AI 에이전트 시대에 Tiger Data는 Supabase의 대안일까?

1. 서론: AI 에이전트 시대의 도래와 데이터베이스 패러다임의 전환

2026년 현재, 소프트웨어 개발 환경은 전례 없는 변곡점을 맞이하고 있다. 과거의 데이터베이스 시스템이 인간 개발자가 작성한 명시적인 SQL 쿼리나 ORM(Object-Relational Mapping) 코드를 처리하는 수동적인 저장소였다면, 생성형 AI(Generative AI)와 대규모 언어 모델(LLM)의 부상으로 인해 데이터베이스의 주 사용자는 점차 '자율 AI 에이전트(Autonomous AI Agent)'로 대체되고 있다. 이러한 에이전트들은 단순히 데이터를 조회하는 것을 넘어, 스스로 데이터 스키마를 추론하고, 쿼리를 최적화하며, 복잡한 비즈니스 로직을 수행하기 위해 데이터베이스와 능동적으로 상호작용한다.

이러한 변화는 기존의 데이터베이스 아키텍처에 새로운 요구사항을 부과한다. 첫째, 에이전트는 인간과 달리 데이터 구조에 대한 사전 지식이 없으므로, 데이터베이스는 스스로를 설명할 수 있는 강력한 인트로스펙션(Introspection) 기능을 갖춰야 한다. 둘째, 에이전트는 코드 생성 및 실행 과정에서 시행착오를 겪을 수밖에 없으므로, 프로덕션 환경에 영향을 주지 않으면서 안전하게 실험할 수 있는 샌드박스(Sandbox) 환경이 필수적이다. 셋째, 텍스트, 코드, 이미지 등 비정형 데이터와 정형 데이터가 혼재된 현대의 애플리케이션 환경에서는 벡터 검색(Vector Search)과 키워드 검색(Keyword Search)을 아우르는 하이브리드 검색 기능이 단일 트랜잭션 내에서 수행되어야 한다.

본 보고서는 이러한 '에이전틱(Agentic)' 워크로드를 위한 데이터베이스 솔루션으로서, 최근 급부상하고 있는 Tiger Data(구 Timescale)를 중심으로, 강력한 오픈소스 생태계를 가진 Supabase, 그리고 리액티브(Reactive) 백엔드 솔루션인 Convex를 심층 비교 분석한다. 특히 YouTube, X.com(구 Twitter), Reddit 등 개발자 커뮤니티에서 수집된 실질적인 피드백과 기술 문서를 바탕으로, 각 솔루션의 아키텍처, 검색 기능, 개발자 경험(DX), 비용 효율성 등을 전문가적 관점에서 면밀히 검토한다.