몽고DB는 통합 AI 데이터 플랫폼 비전과 전략을 강화하는 새로운 기능을 발표했다. 몽고DB는 기업이 프로덕션 환경에서 AI 에이전트를 운영하는 데 필요한 실시간 데이터베이스, 풀텍스트 및 벡터 검색, 메모리, 임베딩, 리랭커 모델을 단일 플랫폼으로 제공한다는 전략을 구체화했다. 이를 통해 서로 다른 시스템을 직접 연결하고 대규모 환경에서의 작동 여부를 고민해야 했던 문제를 해결할 수 있다는 설명이다. 현재 퍼블릭 프리뷰로 제공되는 몽고DB 벡터 서치용 보이지 AI 자동 임베딩(Automated Voyage AI Embeddings in MongoDB Vector Search)은 데이터가 기록되거나 업데이트될 때 임베딩을 자동으로 생성해 에이전트가 정확한 컨텍스트를 실시간으로 확보할 수 있도록 지원한다. 에이전트의 성능은 무엇을 기억하고 검색할 수 있는지에 달려 있다. 임베딩 모델은 정보를 수학적 의미를 표현하는 숫자 배열인 벡터로 변환해 에이전트가 적절한 정보를 찾을 수 있게 한다. 보이지 AI 자동 임베딩은 그동안 기업의 정확한 AI 검색을 가로막았던 수동 인프라 구축 작업을 제거한다. 이전에는 검색 인프라 구축에 수 주가 소요됐지만 이제는 몇 분 만에 시맨틱 검색을 진행할 수 있다. 높은 정확도를 위해서는 강력한 메모리가 필요하다. 메모리가 없는 에이전트는 학습이나 개선이 불가능하며 신뢰할 수 없다. 현재 정식 출시된 LangGrpah.js 장기 메모리 스토어는 자바스크립트 및 타입스크립트 개발자에게 파이썬 개발자가 사용하는 수준의 대화 간 지속되는 에이전트 메모리를 제공한다. 이는 몽고DB 아틀라스를 단일 백엔드로 활용하여 구동되기 때문에 별도의 데이터베이스가 필요하지 않다. 몽고DB는 에이전트가 올바르게 동작하도록 적절한 컨텍스트와 메모리를 제공하는 과정을 간소화했다고 설명했다. 또한, 몽고DB 8.3은 애플리케이션 코드 변경 없이도 몽고DB 8.0 대비 읽기 성능 최대 45%, 쓰기 성능 최대 35%, ACID 트랜잭션 성능 최대 15%, 복잡한 작업 성능을 최대 30% 향상시켰다. 몽고DB 8.3은 빠른 검색과 컨텍스트 업데이트 속도 및 무중단 운영에 최적화된 구조로 설계됐다. 또한 일반적인 데이터 변환 작업을 데이터베이스 자체로 통합해 에이전트에게 데이터를 제공하기 위한 별도의 외부 파이프라인을 유지할 필요가 없어졌다. 몽고DB는 AWS, 구글 클라우드, 마이크로소프트 애저, 온프레미스 및 하이브리드 환경 전반에 걸쳐 운영된다. 고객은 배포 환경에 관계없이 단일 데이터베이스와 API를 활용할 수 있다. AWS 프라이빗링크 크로스 리전 연결이 정식 출시됨에 따라 서로 다른 리전에 위치한 몽고DB 아틀라스 클러스터 간 데이터베이스 트래픽은 공용 인터넷에 노출되지 않고 전용 네트워크 내에서만 이동한다. 이를 통해 보안 팀은 컴플라이언스와 글로벌 확장성을 동시에 확보하며 크로스 리전 아키텍처를 더 빠르게 승인할 수 있다. 몽고DB의 CJ 데사이 CEO는 “프로덕션 환경에서 에이전트를 운영할 때 가장 까다로운 부분은 모델 자체가 아니라 그 근간을 이루는 데이터 레이어”라면서, “대규모로 운영되는 에이전트를 신뢰하기 위해서 에이전트는 올바른 컨텍스트를 검색하고 세션 간 메모리를 유지하며 기업이 필요로 하는 어느 곳에서든 기계와 같은 속도로 작동해야 한다”고 말했다.

