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OpenSearch 창립자들, AI 에이전트를 위한 통합 검색 계층 Infino 출시

Infino가 Apache Parquet 형식으로 저장된 단일 데이터 사본 위에서 키워드 검색, 시맨틱 검색, 구조화된 쿼리를 결합하는 오픈 소스 검색 플랫폼을 출시했다. 이 플랫폼은 에이전트가 서로 분리된 검색 엔진, 벡터 데이터베이스, 데이터 웨어하우스를 조합하는 의존도를 줄이고, 접근 정책을 중앙에서 유지하는 것을 목표로 한다.

2026-10-07
3 분 읽기
7 조회수
certi.news Editorial Team
OpenSearch 창립자들, AI 에이전트를 위한 통합 검색 계층 Infino 출시

OpenSearch에서 이전에 경험을 쌓은 인사들이 설립한 Infino가 AI 에이전트를 위한 검색 플랫폼을 공개하며 비공개 개발 단계를 끝냈다고 발표했다. 핵심 아이디어는 데이터 웨어하우스, 검색 엔진, 벡터 데이터베이스 사이에 작업을 분산한 뒤 에이전트가 여러 차례에 걸쳐 결과를 결합하도록 하는 대신, 에이전트가 구조화된 데이터와 비구조화된 데이터를 하나의 인터페이스로 질의할 수 있도록 하는 것이다.

회사는 에이전트가 읽는 방식에서 사용자 및 기존 애플리케이션과 다르다고 말한다. 하나의 쿼리를 보내고 결과를 기다리는 대신, 에이전트는 더 큰 답변을 구성하기 위해 작고 병렬적인 질문을 던진다. 에이전트로 돌아오는 각각의 결과는 모델의 컨텍스트 일부를 소모하며, 이후 호출에 시간과 비용을 추가할 수 있다.

Infino가 제공하는 것

Infino는 검색 기능을 SQL 내부에 직접 배치해 하나의 쿼리에서 키워드 검색, 시맨틱 검색, 필터, 카운트, 조인, 집계 및 정렬을 결합할 수 있도록 한다. CEO Ekechi Nwokah에 따르면 핵심은 SQL 자체를 사용하는 것이 아니라, 일반적으로 별도의 시스템이 필요했던 쿼리 패턴을 한데 모으는 데 있다.

회사는 개발자가 자연어로 질문을 입력하면 1초 미만에 실행되는 단일 쿼리로 변환할 수 있다고 말한다. 또한 Infino는 검색 엔진 내부에서 반복되는 작업을 처리하도록 설계된 추론 모델을 추가했다. 여기에는 쿼리 작성, 결과 품질 검토, 대체 쿼리 시도 및 답변 검증 등이 포함되며, 이러한 단계를 항상 비용이 더 높은 고급 모델에 맡기는 대신 처리할 수 있다.

Parquet 형식 데이터의 단일 사본

이 아키텍처는 객체 스토리지의 Apache Parquet 파일에 데이터를 저장하고, Parquet 파일 푸터 옆에 검색 인덱스를 포함한다. Infino에 따르면 핵심 엔진은 오픈 소스이며 GitHub에서 Apache-2.0 라이선스로 제공된다. Infino Cloud 서비스에서는 기존 Parquet 데이터를 사용해 자체적으로 인프라를 구축하지 않고도 검색 가능하게 만들 수 있다.

데이터는 Iceberg, Hudi, Spark, DuckDB 및 기타 데이터 웨어하우스를 포함해 Parquet을 지원하는 도구를 통해 계속 읽을 수 있다. 회사의 설명에 따르면 Parquet 또는 JSON 데이터를 가져온 뒤 클러스터, 노드 또는 분산 파티션을 관리하지 않고 에이전트를 Infino 인터페이스에 연결할 수도 있다.

이 소식이 중요한 이유

이 아이디어가 실제 운영 워크로드에서 성공한다면, 통합 검색 계층은 에이전트가 호출해야 하는 수집 경로, ETL 작업, 스키마 및 클라이언트의 수를 줄일 수 있다. 보안 측면에서 더 중요한 점은 단일 데이터 사본을 통해 접근 정책을 중앙에서 적용할 수 있다는 것이다. 여기에는 에이전트가 볼 수 있는 행과 열, 그리고 기록되는 내용을 지정하는 기능이 포함되며, MCP 게이트웨이와 서비스 커넥터 사이에 권한을 분산하는 방식과 대조된다.

이 플랫폼은 플랫폼 및 데이터 엔지니어, 보안 팀, 머신러닝 및 데이터 과학 팀, 코드와 로그, 지속적 통합 출력 및 인시던트를 다루는 에이전트를 구축하는 개발자를 대상으로 한다. Infino는 자사의 아키텍처가 기존 검색 및 분석 아키텍처보다 약 10배 낮은 비용으로 설계됐다고 말한다. 또한 회사가 공개한 비교에서는 테스트한 워크로드에서 Elasticsearch보다 약 10.5배, OpenSearch보다 23배 낮은 비용을 보였다.

제약과 미해결 질문

이 수치는 회사가 제시한 것으로 특정 테스트 워크로드와 연관되어 있으므로, 모든 Elasticsearch 또는 OpenSearch 애플리케이션에서 일반적으로 우수하다는 점을 단독으로 입증하기에는 충분하지 않다. 또한 시스템 수를 줄인다고 해서 검색 품질, 접근 정책의 한계, 데이터가 변경되거나 확장될 때 인덱스의 동작을 검증할 필요가 사라지는 것은 아니다. 이 접근 방식의 가치는 Parquet 및 객체 스토리지가 각 팀의 데이터 및 쿼리 패턴에 얼마나 적합한지에 달려 있다.

뉴스 출처
The New Stack - Software Development
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certi.news Editorial Team