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'몽고DB'통합검색 결과 입니다. (10건)

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몽고DB, 예상 웃돈 실적에도 주가 급락…"보수적 전망 원인"

몽고DB가 시장 예상치를 뛰어넘는 실적을 기록했지만 보수적인 성장 전망치로 인해 주가가 급락했다. 7일 업계에 따르면 몽고DB의 2025 회계연도 4분기 총매출은 5억4천800만 달러(약 7천929억원)를 기록했다. 이는 예상치 5억2천만 달러(약 7천522억원)를 상회한다. 매출은 전년 동기 대비 20% 늘었다. 주당순이익(EPS)은 예상 0.66달러보다 높은 1.28달러를 기록했다. 클라우드 기반 데이터베이스(DB) 서비스 '아틀라스'는 전년 대비 24% 성장하며 3억8천900만 달러(약 5천624억원) 매출을 올렸다. 이는 전체 매출 71%를 차지한다. 다만 직전 분기 성장률 26%보다 다소 둔화됐다. 영업이익률은 21%를 기록했으며, 비GAAP 기준 영업이익은 1억1천250만 달러(약 1천627억원)였다. 이 같은 호실적에도 불구하고 몽고DB 주가는 26.94% 떨어진 192.98달러(약 27만9천원)에 마감했다. 주식은 연초 후 13% 올랐지만 실적발표 후 상승분 다수가 소멸됐다. 지난 1년 기간 중 가장 낮은 수치다. 이를 두고 업계에선 2026년 회계연도 예상 성장률이 영향을 미쳤다고 봤다. 몽고DB가 예상보다 낮은 성장률을 제시해서다. 몽고DB가 예상한 2026 회계연도 매출 전망은 22억4천만 달러(약 3조2천401억원)에서 22억8천만 달러(약 3조2천980억원)로, 매출 성장률을 12.7%로 봤다. 이는 월가 예상치 18%보다 낮은 수치다. 조정 EPS는 2.44달러에서 2.62달러로 제시했다. 이 역시 전망치 3.34달러보다 낮다. 몽고DB는 보수적 가이던스 주요 요인으로 다년 계약 라이선스 갱신 감소를 지목했다. 특히 비아틀라스 매출은 한 자릿수 후반대 감소가 예상되며 이로 인해 약 5천만 달러 매출 감소가 불가피할 것으로 봤다. 이런 전망이 투자 심리에 악영향을 미치면서 금융기관들은 몽고DB 목표 주가를 대폭 하향 조정했다. 니드햄은 기존 415달러에서 270달러로, 웨드부시는 360달러에서 300달러로 목표 주가를 낮췄다. 다만 장기적 성장 가능성에 대한 긍정적 평가는 유지됐다. 데브 이티체리아 몽고DB 최고경영자(CEO)는 "비즈니스에 인공지능(AI) 도입이 지연되고 있다"며 "신뢰할 수 있는 AI 기반 검색 기능을 갖춘 유연한 데이터베이스를 제공할 것"이라고 말했다.

2025.03.07 16:26김미정

'보이지 AI' 품은 몽고DB, AI 경쟁력 강화 가속

몽고DB가 인공지능(AI) 시대에 맞춰 경쟁력을 강화하기 위해 본격 나섰다. AI 기업 인수를 토대로 기업 고객 확보에 더욱 속도를 낸다는 방침이다. 몽고DB는 차세대 AI 애플리케이션에 필수인 최첨단 임베딩·리랭킹 모델을 제공하는 '보이지 AI'를 인수했다고 25일 발표했다. 보이지 AI의 임베딩·리랭킹 모델은 허깅 페이스 커뮤니티에서 가장 높은 평가를 받은 제로 샷 모델이다. 보이지 AI 연구원들은 검색 정확도를 높이고 환각을 줄이는 동급 최고 임베딩 모델을 개발하는 데 주력해왔다. 몽고DB는 이번 인수로 크리티컬한 정보를 저장·관리할 수 있는 운영 데이터베이스(DB)에서 운영 데이터와 관련성 높은 정보 검색을 제공한다. 또 기업이 신뢰할 수 있는 AI 기반 애플리케이션을 쉽게 구축하도록 지원할 예정이다. 데브 이티체리아 몽고DB 최고경영자(CEO)는 "보이지 AI와 함께 몽고DB는 고도화된 AI 기반 검색 기능을 갖춘 유연한 DB를 제공할 것"이라며 "기업은 유의미한 사업 효과를 창출하고 신뢰 가능한 AI 애플리케이션을 보다 쉽게 구축하게 됐다"고 말했다. 텅유 마 보이지 AI 창립자는 "몽고DB에 합류하게 되면서 보다 많은 고객에게 최첨단 AI 검색 기술을 제공하고 이를 미션 크리티컬 애플리케이션에 원활하게 통합할 수 있게 됐다"며 "임베딩 및 리랭킹 부문에서 보이지 AI가 갖춘 전문성과 우수한 몽고DB 데이터베이스를 결합해 기업이 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 대규모로 제공하는 AI 애플리케이션을 구축하고 다양한 상황에 AI를 적용할 수 있도록 지원할 것"이라고 밝혔다.