몽고DB가 ‘몽고DB 포 스타트업(MongoDB for Startups)’ 프로그램의 확대를 발표했다. 이는 창업자와 개발자가 애플리케이션 프로토타입 단계부터 글로벌 배포까지 전 과정을 원활히 수행할 수 있도록 지원하는 것이 목표다.  몽고DB에 따르면, 현재 프로그램 참여 기업들의 합산 기업가치는 2000억 달러를 넘어섰다. 이번 확장으로 초기 단계 스타트업들이 첫날부터 활용할 수 있는 운영 환경 수준의 데이터 기반과 통합된 스택을 제공받아, 더 빠르고 안정적으로 규모를 확장할 수 있게 됐다. 몽고DB는 초기 출시 파트너인 템포럴과 파이어웍스 AI와 협업해, 일회성 혜택을 넘어서 창업자 우선 생태계를 제공하는 ‘몽고DB 포 스타트업’ 프로그램을 선보였다. 이는 스타트업이 시간이 지남에 따라 성장을 지연시킬 수 있는 초기 인프라 결정 관련 위험을 최소화하도록 돕는 데 목적이 있다. AI 시대의 창업자들은 인프라 선택 시 전례 없는 복잡성에 직면해 있으며, 초기에 잘못된 스택을 선택할 경우 혁신을 가로막는 장기적인 AI 부채가 발생할 수 있다. 이번 프로그램은 엄선된 파트너 생태계를 통해 ▲매칭 크레딧 제공 ▲연계된 온보딩 및 기술 지원 콘텐츠 ▲상호 보완 기술 간의 공동 이벤트를 운영한다. 이를 통해 스타트업은 여러차례 재작업 없이도 확장 가능하며, 운영 환경에 즉시 적용할 수 있는 스택을 활용할 수 있다. 몽고DB 포 스타트업 프로그램 참여 스타트업은 서로 다른 기술들을 일일이 조합하고 유지보수할 필요 없이 비즈니스를 확장할 수 있도록 설계된 간편한 옵트인(opt-in) 환경을 제공받을 수 있다. 또한, 파이어웍스 AI 및 템포럴을 포함해, 엄선된 상호보완적 기술 파트너 기업들이 제공하는 매칭 크레딧 혜택을 누릴 수 있다. 몽고DB의 수라지 파텔(Suraj Patel) 벤처스 및 기업 개발 담당 부사장은 “AI 시대에 제품을 구축하는 스타트업들은 초기 단계에서 발생한 인프라 구축 오류를 해결하느라 시간을 낭비할 여유가 없다. 이들에게는 사업 초기부터 즉시 현업에 적용 가능하며, 비즈니스 규모 확장에 유연하게 대응할 수 있는 견고한 데이터 기반과 스택이 필요하다”면서, “전 세계 AI 시장 규모가 2026년 약 3760억 달러에서 2034년에는 2조 4800억 달러까지 성장할 것으로 전망되는 상황에서, 창업자들은 성장의 발목을 잡는 불안정되고 급조된 스택으로 시간을 낭비해서는 안 된다. 우리는 운영 데이터와 업계 최고 수준의 검색 기능을 하나로 통합함으로써 스타트업이 확신을 가지고 개발할 수 있는 상용 수준의 토대를 제공하고 있다”고 말했다. 또한 그는 “신뢰할 수 있는 생성형 AI 모델 접근성을 제공하는 파이어웍스 AI와 복잡하고 장기적인 워크플로를 수행하는 에이전트 구축을 돕는 템포럴 등 파트너들과 함께, 몽고DB는 창업자들이 초기 인프라 부채를 피하고 사용자 증가 속도에 맞춰 제품 출시와 확장에만 전념할 수 있도록 지원하겠다”고 전했다.

