Unnetは3月19日、コンラッド・ソウルで「Tarantula AIデータプラットフォーム戦略」セミナーを開催し、金融分野での「Tarantula Lakehouse」導入事例を紹介した。あわせて、新たに「Tarantula AIベクトルDB」も披露した。

セミナーでは、国内初の代替取引所（ATS）であるNEXTRADEの事例を中心に取り上げた。NEXTRADEは、1日平均で約15兆ウォンの取引を処理し、ピーク時には59兆ウォン規模の取引に対応するシステムを運用している。

同システムでは、1日当たり約120GB、年間では30〜40TBのデータが継続的に蓄積される。

Unnetによると、データ量の増加に伴って保存コストが膨らみ、蓄積データの分析やAI活用も進みにくくなっていた。分析システムが別系統で運用されていたため管理が複雑化し、クラウドやAIサービスとの連携にも課題があったという。

こうした課題への対応策として、NEXTRADEは「Tarantula Lakehouse」を導入した。データの保存と分析を一体化し、単一基盤に集約したデータをそのまま分析やAI活用につなげられる構成を採る。クラウド接続にも対応する。

UnnetのKim Ju-sop代表は「Tarantula Lakehouseは、金融業界での実運用を通じて検証されたプラットフォームだ。コストと性能の両面を改善できる有力な選択肢になる」と述べた。

Unnetはこの日、「Tarantula AIベクトルDB」も公開した。従来型データベースが単語の一致を軸に検索するのに対し、ベクトルDBは文章の意味や文脈に基づいて類似情報を探せるのが特徴だとした。

同社は、Tarantula AIベクトルDBについて、オンプレミス環境でも安定運用が可能で、セキュリティ要件の厳しい金融機関や公共機関でも活用しやすいと説明した。大規模データ環境でも高速な検索性能を発揮できるよう設計したとしている。