2025.02.25 15:23장유미

몽고DB, MS 이그나이트 2024 공개 AI신기술 3종 추가

마이크로소프트가 이그나이트 2024에서 선보인 신기술을 몽고DB(MongoDB)에 도입한다. 몽고DB는 마이크로소프트와의 협력을 통해 AI 기반 신규 기능을 세 가지를 지원한다고 25일 밝혔다. 이를 통해 양사 공동 고객은 검색 증강 생성(RAG) 기반 앱 구축 시 몽고DB 아틀라스를 마이크로소프트 애저 AI 파운드리의 벡터 저장소로 선택할 수 있다. 또한 아틀라스의 벡터 기능과 마이크로소프트 애저 및 애저 오픈AI의 생성형 AI 툴과 서비스를 함께 사용 가능하다. 몽고DB 아틀라스용 마이크로소프트 패브릭에서 오픈 미러링 기능을 제공해, 기업이 운영 데이터 기반 인사이트를 준실시간(near real-time)으로 활용할 수 있도록 돕는다. 애저 아크 기반 쿠버네티스 애플리케이션을 위한 애저 마켓플레이스에 몽고DB 엔터프라이즈 어드밴스드(이하 몽고DB EA)를 출시하고 온프레미스, 멀티클라우드 및 엣지 환경에서 쿠버네티스를 실행하는 기업의 몽고DB 도입을 지원할 예정이다. 기업은 애저 AI 파운드리를 통해 액세스할 수 있는 애저 오픈AI 서비스를 이용해 고급 LLM과 결합된 자체 데이터로 RAG 애플리케이션을 개발할 수 있다. 몽고DB 아틀라스와 애저 오픈AI 서비스의 새로운 통합을 통해 아틀라스에 저장된 엔터프라이즈 데이터를 불러와 자체 컨텍스트를 기반으로 대규모언어모델(LLM)을 보강할 수 있다. 이를 통해 기업은 최신 엔터프라이즈 데이터 및 컨텍스트에 기반한 맞춤형 챗봇, 코파일럿, 사내 애플리케이션 및 고객용 포털을 쉽게 구축할 수 있다. 개발자는 추가 코딩이나 파이프라인 구축 없이도 아틀라스를 고급 LLM을 위한 벡터 데이터 저장소로 추가하고, 애저 AI 파운드리의 '챗 플레이그라운드' 기능을 사용해 애플리케이션 생산 전 엔터프라이즈 데이터와 원하는 LLM을 빠르게 테스트해볼 수 있다. 마이크로소프트 패브릭은 기업이 AI 기반 분석 플랫폼에서 자체 데이터를 기반으로 실행 가능한 인사이트를 수집하도록 지원한다. 이제 몽고DB 아틀라스용 마이크로소프트 패브릭에서 준실시간 연결을 위한 새로운 오픈 미러링 기능을 통해 아틀라스 및 마이크로소프트 원레이크(OneLake) 간 데이터 동기화를 비롯해 준실시간 분석, AI 기반 예측, 비즈니스 인텔리전스 보고서 생성 등이 가능하다. 또한 아틀라스에서 원레이크로 데이터를 유지 및 복제하거나 한 가지 데이터 플랫폼을 선택할 필요 없이 양사 제품을 모두 매끄럽게 활용할 수 있다. 애저 아크 기반 쿠버네티스 애플리케이션을 위한 애저 마켓플레이스에 몽고DB EA 출시로 기업은 다양한 환경에서 더욱 유연하게 애플리케이션을 구축할 수 있다. 몽고DB EA가 제공하는 엔터프라이즈 쿠버네티스 오퍼레이터는 여러 쿠버네티스 클러스터에 레플리카 세트, 클러스터 샤딩, 옵스매니저(Ops Manager) 툴을 구축하고 핵심 워크로드에 대한 가용성과 회복탄력성, 확장성을 높인다. 애저 아크는 애저, 온프레미스 및 타사 클라우드를 비롯한 다양한 환경에서 해당 쿠버네티스 클러스터에 대한 효과적인 중앙 관리를 제공해, 고객은 강력한 데이터 계층의 회복탄력성을 누리며 강력하고 분산된 애플리케이션을 구축할 수 있다. 몽고DB 앨런 차브라 월드와이드 파트너 부문 수석 부사장은 "몽고DB의 여러 비즈니스 요구사항을 해결하고자 데이터 분석 및 인사이트 도출을 위한 툴을 모색하고 있다"며 "이제 몽고DB 아틀라스와 애저 AI 파운드리의 통합을 통해 고객은 몽고DB에 저장된 자체 데이터로 차세대 AI 애플리케이션을 강화할 수 있다"고 설명했다. 이어 "마이크로소프트 패브릭의 오픈 미러링을 활용한 아틀라스와 원레이크 간의 데이터 동기화 및 효율적인 데이터 분석도 가능해졌다"며 "마이크로소프트와 몽고DB의 강점이 통합된 이번 협력으로 개발자가 더 나은 애플리케이션을 개발하는 데 도움이 될 것"이라고 말했다.

2024.11.25 18:17남혁우

몽고DB "앱 개발 '몽고DB 8.0'로 신속·안전하게"

몽고DB가 멀티클라우드 개발자 데이터 플랫폼을 업그레이드해 갈수록 복잡해지는 애플리케이션 개발 과정을 간소화하고 안전성을 높였다. 몽고DB가 운영 데이터베이스(DB) 솔루션 최신 버전인 '몽고DB 8.0'을 출시했다고 11일 밝혔다. 몽고DB 8.0은 다양한 앱 개발에 대한 최적화된 성능을 제공한다. 최근 앱이 처리하는 데이터가 늘어나면서 인프라 비용 증가와 성능 증가 이슈가 발생하고 있다. 일관된 애플리케이션 성능 제공 중요성이 높아진 이유다. 몽고DB 8.0은 애플리케이션이 데이터를 더욱 빠르게 쿼리·변환할 수 있다. 아키텍처 최적화를 통해 메모리 사용량과 쿼리 시간을 줄였다. 이에 기존보다 효율적인 일괄 처리 기능이 가능하다. 몽고DB는 업데이트 버전이 처리량을 32% 올리고 대량 데이터 삽입 속도는 56%, 데이터 복제 중 데이터 삽입 속도는 20% 빨라졌다고 밝혔다. 또 더 많은 양의 시계열 데이터를 처리하고, 리소스 사용량과 비용을 줄이면서 복잡한 집계를 200% 이상 더 빠르게 수행할 수 있다고 설명했다. 몽고DB 8.0은 새 암호화 시스템인 '몽고DB 쿼리어블 인크립션'을 갖췄다. 이 시스템은 몽고DB 암호화 리서치 그룹에서 개발한 암호화 기술이다. 고객은 암호화에 대한 전문 지식 없이도 민감한 앱 데이터를 암호화하고, 이를 몽고DB의 DB에 안전하게 저장, 표현 쿼리를 실행해 데이터를 처리할 수 있다. 쿼리어블 인크립션은 몽고DB 8.0에 추가된 범위 쿼리 기능을 통해 민감한 데이터를 저장·처리하는 앱 데이터 수명 주기 전반에서 데이터를 암호화할 수도 있다. 이를 통해 외부 공격으로 인한 데이터 유출 위험성을 줄일 수 있다. 몽고DB 8.0은 신속한 수평적 확장도 가능하다. 기존 버전보다 합리적인 비용으로 빠르고 쉬운 수평적 확장을 지원한다. 수평적 확장을 통해 단일 서버 컴퓨팅 리소스 양을 늘리기 위한 사전 프로비저닝 없이 다수 서버에 데이터를 분할할 수 있다. 기존 DB 리소스를 상회하는 수준까지 앱을 확장할 수 있다. 추가 구성·설정 없이 최대 50배 빠르고 50% 더 저렴한 시작 비용으로 데이터를 분산시킬 수 있다. 이번 버전은 예상치 못한 앱 수요에 대응하는 회복탄력성도 갖췄다. 사용량 급증이나 수요가 몰리는 기간에 대비해 DB 성능을 최적화할 수 있는 제어를 지원할 수 있다. 최대 쿼리 실행 시간에 대한 기본값을 설정하고, 반복적인 문제를 일으키는 쿼리 유형을 거부하거나 DB 재시작 등 이벤트에 쿼리 설정을 유지하는 기능 등 수요가 많은 앱에 일관된 성능을 제공한다. 몽고DB는 몽고DB 아틀라스 벡터 서치에 양자화된 벡터를 활용하고 완전 무결한 벡터를 자동 양자화 하는 기능도 이번 서비스에 추가했다. 기업은 벡터 양자화를 통해 더 큰 규모와 낮은 비용으로 광범위한 검색·AI 애플리케이션을 구축할 수 있다. 이를 독립적인 확장성과 리소스 최적화를 위한 몽고DB의 인프라 서치 노드와 결합해 비용 효율적으로 성능을 높일 수 있다. 몽고DB 8.0은 몽고DB 아틀라스를 통해 아마존웹서비스(AWS), 구글클라우드, 마이크로소프트 애저에서 사용 가능하다. 온프레미스와 하이브리드 환경에서는 몽고DB 엔터프라이즈 어드밴스드를 통해 이용할 수 있다. 몽고DB 짐 샤프 최고기술책임자(CTO)는 “고객들은 핵심 운영 DB 규모에 상관없이 성능이 가지는 중요성을 인지하고 있다"며 "이번 새 서비스는 고객이 필요로 하는 보안, 회복탄력성, 가용성 및 성능에 대한 엄격한 요구사항을 충족하며 이를 통해 다양한 앱 구축을 위한 강력한 기반을 제공한다"고 말했다.