몽고DB(MongoDB)가 몽고DB의 가장 최신 버전인 ‘몽고DB 8.0(MongoDB 8.0)’을 출시했다. 새로운 몽고DB 8.0은 대대적인 성능 향상과 함께 확장성을 높이고 확장 비용은 낮췄으며, 향상된 회복탄력성과 데이터 보안 기능을 제공한다. 많은 기업이 주로 애플리케이션을 통해 조직과 상호작용하며 이를 위한 안정적이고 빠른 경험을 기대한다. 이에 조직은 애플리케이션이 안전하고 강력하며 뛰어난 성능을 제공해 모든 상황에서 효율적으로 작동할 수 있는지 확인할 수 있어야 한다.  몽고DB는 사용 편의성과 확장성, 높은 성능, 업계 선도의 보안을 제공하고 대부분의 데이터 유형을 유연하게 저장 및 처리할 수 있는 기능을 갖춰 개발자와 기업 모두에게 최적의 솔루션을 제공한다. 엔터프라이즈 애플리케이션에 대한 다양한 요구사항을 충족하는 몽고DB 8.0은 개발자가 혁신적인 고객 중심 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원한다. 애플리케이션이 생성하고 사용하는 데이터가 늘어남에 따라 발생하는 비효율성은 인프라 비용 증가와 성능 저하로 이어지기 때문에 애플리케이션의 일관된 성능을 제공하는 것이 매우 중요하다. 몽고DB 8.0은 성능 향상을 통해 애플리케이션이 데이터를 더욱 빠르게 쿼리 및 변환하도록 지원한다. 아키텍처 최적화를 통해 메모리 사용량과 쿼리 시간을 대폭 단축했으며, 이전 버전 대비 더욱 효율적인 일괄 처리 기능도 제공한다. 이번 업데이트로 몽고DB 8.0은 처리량(throughput)을 32% 향상시켰고, 대량 데이터 삽입 속도는 56%, 데이터 복제 중 데이터 삽입 속도는 20% 빨라졌다. 또한 더 많은 양의 시계열 데이터를 처리하고, 리소스 사용량과 비용을 줄이면서 복잡한 집계(aggregation)를 200% 이상 더 빠르게 수행할 수 있다. 데이터 보호 및 보안이 무엇보다 중요한 오늘날 기업은 전송 중 또는 유휴 데이터, 쿼리 및 처리 중인 데이터 등 데이터 수명 주기 전반에 걸쳐 암호화를 통해 데이터를 보호해야 한다. 이를 지원하는 ‘몽고DB 쿼리어블 인크립션(MongoDB Queryable Encryption)’은 몽고DB 암호화 리서치 그룹(MongoDB Cryptography Research Group)에서 개발한 혁신 기술이다. 이를 통해 고객은 암호화에 대한 전문 지식 없이도 민감한 애플리케이션 데이터를 암호화하고, 이를 몽고DB 데이터베이스에 안전하게 저장하며, 표현 쿼리를 실행해 데이터를 처리할 수 있다. 이제 쿼리어블 인크립션은 몽고DB 8.0에 추가된 범위 쿼리(range queries) 기능을 통해, 민감한 데이터를 저장 및 처리하는 애플리케이션의 데이터 수명 주기 전반에서 데이터를 암호화해 외부 공격으로 인한 데이터 유출 위험성을 줄일 수 있다. 몽고DB는 지난 2010년 수평적 확장을 도입한 이래 매 버전 업데이트마다 개선된 기능을 선보여왔다. 몽고DB 8.0은 기존 대비 더욱 합리적인 비용으로 빠르고 쉬운 수평적 확장을 지원한다. 수평적 확장을 통해 단일 서버의 컴퓨팅 리소스 양을 늘리기 위한 사전 프로비저닝 없이 다수의 서버에 데이터를 분할하고, 기존 데이터베이스 리소스를 상회하는 수준까지 애플리케이션을 확장할 수 있다. 이 같은 몽고DB 8.0의 향상된 샤딩(sharding) 기능을 통해 추가 구성이나 설정 없이 최대 50배 빠르고 50% 더 저렴한 시작 비용으로 데이터를 분산시킬 수 있다. 몽고DB 8.0은 사용량 급증이나 수요가 몰리는 기간에 대비해 데이터베이스 성능을 최적화할 수 있는 효과적인 제어도 지원한다. 최대 쿼리 실행 시간에 대한 기본값을 설정하고, 반복적인 문제를 일으키는 쿼리 유형을 거부하거나 데이터베이스 재시작과 같은 이벤트에도 쿼리 설정을 유지하는 기능 등 수요가 많은 애플리케이션에서도 일관된 성능을 제공한다. 벡터 검색의 도입으로 비정형 데이터를 기반으로 인사이트를 추출할 수 있는 가능성이 확대됐지만 대규모 벡터 애플리케이션은 높은 처리 비용과 느린 쿼리시간으로 인해 확장성과 성능을 저해할 수 있다. 몽고DB는 몽고DB 아틀라스 벡터 서치(MongoDB Atlas Vector Search)에 양자화된 벡터를 활용하고 완전 무결한 벡터를 자동 양자화하는 기능을 추가해 이 같은 문제를 해결한다. 기업은 벡터 양자화를 통해 더 큰 규모와 낮은 비용으로 광범위한 검색 및 AI 애플리케이션을 구축하고, 독립적인 확장성과 리소스 최적화를 위한 몽고DB의 인프라인 서치 노드(Search Nodes)와 결합해 비용 효율적으로 성능을 높일 수 있다. 