 동안 복잡한 데이터 인프라는 팀이 감당할 수밖에 없는 세금과 같은 존재였습니다,”라고 Databricks 공동 창립자이자 CEO인 Ali Ghodsi는 말했다. “그러다 에이전트가 등장했습니다. 불과 몇 달 만에 조직은 사실상 인력을 두 배로 늘렸지만, 그것은 인간이 아니었습니다. 에이전트는 인간 팀이 결코 따라갈 수 없는 속도로 코드를 작성하고, 호출을 수행하고, 루프를 실행합니다. 지난 컴퓨팅 시대를 지탱하던 인프라는 이제 누구도 감당할 수 없는 병목이 되었습니다. LTAP는 그것을 제거합니다.”
Lakebase, 재해 복구와 Git 스타일 브랜칭 및 스냅샷 추가
LTAP를 향한 첫 단계는 Lakebase였다. Lakebase는 Postgres 네이티브 트랜잭션을 오브젝트 스토리지로 가져왔고, 이는 Lakehouse를 구동하는 것과 동일한 계층이다. 컴퓨트와 스토리지를 분리함으로써 Lakebase는 수천 개의 애플리케이션과 에이전트를 동시에 운영하는 경제성을 바꾼다. 불과 지난해 출시된 Lakebase는 이미 Block, Ensemble, Superhuman, Zillow를 포함한 수천 개 고객에게 서비스를 제공하고 있으며, 하루 1,200만 건의 데이터베이스 실행을 처리한다.
오늘 Databricks는 대규모 엔터프라이즈 AI를 위해 Lakebase를 확장하는 새로운 기능을 발표했다. 새로운 크로스클라우드, 크로스리전 재해 복구 기능은 조직이 더 탄력적인 데이터 아키텍처를 구축할 수 있게 하며, 이는 에이전트가 미션 크리티컬 운영을 맡게 되면서 점점 더 중요해지고 있다. 또한 새로운 Git 스타일 브랜칭과 스냅샷은 운영 데이터에 대해 안전한 실험을 가능하게 하며, 자율 데이터베이스 운영은 에이전트가 상태를 모니터링하고, 성능 저하를 감지하고, 인덱스를 제안하고, 복구를 지원할 수 있게 한다.
LTAP가 아키텍처를 완성하는 방식
Lakebase와 Lakehouse는 이미 저장 계층을 공유하고 있었지만, 각각은 자체 포맷으로 된 자체 데이터 사본을 유지하고 있었다. LTAP는 이 간극을 메운다. Lakebase는 Lakehouse와 동일한 개방형 포맷을 사용해 데이터를 Unity Catalog에 직접 저장한다. 그 결과, 수십 년 동안 엔터프라이즈 데이터 인프라를 규정해온 절충을 제거하는 세 가지 속성으로 정의되는 더 깔끔한 아키텍처가 완성된다.
“우리가 지원하는 의료 시스템에서 수익 주기의 속도와 정확성은 이들이 진료를 제공할 수 있는 능력에 직접적인 영향을 미칩니다,”라고 Ensemble의 CTO Grant Veazey는 말했다. “Databricks와의 초기 투자를 통해 우리는 2페타바이트가 넘는 정제되고 조화된 수익 주기 데이터를 지원하는 거버넌스 기반을 구축할 수 있었습니다. Lakebase와 LTAP는 운영 워크로드와 분석 워크로드를 단일 계층에서 통합함으로써 그 기반을 확장하고, 우리의 RCM 네이티브 AI가 실제 운영 환경에서 성능을 발휘하는 데 필요한 실시간 접근을 제공합니다. 이는 의료 제공자의 재무 성과를 강화하고, 응급실, NICU 및 기타 중환자 치료 서비스로 더 많은 회수 수익이 다시 흘러가도록 합니다.”
출시 일정
LTAP는 곧 Lakebase의 일부로 제공될 예정이다.
Databricks 소개
Databricks는 데이터 및 AI 기업이다. adidas, AT&T, Bayer, Block, Mastercard, Rivian, Unilever, 그리고 Fortune 500의 70%를 포함해 전 세계 2만 개가 넘는 조직이 데이터 및 AI 앱, 분석, 에이전트를 구축하고 확장하기 위해 Databricks를 사용한다. 샌프란시스코에 본사를 두고 전 세계 30개 이상 오피스를 운영하는 Databricks는 Lakebase, Genie, Agent Bricks, Lakeflow, Lakehouse, Unity Catalog를 포함하는 통합 플랫폼을 제공한다. 자세한 내용은 Databricks의 LinkedIn, X, YouTube, Instagram을 확인하면 된다.