2024.10.11 10:45김미정

[현장] 몽고DB 8.0 출시 임박…"앱 개발·DB 관리 쉽고 안전하게"

"클라우드·데이터 환경이 복잡해지고 있습니다. 몽고DB는 데이터베이스(DB) 관리와 애플리케이션 개발 환경에 유연성과 신속성을 제공합니다. 이를 통해 DB 관리자와 앱 개발자는 대규모 DB를 통합적으로 관리하고 새로운 앱 개발을 원활히 할 수 있습니다." 몽고DB 앤드류 데이비슨 수석부사장은 3일 서울 롯데호텔월드에서 열린 연례 개발자 컨퍼런스 '몽고DB 닷로컬 서울' 기조연설에서 이같이 밝혔다. 데이비슨 수석부사장은 최근 클라우드 스프롤(cloud sprawl) 문제가 심각해지고 있다고 지적했다. 클라우드 스프롤은 여러 클라우드 플랫폼에 걸쳐 애플리케이션, 데이터, 서비스가 분산된 상태를 뜻한다. 이로 인해 기업은 데이터 관리가 복잡해지고 앱 개발에 비용을 더 들여야 한다. 데이비슨 수석부사장은 "생성형 인공지능(AI)이 기업 시스템에 들어서면서 클라우드 스프롤 문제가 더 심각해졌다"며 "기업이 복잡한 데이터를 관리할 뿐 아니라 AI 시스템 처리까지 수행해야 한다"고 지적했다. 그러면서 "기업들은 데이터 관리 복잡성을 줄이고 간소화할 수 있는 일관적 플랫폼 찾는 것이 주요 과제"라고 덧붙였다. 데이비슨 부사장은 이에 대한 해결책으로 '몽고DB 아틀라스'를 제시했다. 몽고DB 아틀라스는 DB 백업부터 복구, 업그레이드, 패치 적용, 모니터링 등 관리 작업을 통합 처리하는 솔루션이다. 이를 통해 DB 운영 복잡성을 줄이고 신속한 앱 개발 환경을 제공한다. 몽고DB 아틀라스 벡터 검색으로 앱 개발 간소화 기능을 제공할 수 있다. 보통 AI·ML 앱은 텍스트뿐 아니라 이미지, 음성 등 여러 데이터를 벡터로 변환해 처리한다. 이때 벡터는 데이터를 수치화한 다차원 공간 점 형태로 표시된다. 벡터 검색은 점들 사이 거리를 자동으로 계산한다. 이후 점끼리 유사한 결과를 신속히 찾는다. 이를 통해 효율적인 검색 인덱스를 생성할 수 있다. 대규모 DB에서도 빠른 검색 성능을 제공한다. 데이비슨 부사장은 "이 검색 기능은 자연어처리(NLP)를 비롯한 이미지 인식, 음성 분석 등 다양한 AI·ML 작업에서 활용될 수 있다"며 "문서 검색·추천을 비롯한 이미지 검색, 음성 인식·분석, 챗봇·가상 비서 애플리케이션 제작에 활용될 수 있다"고 강조했다. 데이비슨 부사장은 "몽고DB 아틀라스 사용자는 특화된 DB 개발을 할 필요가 없다"고 설명했다. 이어 "이미 설정된 아키텍처 내에서 쉽게 앱 개발을 할 수 있다"며 "앱 개발과 DB 관리를 기존보다 비용효율적으로 진행할 수 있다"고 말했다. 몽고DB 8.0 내달 출시…"DB 관리 더 안전" 데이비슨 부사장은 내달 몽고DB 8.0을 출시한다고 밝혔다. 지난해 9월 7.0 버전을 내놓은 뒤 1년 만이다. 데이비슨 부사장은 몽고DB 8.0 특장점을 쿼리 필터링으로 꼽았다. 리소스를 너무 많이 차지하는 쿼리를 자동으로 감지·차단하는 기능이다. 이를 통해 DB 성능을 저하할 수 있는 비효율적인 쿼리를 방지할 수 있다. DB 관리자는 쿼리 성능을 최적화하고 앱이 예상치 못한 부하에 대비할 수 있다. 데이비슨 부사장은 최신 버전에 더 향상된 보안 기능을 탑재했다고 설명했다. 새 보안 기능은 규정 준수 인증을 비롯한 데이터 암호화, 보안 통합 등을 포함한다. 이를 통해 몽고DB 8.0 사용자는 데이터 전송·저장 중에도 전체 데이터 시스템을 보호할 수 있다. 이 외에도 몽고DB 8.0 특장점으로 50배 더 빨라진 리밸런싱 작업 속도를 비롯한 쿼리어플 인크립션, 레인지 쿼리 지원 등이 언급됐다. 데이비슨 수석부사장은 "개발자들이 몽고DB 아틀라스에 열광하는 이유는 단일 플랫폼에서 모든 애플리케이션에 대한 조직의 운영 데이터를 저장·처리할 수 있는 통합된 기능을 제공하기 때문"이라며 "올해 몽고DB 아틀라스에 새롭게 출시된 서비스를 통해 고객들이 최신 앱을 더 쉽게 구축, 배포 및 실행할 수 있을 뿐 아니라 비용을 절감하면서 성능을 최적화할 수 있도록 지원할 것"고 말했다.