몽고DB 8.0은 몽고DB 아틀라스(MongoDB Atlas)를 통해 AWS, 구글 클라우드 및 마이크로소프트 애저에서 사용 가능하며, 온프레미스 및 하이브리드 환경에서는 몽고DB 엔터프라이즈 어드밴스드(MongoDB Enterprise Advanced)를 통해 이용할 수 있다. 몽고DB는 전 세계 수백만 명의 개발자 및 포춘 100대 기업의 70%를 포함한 5만 개 이상의 고객이 애플리케이션을 위한 운영 데이터베이스로 몽고DB를 사용하고 있다고 밝혔다. 몽고DB의 짐 샤프(Jim Scharf) 최고기술책임자(CTO)는 “다양한 산업군의 몽고DB 고객들은 핵심 운영 데이터베이스의 규모에 상관없이 성능이 가지는 중요성을 인지하고 있다”면서, “몽고DB 8.0은 오랫동안 몽고DB로 애플리케이션을 구축해 온 개발자들의 눈높이에 맞춰 높은 기준치를 설정했다. 몽고DB 8.0은 고객이 필요로 하는 보안, 회복탄력성, 가용성 및 성능에 대한 엄격한 요구사항을 충족하며 이를 통해 다양한 애플리케이션 구축을 위한 강력한 기반을 제공한다”고 말했다.

몽고DB가 기업이 생성형 AI로 신속하게 최신 애플리케이션을 구축 및 배포하도록 지원하는 ‘몽고DB AI 애플리케이션 프로그램(MongoDB AI Applications Program : MAAP)’을 발표했다. 새롭게 선보인 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(bolt-on) 솔루션을 사용하고 있다. 이러한 경우, 기업은 기존의 기술과 애드온(add-on) 솔루션으로 인해 장기적인 성공보다는 PoC(Proof of Concept) 수준의 단기적인 결과에 머물게 된다. 몽고DB가 새롭게 선보인 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 컨설팅 및 FM, 클라우드 인프라, 생성형 AI 프레임워크 및 모델 호스팅 제공 기업과의 파트너십을 기반으로 엔드 투 엔드 솔루션을 제공한다. 대표적으로 앤스로픽(Anthropic), 애니스케일(Anyscale), 아마존웹서비스(AWS), 코히어(Cohere), 크레달.ai(Credal.ai), 파이어웍스.ai(Fireworks.ai), 구글 클라우드(Google Cloud), 그래비티나인(gravity9), 랭체인(LangChain), 라마인덱스(LlamaIndex), 마이크로소프트 애저(Microsoft Azure), 노믹(Nomic), 피어아일랜드(PeerIslands), 퓨어인사이트(Pureinsights), 투게더 AI(Together AI) 등 기업이 MAAP의 초기 파트너사로 참여해 고객에게 필요한 기술, 풀 서비스 및 전문가 지원을 제공한다. MAAP은 기업에 대한 고도로 맞춤화된 분석에 기반한다. 먼저 몽고DB 프로페셔널 서비스(MongoDB Professional Services)는 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 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 환각현상(hallucination)을 줄일 수 있다. 또한 기업은 MAAP 파트너를 통해 도메인별 사용 사례에 최적화된 미세 조정 및 추론 서비스도 사용하며, 앤스로픽, 코히어, 메타(Meta), 미스트랄(Mistral), 오픈AI(OpenAI) 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 구축할 수 있다. 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. 몽고DB의 앨런 차브라(Alan Chhabra) 월드와이드 파트너 부문 수석부사장은 “기민함이 필요한 스타트업부터 탄탄한 입지를 구축한 글로벌 기업까지 몽고DB의 다양한 고객이 생성형 AI에 많은 관심을 보이고 있다. 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 전했다. 또한, “MAAP은 강력한 개발자 데이터 플랫폼인 몽고DB 아틀라스(MongoDB Atlas)와 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. 몽고DB와 파트너는 MAAP을 통해 고객의 생산성을 높이고 고객과의 상호 작용을 혁신하며 업계 발전을 주도하는 데 생성형 AI를 활용할 수 있도록 지원한다”고 말했다.

