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'아틀라스'통합검색 결과 입니다. (22건)

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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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