2024.09.03 15:15김미정

몽고DB, AWS・구글클라우드와 생성형 AI 협력 확대

몽고DB는 아마존웹서비스(AWS), 구글 클라우드 등과 협력을 확대한다고 13일 밝혔다 . 몽고DB는 '날리지베이스 포 아마존 베드록'에 '몽고DB 아틀라스 벡터 서치'를 정식 통합해, 기업이 완전관리형 파운데이션 모델(FM)를 활용해 생성형 AI 애플리케이션 기능을 더 쉽게 구축할 수 있도록 지원한다. 수많은 개발자와 고객이 비즈니스 크리티컬 애플리케이션 구동을 위해 사용 중인 업계를 선도하는 개발자 데이터 플랫폼인 몽고DB에서 구글 클라우드의 제미나이 코드 어시스트를 최적화하며 애플리케이션 개발 및 현대화를 위한 향상된 개발자 경험을 제공한다. 아마존 베드록은 AWS의 완전관리형 서비스로, 단일 API를 통한 다양한 고성능 FM을 지원하고 보안, 개인정보 보호 및 책임감 있는 AI 역량을 갖춘 생성형 AI 애플리케이션 구축을 위한 광범위한 기술을 제공한다. 이번 통합으로 개발자는 자체 데이터를 활용해 복잡한 작업을 자동화하고, 엔드 유저의 요구사항에 따라 정확하고 신뢰 가능한 최신 응답을 제공하는 생성형 AI 애플리케이션을 쉽게 제작할 수 있다. 기업은 아틀라스 벡터 서치에서 처리된 데이터를 기반으로 AWS에서 빠르고 쉽게 생성형 AI 애플리케이션을 배포할 수 있으며, 더욱 정확하고 관련성 높은 응답을 제공할 수 있다. 벡터 데이터만 저장하는 애드온 솔루션과 달리, 아틀라스 벡터 서치는 고성능의 확장 가능한 벡터 데이터베이스로서 전 세계에 분산된 운영 데이터베이스와 통합돼 기업의 전체 데이터를 저장 및 처리할 수 있어 생성형 AI 애플리케이션을 효과적으로 지원한다. 아마존 베드록과의 통합으로 고객은 실시간 운영 데이터를 벡터 임베딩으로 변환해 대규모 언어 모델(LLMs)에서 사용할 수 있다. AI21랩스, 아마존, 앤트로픽, 코히어, 메타, 미스트랄 AI, 스태빌리티 AI 등의 LLM 을 자체 데이터로 맞춤화한다. 개발자는 검색 증강 생성(RAG)을 위한 아마존 베드록 에이전트로 직접 코딩하지 않더라도 사용자 쿼리와 연관된 맥락에 맞는 응답을 바탕으로 애플리케이션을 구축할 수 있다. 기업은 몽고DB 아틀라스 서치 노드를 통해 핵심 운영 데이터베이스에서 생성 AI 워크로드를 분리 및 확장하며 쿼리 시간을 최대 60% 단축하는 등 비용과 성능을 최적화할 수 있다. 이 같은 완전관리형 기능은 노보 노디스크 같은 AWS와 몽고DB의 공동 고객이 조직 전반에서 자체 데이터로 생성형 AI를 안전하게 사용하고, 운영 오버헤드와 수작업을 줄이며 비즈니스 가치 실현을 가속화하도록 돕는다. 구글 클라우드의 제미나이 코드 어시스트는 코드 제안을 생성하고, 통합개발환경(IDE)에서 기존 코드에 관한 문의에 답하며, 간단한 프롬프트 입력으로 전체 코드베이스를 업데이트할 수 있는 기능을 제공한다. 몽고DB와 구글 클라우드의 협업으로 개발자는 제미나이 코드 어시스트를 활용해 몽고DB 코드와 매뉴얼, 모범 사례에 대한 답변과 정보를 얻을 수 있을 뿐만 아니라 신기능을 빠르게 프로토타이핑하고 애플리케이션 개발을 가속화할 수 있다. 오늘날 많은 개발자는 워크플로우에 생성형 AI 기반 코딩 어시스턴트를 통합해 일상 업무를 자동화해 생산성을 높이고 중요한 업무에 집중하기 위한 방법을 모색하고 있다. 제미나이 코드 어시스트는 공개된 데이터 세트를 학습하고 코드베이스에 대한 뛰어난 가독성을 갖췄으며, 널리 사용되는 애플리케이션, 소스 코드 저장소, 코드 편집기 등과 통합돼 개발자의 요구사항을 충족할 수 있는 기능을 제공한다. 제미나이 코드 어시스트의 통합으로 개발자는 신속한 애플리케이션 구축과 현대화를 위한 몽고DB 활용법을 익히고, 몽고DB 매뉴얼에서 엄선된 콘텐츠와 코드를 확인하며, 사용사례를 비롯해 몽고DB에서 데이터 작업 시 적용할 수 있는 다양한 기능에 대한 고도화된 제안을 받을 수 있다. 이 밖에도 제미나이 코드 어시스트는 자연어 채팅, 코드 사용자화, 전체 코드베이스의 대규모 변경, AI 기반의 스마트한 작업 자동화, API 개발 간소화 등 핵심 기능과 기업이 라이선스 요건을 준수할 수 있도록 코드 제안 시 출처를 함께 제공한다. 이처럼 양사의 지속적인 협력은 개발자가 반복적인 작업에 투입하는 시간을 대폭 줄이고 구글 클라우드용 몽고DB에서 데이터 기반 애플리케이션을 신속하게 구축할 수 있는 토대를 제공한다. 바시 필로민 AWS 생성형 AI 부문 부사장은 “오늘날 수만 개의 기업은 특정 요구사항에 맞는 생성형 AI 애플리케이션을 구축하기 위해 아마존 베드록을 사용하고 있다”며 “이제 양사의 공동 고객은 날리지베이스 포 아마존 베드록에서 정식 제공되는 몽고DB 아틀라스 벡터 서치로 RAG를 더욱 쉽고 빠르게 구현하며 데이터에서 풍부한 인사이트를 도출할 수 있다”고 강조했다. 스티븐 오반 구글 클라우드 마이그레이션, ISV 및 마켓플레이스 부문 부사장은 “제미나이 코드 어시스트는 개발자가 고품질 코드를 더 효율적으로 작성할 수 있도록 엔터프라이즈급 AI를 지원한다”며 “개발자는 제미나이 코드 어시스턴트로 확장된 몽고DB 관련 정보와 매뉴얼, 코드를 통해 애플리케이션 구축과 가치 창출에 소요되는 시간을 줄이고, 소프트웨어 개발 및 제공 프로세스 전반에서 불필요한 마찰을 줄일 수 있다”고 밝혔다.

