AI Agent 성능 결정짓는 Sub-20ms P99 Latency와 Data Freshness 확보

Context

전통적인 Database 아키텍처가 인간 DBA 및 개발자 중심으로 설계되어 AI Agent의 고속 루프 처리 요구사항을 충족하지 못하는 한계 발생. 특히 SQL과 Vector Store 간의 CDC 동기화 지연으로 인한 데이터 불일치가 실시간 AI 서비스의 결정적 병목으로 작용함.

Technical Solution

• Perceive-Reason-Act-Reflect 루프의 반복적 쿼리 특성을 반영한 Latency 중심 설계 전환
• SQL, Vector, Full-text Search를 통합한 Unified Engine 도입을 통한 Glue Layer 복잡도 제거
• 인간 개입 없는 Programmatic Self-discovery 인터페이스 기반의 Agent-native 운영 구조 채택
• Throughput 최적화에서 벗어나 단일 요청 내 누적 대기 시간을 최소화하는 End-to-end Latency 최적화
• Eventual Consistency를 넘어선 실시간 Data Freshness 확보를 위한 동기화 메커니즘 재설계