실제 운영 중인 모든 AI 에이전트는 자신 앞에 있는 데이터가 사실이라고 가정하고 있습니다. 대부분의 기업에서 이러한 데이터는 운영 데이터베이스, 데이터 웨어하우스, 벡터 스토어, 캐시 등 여러 곳에 분산되어 있으며, 각 시스템은 단일 워크로드를 해결하기 위해 별도로 구축되었습니다. 시스템을 하나씩 추가할 때마다 또 다른 이음매가 생기게 되며, 이 이음매들은 결국 깨지게 마련입니다.

에이전트는 처리 부담을 가중시킵니다. 단일 에이전트도 대량의 소규모 쿼리를 발송하며, 실시간 운영 및 분석 데이터를 동시에 필요로 합니다. 분산된 시스템은 데이터를 먼저 이동시키지 않고서는 이를 처리할 수 없는데, 이로 인해 에이전트가 감당할 수 없는 지연이 발생하고, 대규모 환경에서는 시스템 스택이 감당할 수 없는 부하가 가중됩니다.

MariaDB 이 모든 것을 하나로 통합합니다.
단일 인프라로 모든 워크로드를 실시간 속도로 처리합니다.

MariaDB 는 각각 별도의 공급업체와 계약이 필요한 독립적인 벡터 데이터베이스, 캐싱 계층, 분석 엔진, RAG 파이프라인 대신, 이 모든 것을 하나의 플랫폼에서 운영합니다. 연결 지점이 적고, 별도로 통합할 필요가 없으며, 모든 부분을 책임지는 단일 팀이 있습니다.