2024.05.13 11:05김우용

몽고DB, 생성형 AI 애플리케이션 구축 지원 'MAAP' 발표

몽고DB는 기업의 신속한 생성형 AI기반 애플리케이션 구축 및 배포를 지원하는 '몽고DB AI 애플리케이션 프로그램(MAAP)'을 7일 발표했다. MAAP은 기업 고객을 위한 몽고DB 및 파트너사의 전략적 자문과 전문 서비스를 비롯해 통합된 엔드투엔드 기술 스택을 제공한다. MAAP에는 컨설팅 및 파운데이션 모델(FM), 클라우드 인프라, 생성형 AI 프레임워크 및 모델 호스팅 제공기업 등이 초기 파트너로 참여해 몽고DB와 함께 고객이 고도화된 AI 기반 애플리케이션으로 비즈니스의 어려움을 해결하도록 지원할 방침이다. 이를 위해 MAAP은 생성형 AI를 빠르고 효율적으로 애플리케이션에 도입하길 원하는 기업을 위해 필요한 기술 스택과 전문성을 제공하는 원스톱 솔루션으로 설계됐다. 모든 기업은 생성형 AI가 주도한 혁신 속에서 경쟁 우위를 점하고 고객의 높아진 기대치를 뛰어넘기 위해 애플리케이션 현대화를 추진하고 있다. 전 산업군의 기업이 새로운 기술 변화의 이점을 누리기 위해 나서고 있지만, 새로운 종류의 애플리케이션을 안전하고 안정적으로 구축, 배포 및 확장하는 데 필요한 데이터 전략과 기술을 갖추지 못한 경우가 많다. 이들 중 상당수는 확장이 불가능한 레거시 기술로 인해 비효율적인 데이터 작업 방식을 고수하고 있으며, 일부는 불필요한 복잡성과 비용을 야기하는 단일 목적의 볼트온 솔루션을 사용하고 있다. 이러한 경우, 기업은 기존의 기술과 애드온 솔루션으로 인해 장기적인 성공보다는 PoC 수준의 단기적인 결과에 머물게 된다. MAAP은 기업이 가진 비즈니스 문제를 파악하고 역추적하며, 솔루션을 신속하게 구축 및 반복해 혁신적인 생성형 AI 애플리케이션 생산에 최적화된 전략적 프레임워크와 전문 서비스, 기술 로드맵을 제공한다. 몽고DB는 통합 개발자 데이터 플랫폼에서 기업이 생성형 AI 애플리케이션을 배포할 수 있는 기술을 MAAP에 접목했으며, 이와 함께 업계를 선도하는 컨설팅 및 FM, 클라우드 인프라, 생성형 AI 프레임워크 및 모델 호스팅 제공기업과의 파트너십을 기반으로 엔드투엔드 솔루션을 제공한다. 대표적으로 앤트로픽, 애니스케일, 아마존웹서비스(AWS), 코히어, 크레달.ai, 파이어웍스.ai, 구글클라우드, 그래비티나인, 랭체인, 라마인덱스, 마이크로소프트 애저, 노믹, 피어아일랜드, 퓨어인사이트, 투게더AI 등 기업이 MAAP의 초기 파트너사로 참여해 고객에게 필요한 기술, 풀서비스(full-service) 및 전문가 지원을 제공한다. MAAP은 기업에 대한 고도로 맞춤화된 분석에 기반한다. 먼저 몽고DB 프로페셔널 서비스는 조직의 현재 기술 스택을 평가하고 고객과 협력해 해결해야 할 비즈니스 문제를 파악한다. 이어 컨설팅 파트너와 함께 전략적 로드맵을 개발하고 프로토타입을 신속하게 마련해 결과물이 고객의 기대에 부합하는지 검증하며, 이를 실제 운영 환경에서 사용할 수 있도록 완전하게 구축된 애플리케이션을 최적화한다. 고객은 필요에 따라 새로운 생성형 AI 기능을 개발하기 위한 몽고DB 프로페셔널 서비스를 계속 지원받을 수 있다. 기업은 조직 전반과 고객을 위한 애플리케이션에 배포된 새로운 기술이 예상대로 작동하며 민감한 데이터를 노출하지 않는다는 확신을 가질 수 있어야 한다. MAAP의 파트너사는 안전성과 신뢰성, 유용성을 보장하도록 설계된 선도적인 FM을 제공한다. 기업은 FM을 강력한 거버넌스 제어와 자체 데이터를 사용하는 검색 증강 생성(RAG) 등의 기술과 결합함으로써 FM이 제공하는 데이터를 정확히 제어하고 정확도 개선에 필요한 컨텍스트를 제공하며 환각현상을 줄일 수 있다. 기업은 MAAP 파트너를 통해 도메인별 사용 사례에 최적화된 미세 조정 및 추론 서비스도 사용하며, 앤스로픽, 코히어, 메타, 미스트랄, 오픈AI 등 모델을 기반으로 빠른 AI 모델 응답 시간을 확보할 수 있다. 이처럼 MAAP은 사용 사례에 필요한 생성형 AI 참조 아키텍처, 통합 기술, 규정 등 실무 중심의 전문 서비스를 제공해 의도대로 작동하는 안전한 고성능 애플리케이션을 구축 가능하다. MAAP은 생성형 AI를 대규모로 도입할 준비가 되지 않은 기업에게 안전한 비공개 샌드박스 환경에서 진행되는 맞춤형 프로토타입 세션을 제공한다. 예를 들어 전략, 운영, IT, 소프트웨어 개발 등 조직의 여러 부서가 전문가 세션에 참여해 다양한 의견을 모으고, 생성형 AI를 통해 해결할 수 있는 내부 비즈니스 과제를 파악하는 데 맞춤형 MAAP을 활용할 수 있다. 나아가 몽고DB 프로페셔널 서비스가 주도하는 해커톤을 통해 솔루션을 공동 구축하고 내부 사용 사례에 대한 효과를 테스트한다. 즉, MAAP은 생성형 AI가 특정 비즈니스 문제를 해결하는 실질적인 솔루션을 신속하게 구축하는 데 필요한 교육, 리소스 및 기술을 제공한다. 앨런 차브라 몽고DB 월드와이드 파트너 부문 수석부사장은 “기민함이 필요한 스타트업부터 탄탄한 입지를 구축한 글로벌 기업까지 몽고DB의 다양한 고객이 생성형 AI에 많은 관심을 보이고 있다”며 “이들은 몽고DB의 최신 기술과 포괄적인 서비스를 활용해 혁신적인 아이디어를 실제 애플리케이션으로 전환하고 있으나 일부 기업은 여전히 비즈니스 문제 해결을 위해 생성형 AI를 통합할 최상의 방법을 고민하고 있다”고 설명했다. 그는 “MAAP은 강력한 개발자 데이터 플랫폼인 몽고DB 아틀라스와 몽고DB가 보유한 전문성 및 서비스, 그리고 생성형 AI 업계 리더들과의 전략적 파트너십을 통해 규모를 막론하고 모든 기업이 생성형 AI를 자신 있게 도입하고 구현할 수 있는 포괄적인 로드맵을 제공한다”며 “몽고DB와 파트너는 MAAP을 통해 고객의 생산성을 높이고 고객과의 상호 작용을 혁신하며 업계 발전을 주도하는 데 생성형 AI를 활용할 수 있도록 지원한다”고 강조했다.