범용 데이터 플랫폼 기업인 몽고DB 코리아가 국내 목질 자재 기업인 동화기업의 스마트 공장 시스템 도입을 지원했다고 밝혔다. 동화기업은 개발자 데이터 플랫폼인 몽고DB 아틀라스(Atlas) 도입을 통해 스마트 공장에서 발생하는 대용량 설비 데이터를 실시간으로 모니터링 및 분석하며 안정적인 생산체계를 구축했다. 동화기업은 제조업 특성상 24시간 무중단으로 시스템을 운영하고, 국내외 스마트 공장의 빠른 확장을 위해 스마트 공장 프로젝트를 준비해 왔다. 동화기업은 특히 향후 분석 활동에 활용할 수 있는 설비 데이터를 안정적으로 수집 및 관리하기 위한 서비스를 최우선으로 고려해 몽고DB 아틀라스를 채택했다고 밝혔다. 몽고DB 아틀라스는 시간 단위 패턴 분석이 가능한 시계열 데이터를 네이티브로 지원해, 스마트 공장 확장에 따라 급증하는 데이터를 유실 없이 관리하고, CPU 과부하를 선제적으로 예방하며, 머신러닝(ML) 기반으로 처리 속도를 향상시킨다. 또한 몽고DB 아틀라스는 ‘자동 인덱스 추천’을 통해 데이터베이스에서 발생한 슬로우 쿼리(Slow query)의 이력을 관리 및 검색할 수 있도록 인덱스를 제안하고, 장애 발생 지점을 찾아 이메일 및 모바일로 실시간 알람을 제공해 엔지니어가 체계적으로 트래픽을 관리하며 중요한 애플리케이션 개발에 역량을 집중할 수 있도록 돕는다. 동화기업은 "아틀라스 도입을 통해 기존 대비 조회 성능이 크게 향상됐으며, 아틀라스가 제공하는 세부 모니터링 서비스로 스마트 공장의 기반이 되는 데이터를 유실없이 안정적으로 운영하고 있다"고 설명했다. 동화기업은 향후 디지털 전환 과정에서 몽고DB와의 협력을 강화하며 더욱 효율적인 설비 데이터 수집, 저장 및 운영 프로세스를 구축하고, 임직원의 데이터 활용 경험을 확대하며 혁신을 가속화할 계획이다. 동화기업 디지털혁신실의 최병엽 전무는 “문제 해결 중심의 체계적인 데이터 관리 역량을 기반으로 스마트 공장의 글로벌 확장을 추진 중인 동화기업은 제조업계의 모범적인 스마트 혁신 사례로 자리잡고자 한다”면서, “앞으로도 몽고DB와 협업을 통해 제조 원가 감축 및 제품별 품질 최적화 예측 등을 위한 스마트 비즈니스 분석 기술력을 강화하며 혁신 가치를 창출할 것”이라고 밝혔다. 몽고DB 코리아의 신재성 지사장은 “동화기업이 몽고DB를 통해 디지털 역량을 높이고 데이터가 가진 잠재력을 활용하도록 지원하게 돼 기쁘다”면서, “몽고DB는 제조업을 비롯해 다양한 국내 기업 및 기관의 디지털 전환을 지원하는 파트너로서 빠르게 변화하는 시장의 요구사항에 부응할 수 있는 탄력적인 데이터베이스를 제공한다”고 말했다.

