Advancing agentic AI with Microsoft databases across a unified data estate

Context

고객들이 온프레미스 SQL Server에서 클라우드로 마이그레이션할 때 수동 작업이 많고, 마이그레이션 후에도 읽기/쓰기 워크로드 분리 및 AI 애플리케이션 구축에 복잡성이 존재했다. 또한 데이터베이스 인프라 전반에 대한 통합 관리 및 모니터링 도구가 부족했다.

Technical Solution

• GitHub Copilot in SSMS 22 일반 공급: SQL Server Management Studio 내에서 T-SQL 작성, 수정, 리팩토링을 위한 AI 기반 코드 어시스턴스 및 채팅 기능 제공
• Azure SQL Database Hyperscale 확장: 공유 스토리지 및 다중 레플리카 아키텍처로 읽기와 쓰기를 독립적으로 확장하고, HTAP 격리를 통해 트랜잭션/분석 워크로드를 동시 처리
• SQL MCP Server 도입: AI 에이전트 및 Copilot이 SQL 데이터에 안전하게 연결될 수 있는 프로토콜 제공
• 벡터 인덱스 성능 개선: 정량화(quantization), 반복 필터링(iterative filtering), 쿼리 옵티마이저 통합을 통해 벡터 검색 성능 향상 및 삽입/업데이트/삭제 실시간 지원
• Database Hub 조기 액세스 출시: 에이전트 기반 인사이트, 위임된 거버넌스, Copilot 기반 분석을 통해 데이터베이스 상태 변화 추적 및 관리 자동화
• 저장소 기반 가격 계획(Savings Plan) 도입: 1년 약정 기준 pay-as-you-go 대비 최대 35% 비용 절감
• Hyperscale vCore 옵션 확대: 160 vCore 및 192 vCore 옵션으로 고처리량 워크로드 지원

Impact

• Temenos Core 플랫폼이 Azure SQL Database Hyperscale 기반으로 초당 17,500 트랜잭션 처리 달성
• Savings Plan 적용 시 동일 환경에서 최대 35% 비용 절감 (1년 약정 기준)

Key Takeaway

Microsoft 데이터베이스 포트폴리오는 일관된 SQL 기반 위에서 엣지·PaaS·SaaS에 걸쳐 AI 에이전트와 자동화된 관리 기능을 통합함으로써, 마이그레이션부터 클라우드 네이티브 AI 애플리케이션까지 엔터프라이즈 고객의 전체 데이터 라이프사이클을 단일 플랫폼으로 지원하는 전략을 구현했다.