2024.05.07 11:37김우용

몽고DB, 아틀라스 스트림 프로세싱 등 신규 기능 출시

몽고DB는 최근 개최한 연례 개발자 행사인 '몽고DB 닷로컬 뉴욕'에서 최신 애플리케이션을 빠르고 쉽게 구축, 배포 및 실행할 수 있는 몽고DB 아틀라스의 새로운 기능을 발표했다고 3일 밝혔다. 업데이트로 몽고DB 아틀라스 스트림 프로세싱이 정식 출시됐다. 개발자는 다양한 소스의 실시간 데이터를 한층 쉽게 활용하며 응답성이 뛰어난 애플리케이션을 실행할 수 있다. 마이크로소프트 애저에서 몽고DB 아틀라스 서치 노드를 지원해 대규모 지능형 애플리케이션 구동에 필요한 생성형 AI 워크로드의 성능 및 비용 최적화를 위해 유연성을 제공한다. 클라우드, 온프레미스, 엣지 디바이스를 아우르는 다양한 장소에서 분산된 애플리케이션의 데이터 관리 복잡성을 줄여주는 몽고DB 아틀라스 엣지 서버의 새로운 기능도 발표됐다. 몽고DB 아틀라스의 새로운 기능은 규모를 막론하고 산업 전반의 모든 기업이 오늘날의 비즈니스 환경이 요구하는 보안과 회복탄력성, 내구성을 갖춘 차세대 애플리케이션을 구축, 배포 및 실행할 수 있도록 지원한다. 몽고DB 아틀라스 스트림 프로세싱의 정식 출시로 개발자는 전송 중이거나 유휴 상태의 데이터를 활용해 다양한 변수에 대응 가능한 이벤트 기반 애플리케이션을 구동할 수 있다. 사물인터넷(IoT) 디바이스, 검색 활동, 재고 피드 등의 소스에서 발생하는 스트리밍 데이터는 엔드유저의 행동이나 조건에 따라 변하기 때문에 기업이 최신 애플리케이션 환경에서 유동적인 경험을 제공하는 데 매우 중요하다. 이에 따라 이벤트 기반 애플리케이션을 구축하기 위해서는 상황에 맞게 적응할 수 있는 유연한 데이터 모델이 필요하다. 기업은 유연하고 확장 가능한 데이터 모델을 기반으로 하는 몽고DB 아틀라스 스트림 프로세싱을 통해 전송 중 또는 유휴 데이터를 분석하고 비즈니스 로직을 몇 초 안에 조정 가능한 애플리케이션을 구축할 수 있다. 가령 기업은 기상 조건과 공급망 데이터 피드를 기반으로 배송 경로를 최적화하는 애플리케이션을 구축하거나 금융 거래 데이터 피드와 구매 내역에 대한 분석을 바탕으로 AI 기반 사기를 실시간으로 탐지하는 데 아틀라스 스트림 프로세싱을 활용해 낮은 운영 오버헤드로 많은 양의 데이터를 더욱 빠르게 처리할 수 있다. 기존 AWS 및 구글 클라우드 환경에서 이용할 수 있는 몽고DB 아틀라스 서치 노드가 이제 애저에서도 프리뷰로 제공된다. 아틀라스 서치 노드는 몽고DB 아틀라스 벡터 서치 및 몽고DB 아틀라스 서치를 사용하는 생성형 AI 및 관련성 기반 검색 워크로드를 위한 전용 인프라를 제공한다. 고객은 핵심 운영 데이터베이스 노드와는 별개로 아틀라스 서치 노드를 통해 워크로드를 분리하고 비용을 최적화하며 쿼리 시간을 최대 60%까지 단축할 수 있다. 또한 기업은 아틀라스 서치 노드를 통해 까다로운 애플리케이션을 위한 고가용성 생성형 AI 및 관련성 기반 검색 워크로드를 대규모로 실행할 수 있다. 항공사의 경우, 아틀라스 서치 노드를 활용해 운영 데이터베이스 워크로드에 필요한 컴퓨팅 및 메모리 자원의 크기를 조정하지 않고도 벡터 검색 워크로드를 원활하게 분리하고 필요한 인프라는 확장해, 사용량이 급증하는 AI 기반 예약의 성능을 대규모로 최적화할 수 있다. 현재 퍼블릭 프리뷰 버전으로 제공되는 몽고DB 아틀라스 엣지 서버는 개발자가 클라우드 및 엣지 환경에서 분산 애플리케이션을 배포, 운영할 수 있는 기능을 제공한다. 몽고DB 아틀라스 엣지 서버는 로컬 및 원격 인프라에서 실행되는 동기화 서버와 로컬 인스턴스를 제공해 엣지 환경에서 애플리케이션 관리에 대한 복잡성과 위험을 크게 낮출 수 있다. 아틀라스 엣지 서버를 사용하면 애플리케이션이 클라우드에 비정기적으로 연결되는 경우에도 운영 데이터에 액세스할 수 있다. 가령 병원에 정전이나 인터넷 연결 오류가 발생한 경우, 아틀라스 엣지 서버는 환자의 의료 디바이스에서 애플리케이션을 계속 실행하고 연결 복구 후 자동으로 데이터를 동기화 및 복원한다. 아틀라스 엣지 서버는 데이터 계층화를 통해 중요 데이터를 클라우드에 우선 동기화함으로써 네트워크 혼잡을 줄인다. 이 밖에도 로컬 데이터 계층을 유지해 지연 시간을 줄이고 실시간 데이터 기반의 신속한 작업을 가능케 한다. 이처럼 기업은 아틀라스 엣지 서버를 통해 엔드유저와 더 가까운 위치에서 보다 쉽게 고가용성의 최신 애플리케이션을 실행할 수 있다. 사히르 아잠 몽고DB 최고제품책임자(CPO)는 “몽고DB의 많은 고객들이 몽고DB 아틀라스가 하나의 플랫폼에서 조직 전체 애플리케이션에 대한 운영 데이터를 저장하고 처리할 수 있는 통합 기능을 제공한다는 점을 강점으로 꼽는다”며 “생성형 AI와 실시간 자체 데이터를 활용하는 최신 애플리케이션에 최적화된 몽고DB 도큐먼트 데이터 모델의 유연성과 확장성도 고객의 많은 사랑을 받고 있는 이유”라고 밝혔다. 그는 “새롭게 발표한 몽고DB 아틀라스 서비스는 최신 애플리케이션을 더욱 쉽게 구축, 배포 및 실행할 수 있을 뿐만 아니라 비용을 절감하며 성능을 최적화할 수 있도록 지원한다”고 강조했다.