오라클이 융합형 데이터베이스(converged database)의 최신 버전인 '오라클 데이터베이스 23c 베타(Oracle Database 23c Beta)’를 발표했다. 오라클 데이터베이스 23c는 다양한 데이터 유형, 워크로드와 개발 스타일을 지원하는 제품으로 애플리케이션 개발 및 간소화에 중점을 두었다. 오라클은 "데이터베이스 서비스 및 제품 포트폴리오 전반에 걸쳐 진행된 이번 혁신은 미션 크리티컬 워크로드에서의 성능, 보안 및 가용성에 대한 오라클의 리더십을 더욱 탄탄하게 만들 것"이라고 밝혔다. 오라클 데이터베이스 23c에 적용된 신규 기능들은 JSON, 그래프(Graph), 마이크로서비스를 사용해 작성된 애플리케이션에서의 개발자 생산성을 혁신적으로 개선했다. 또한, 오라클 데이터베이스 23c에는 손쉬운 SQL 사용을 위한 개선 사항 및 스토어드 프로시저(stored procedure) 언어로 자바스크립트(JavaScript)가 추가됐으며, 새로운 접근법인 JSON 관계형 이원성(JSON Relational Duality)을 추가해 애플리케이션이 데이터를 조작하는 방식과 관계형 데이터베이스의 데이터 저장 방식 사이에 나타나는 부정합을 해결했다. JSON 관계형 이원성은 데이터가 애플리케이션 친화 JSON 문서 및 데이터베이스 친화 관계형 테이블로 동시에 사용될 수 있도록 허용함으로써 애플리케이션 개발을 간소화한다. 오라클 데이터베이스 23c는 차세대 미션 크리티컬 고성능 데이터베이스 애플리케이션 개발자를 지원하는 신규 기능을 포함한다. 개발자, 데이터 엔지니어, DBA를 위한 융합형 데이터베이스인 오라클 데이터베이스 23c에는 JSON 관계형 이원성, 자바스크립트 스토어드 프로시저, 운영 데이터의 실시간 속성 그래프 분석, 사가스(sagas)로도 알려진 분산형 마이크로서비스 트랜잭션 자동화 처리, 향상된 자동 구체화 보기(Automatic Materialized Views), 실시간 SQL 계획 관리(Real-time SQL Plan Management), 트루 캐시(True Cache), SQL 실행 최적화를 위한 ML 기반 데이터 통계 예측, 데이터베이스 샤드의 네이티브 복제가 포함된다. 또한, 오라클 데이터베이스에서의 카프카(Kafka) 애플리케이션 직접 실행 지원 기능 및 오라클 데이터베이스에 내장된 신규 SQL 방화벽을 사용하는 모든 실행 경로에서 미승인 SQL을 차단하는 보호 기능이 추가됐다. 베타 등록 프로세스를 완료한 고객은 베타 버전을 바로 이용 가능하다. 몽고DB용 오라클 데이터베이스 API(Oracle Database API for MongoDB)는 온프레미스 환경용 오라클 데이터베이스에 몽고DB 호환성을 제공한다. 해당 API는 몽고DB 개발자가 오라클 데이터베이스에서 자주 활용하는 몽고DB 도구, 드라이버, 프레임워크를 사용해 새로운 몽고DB 애플리케이션을 개발 및 실행하고, 애플리케이션 수정 없이 기존 몽고DB 워크로드를 오라클 데이터베이스로 마이그레이션할 수 있게 지원한다. 골든게이트 23c(GoldenGate 23c)는 오라클 데이터베이스 23c 및 이전 버전의 인증을 획득했으며, 유용성, 성능, 진단, 보안성을 향상시키는 새로운 기능을 포함한다. 주요 개선 사항으로는 JSON 복제 성능의 속도 향상, 블록체인 및 불변 테이블을 위한 신규 복제 지원, 에디션 기반 리데피니션(Edition-Based Redefinition)을 활용한 다운타임 없는 애플리케이션 패칭 등이 포함된다. 또한, OCI 골든게이트는 오라클 소스와 AWS 및 애저 등 비 오라클 소스를 망라하는 멀티 클라우드 환경 및 데이터 통합과 데이터-인-모션(data-in-motion) 분석을 위한 스트림 애널리틱스(Stream Analytics)로부터 40여 개의 이상의 새로운 데이터 연결을 지원한다. 