2024.05.03 12:28김우용

몽고DB, 구글클라우드와 생성형 AI 협력 확대

몽고DB는 최근 개최된 '구글 클라우드 넥스트 2024'에서 구글 클라우드와 협력 강화를 발표했다. 협력 확대로 개발자는 몽고DB 아틀라스 벡터 서치와 구글 클라우드의 버텍스 AI를 사용해 생성형 AI 애플리케이션을 더욱 쉽고 비용 효율적으로 구축, 확장 및 배포할 수 있으며, 빅쿼리를 통한 데이터 처리 시 추가 지원을 제공받을 수 있다. 양사는 유통 및 제조업을 위한 새로운 산업 솔루션을 위해 손잡고, 몰입도 높은 쇼핑 경험과 스마트 팩토리용 데이터 기반 애플리케이션에 적합한 개발 환경을 제공한다. 이와 함께 민감한 데이터 기반의 워크로드 실행을 위한 몽고DB 엔터프라이즈 어드밴스드 구글 분산형 클라우드(GDC) 지원도 새롭게 추가됐다. 몽고DB와 구글 클라우드는 2018년 파트너십 체결 이후 켈러 윌리엄스, 파워렛저, 렌트더런웨이, 얼타 등 수천 개의 공동 고객사가 클라우드 네이티브 데이터 전략을 채택하고 조직 운영 및 엔드 유저 서비스 방식을 현대화하도록 도왔다. 몽고DB 아틀라스 서치 노드를 구글 클라우드에서 이용할 수 있게 됨에 따라 아틀라스 벡터 서치 및 아틀라스 서치를 사용하는 생성형 AI 및 관련성 기반 검색 워크로드를 위한 전용 인프라를 제공한다. 고객은 핵심 운영 데이터베이스 노드와는 별개로 아틀라스 서치 노드를 통해 워크로드를 분리하고 비용을 최적화하며 쿼리 시간을 최대 60%까지 단축할 수 있다. 특정 기간에만 트래픽이 많은 애플리케이션을 운영하는 금융 서비스 기업의 경우, 아틀라스 서치 노드가 포함된 전용 인프라를 통해 전체 워크로드 중 생성형 AI가 적용된 영역을 분리 및 확장하며 데이터베이스로부터 독립적으로 성능을 최적화할 수 있다. 기업은 전체 데이터베이스 크기를 조정할 필요 없이 자율 작업이 가능한 AI 에이전트를 위해 아틀라스 벡터 서치로 지식 검색 워크로드를 확장할 수 있다. 양사는 지난해 아틀라스 벡터 서치와 버텍스AI의 통합을 발표한 이래 생성형 AI 애플리케이션 구축을 위한 관리형 파운데이션 모델의 선택지를 넓혀왔다. 이제 전용 버텍스AI 확장 프로그램을 통해 데이터 변환이나 아틀라스 및 구글 클라우드 간 데이터 파이프라인을 관리할 필요 없이 엔트로픽, 구글클라우드, 메타, 미스트랄 등 대규모 언어 모델(LLM)을 쉽게 활용할 수 있다. 개발자는 조직의 실시간 운영 데이터로 LLM을 보강할 수 있어 복잡성을 낮추는 한편, 정확성과 신뢰성을 갖추고, 컨텍스트에 맞는 고도로 개인화된 엔드 유저 경험을 제공하는 최신 애플리케이션을 구축할 수 있다. 버텍스AI 콘솔에서 자연어 채팅을 통해 아틀라스에 저장된 데이터로 데이터 작업 및 데이터베이스 운영에 필요한 쿼리를 자동 생성할 수도 있다. 빅쿼리는 클라우드 전반에서 분석, 비즈니스 인텔리전스(BI) 및 머신 러닝 워크로드를 위한 확장성 및 비용 효율성을 갖춘 서버리스 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스다. 현재 개발팀은 빅쿼리와 아틀라스 간 양방향 동기화를 통해 실시간 운영 데이터로 분석 워크로드를 강화하거나 엔드 유저 애플리케이션에 기존 엔터프라이즈 데이터에 대한 액세스를 제공하고 있다. 이제 스파크의 저장 프로시져와 빅쿼리의 새로운 통합으로 분석, BI 및 엔드 유저 애플리케이션을 위한 빅쿼리와 아틀라스 간 데이터 처리 워크플로우를 자동화하고 최적화 및 재사용할 수 있다. 수만 개의 기업이 높은 성능과 확장성을 갖춘 다양한 유형의 실시간 애플리케이션 데이터를 안전하게 저장, 처리 및 관리하기 위해 아틀라스를 사용하고 있다. 오늘날 많은 제조기업이 공장 장비 센서, 엔드 유저 애플리케이션, 전사적자원관리(ERP) 시스템 등 여러 소스의 데이터를 결합해 의사결정을 자동화하고 효율성을 높이며 운영 현대화를 도모하고 있으나 여전히 레거시 기술에 대한 의존으로 인해 혁신에 어려움을 겪고 있다. 새로운 아틀라스와 구글 클라우드 매뉴팩처링 데이터 엔진의 통합은 최신 실시간 애플리케이션으로 프로세스를 자동화하고 운영을 최적화하도록 돕는다. 몽고DB는 구글 클라우드의 '인더스트리 밸류 네트워크(IVN)' 파트너 프로그램에 합류해 유통기업이 대규모 고객 경험을 제공할 수 있도록 애플리케이션 구축을 지원한다. IVN은 SI파트너와 협업해 산업 전반에서 차별화된 엔드투엔드 솔루션 개발을 간소화하며 혁신을 가속화하는 이니셔티브다. 유통기업은 디지털 혁신 컨설팅 기업인 킨 앤 카르타의 통합 커머스 네트워크를 사용해 구글 클라우드용 아틀라스에서 비즈니스 요구 사항을 충족하고 고객에게 몰입도 높은 쇼핑 경험을 제공할 수 있는 최신 상거래 아키텍처를 구축할 수 있다. 민감한 데이터를 다루는 정부나 공공기관, 규제 산업군의 기업은 제한적인 워크로드 실행으로 인해 운영 현대화에 어려움을 겪고 있다. GDC에서 제공되는 몽고DB 엔터프라이즈 어드밴스드는 구글 클라우드나 공용 인터넷에 연결되지 않은 에어갭 환경에서 애플리케이션을 구축, 배포 및 확장할 수 있다. 몽고DB는 민감한 워크로드를 실행하는 고객을 위한 분산형 클라우드 프로그램인 '구글 클라우드 레디'에 검증된 솔루션을 제공 중인 초기 소프트웨어 기업 중 한 곳이다. GDC는 정부, 공공기관 및 규제 산업군의 기업이 엄격한 데이터 레지던시와 보안 요구 사항을 해소하도록 돕는다. 이들은 GDC와 엔터프라이즈 어드밴스드의 통합으로 민감한 데이터를 보호하면서 혁신적인 애플리케이션과 기능을 안전하고 유연하게 배포하며 운영 전반을 현대화할 수 있게 됐다. 앨런 차브라 몽고DB 파트너 부문 수석부사장은 “몽고DB와 구글 클라우드의 강력한 파트너십은 다양한 산업군에 걸친 기업의 요구 사항을 충족하기 위해 긴밀히 협력한 결과”라며 “몽고DB는 마켓플레이스 부문에서 '구글 클라우드 올해의 파트너'로 선정되며, 고객의 최신 애플리케이션 구축을 위한 최상의 솔루션을 제공하고 엄격한 보안 및 데이터 프라이버시를 준수하기 위한 노력을 인정받았다”고 밝혔다. 그는 “더 많은 고객이 새로운 유형의 생성형 AI 애플리케이션으로 비즈니스를 강화하는 데 몽고DB와 구글 클라우드를 선택해 양사의 파트너십이 계속 성장하길 기대한다”고 덧붙엿다. 스티븐 오반 구글클라우드 마이그레이션, ISV 및 마켓플레이스 부문 부사장은 “양사는 이미 수천 개의 공동 고객사에 구글 클라우드용 몽고DB 아틀라스를 통한 성공적인 애플리케이션 구축 및 배포를 지원했다”며 “앞으로도 전략적 파트너십을 지속하며, 버텍스 AI 및 빅쿼리를 통한 자동화된 데이터 파이프라인으로 선도적인 모델에 액세스하는 것을 비롯해 생성형 AI로 애플리케이션을 빠르고 효과적으로 구축 및 강화하도록 다양한 선택지를 제공할 것”이라고 강조했다.

2024.04.15 11:46김우용

몽고DB, '아틀라스 스트림 프로세싱' 공개 프리뷰 버전 공개

몽고DB는 아틀라스 스트림 프로세싱의 퍼블릭 프리뷰 버전을 19일 공개했다. 아틀라스 스트림 프로세싱은 높은 도큐먼트 모델 유연성 및 사용 편의성을 제공하고 쿼리 API를 지원하는 몽고DB 아틀라스의 장점을 스트림 처리에 접목한 솔루션이다. 아틀라스 스트림 프로세싱은 빠르게 변화하는 이벤트 데이터의 스트림을 집계 및 보강하고, 전송 중이거나 유휴 상태의 데이터 작업 방식을 통합해 개발자 경험을 개선한다. 몽고DB는 개발자가 아틀라스 데이터베이스에서 변경 스트림을 통해 데이터를 지속적으로 처리할 뿐만 아니라 컨플루언트 클라우드, 아마존 MSK, 애저 이벤트 허브, 레드판다 등 파트너 서비스에서 호스팅되는 카프카 데이터를 처리하는 데 아틀라스 스트림 프로세싱을 지원한다. 몽고DB는 몽고DB VS 코드 플러그인에 스트림 프로세싱 인스턴스에 대한 연결을 지원해 VS 코드를 통합했다. 플러그인을 활용하는 개발자는 익숙한 개발 환경에서 프로세서를 생성하고 관리해 도구 간 전환 시간을 줄이고 애플리케이션 구축에 집중할 수 있다. DLQ 기능은 강력한 스트림 처리를 위한 핵심 요소다. 아틀라스 스트림 프로세싱은 DLQ 기능을 확장해 'sp.process()'로 파이프라인을 실행하거나 구동 중인 프로세서에서 '.sample()'을 실행할 때 DLQ 메시지를 표시한다. 이를 통해 DLQ를 위한 타깃 컬렉션을 별도 설정할 필요 없이 더욱 간소화된 개발 환경을 구축할 수 있다. '$lookup'을 지원해 원격 아틀라스 클러스터 데이터로 스트림 프로세서에서 처리 중인 문서를 보강해 문서와 타깃 컬렉션의 필드에 대한 조인을 수행할 수 있다. 변경 스트림 '$source' 역시 개선해 사전 및 사후 이미지도 지원한다. 개발자는 문서 내에서 필드 간 델타 값을 계산하는 일반적인 사례 뿐만 아니라 삭제된 문서의 전체 내용에도 액세스할 수 있다. 병합 및 내보내기 단계에서는 동적 표현식을 사용한 조건부 라우팅을 구현해 처리 중인 문서의 필드 값을 사용하고 특정 메시지를 다른 아틀라스 컬렉션 또는 카프카 토픽으로 전송할 수 있다. 유휴 스트림 타임 아웃 기능 역시 제공되어 인바운드 데이터 부족으로 인해 상위 워터마크 없이 진행되는 스트림이 일정 시간 후 윈도우 결과를 내보낸 후 닫히도록 구성할 수 있다. 지속적으로 프로세스를 실행하는 스트림 프로세스에서 문제나 장애가 발생할 경우 지능적인 복구 매커니즘이 필요하다. 아틀라스 스트림 프로세싱은 데이터 처리 중 상태 저장을 위한 체크포인트를 지원해 데이터 수집 및 처리가 중단된 지점부터 스트림 프로세서를 쉽게 재가동할 수 있도록 지원한다. 테라폼에서 연결 및 스트림 처리 인스턴스(SPI)를 생성하고 인프라를 코드로 작성해 반복적으로 배포할 수 있다. 스트림 처리 작업에 필요한 만큼 일부 사용자에게만 사용자 권한을 부여할 수 있다. 아틀라스 스트림 프로세싱의 인증 기능을 통해 SPI 내 인증 시도 및 작업을 감사하고, 보안 관련 이벤트에 대한 인사이트를 얻을 수 있다. 카프카 소비자 그룹을 지원해 오프셋 추적을 위해 카프카 소비자 그룹을 사용하고 사용자가 스트림에서 프로세서의 위치 변경 및 지연 모니터링을 쉽게 수행할 수 있도록 돕는다. 신재성 몽고DB코리아 지사장은 “아틀라스 스트림 프로세싱을 통해 개발자 환경을 한 단계 발전시킬 수 있게 됐다”며 “몽고DB는 개발자들에게 현대화된 환경을 제공하기 위해 다양한 노력을 이어가고 있다. 개발자의 의견을 지속적으로 수렴해 주요 기술 전반에서 지속적으로 더 나은 경험을 제공할 계획”이라고 밝혔다.

2024.02.19 11:44김우용

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