골든게이트 무료 버전(GoldenGate Free)은 기존 및 잠재 고객, 개발자, 학생에게 골든게이트와 새로운 UX, 완전 자동화된 라이프사이클 복제 기능을 무료로 제공한다. OCI, 기타 클라우드 또는 온프레미스(사내구축형)에서 20GB 이하의 소스 또는 타깃 데이터베이스를 개발, 데브옵스, 테스트, 프로덕션할 수 있도록 설계되었다. 자율운영 데이터 웨어하우스(Autonomous Data Warehouse)는 기업이 오픈소스 델타 공유(Delta Sharing) 프로토콜 및 인-데이터베이스(in-database) 분석 보기(Analytic Views)를 활용한 비즈니스 모델을 통해 데이터를 공유함으로써 팀 간의 협업을 개선할 수 있도록 지원한다. 오라클 애널리틱스(Oracle Analytics)를 위한 기존의 내장형 지원 및 태블로(Tableau) 등의 기능에 더해, 마이크로소프트 엑셀(Microsoft Excel) 애드인(add-in) 프로그램과 트랜스폼(Transforms)을 갖춘 완전 내장형 데이터 통합 기능 등을 포함한다. 이외에도 오라클 E-비즈니스 스위트용 오라클 애플리케이션 액셀러레이터(Oracle Application Accelerators for Oracle E-Business Suite)를 통해 즉시 사용 가능한 데이터 모델, KPI, 데이터 통합 기능을 제공한다. 오라클 APEX 22.2(미리보기)는 PWA(progressive web apps)를 개선함으로써 가상 네이티브 모바일 UX를 제공하고, 로코드(low-code) 애플리케이션 개발 분야에서 오라클의 입지를 강화했다. 작업 관리를 APEX 앱에 통합하기 위한 새로운 워크플로우 승인 구성요소 역시 사용 가능하며, 개발자들은 즉시 사용 가능한 서드파티 앱 및 데이터와의 통합 기능에 액세스해 보다 풍부한 애플리케이션 개발 플랫폼을 활용할 수 있다. 오라클 APEX는 완전 지원형 서비스로, 오라클 데이터베이스 및 오라클 자율운영 데이터베이스의 기능들과 OCI 기반 개발자 서비스가 무료로 제공된다. 마이크로서비스 트랜잭션 매니저 무료 버전(Transaction Manager for Microservices Free)은 쿠버네티스(Kubernetes)에 배포된 마이크로서비스 기반 애플리케이션에서의 분산형 트랜잭션 사용을 지원한다. 이를 통해 고유의 애플리케이션에서 다양한 프로그래밍 언어로 개발된 여러 마이크로서비스를 포함한 글로벌 트랜잭션을 생성할 수 있다. 마이크로서비스용 트랜잭션 매니저는 기존 및 잠재 고객, 개발자, 학생들에게 무료로 제공된다. 턱시도 22c(Tuxedo 22c)는 쿠버네티스 및 클라우드 환경에서의 (C/C++ 또는 COBOL로 작성된) 턱시도 애플리케이션 배포를 위한 개선 사항을 제공한다. 또한, 마이크로서비스용 오라클 트랜잭션 매니저(Oracle Transaction Manager for Microservices)를 통해 쿠버네티스에 배포된 마이크로서비스와의 XA 트랜잭션 상호 운용 가능성을 지원하며, 즉시 사용 가능한 컨테이너 이미지, 다양한 쿠버네티스 배포를 위한 샘플 헬름(Helm) 차트, 네이티브 쿠버네티스 도구 및 환경과의 통합, 새로운 HA 개선, 향상된 보안 등을 포함한다. 턱시도 22c와 마이크로서비스용 트랜잭션 관리자를 결합해 사용할 경우 현재 많은 기업들이 진행 중인 메인프레임 현대화 이니셔티브를 가속화할 수 있다.   한편, 오라클은 오라클 데이터베이스 데이터 무손실 자율 복구 서비스(Oracle Database Zero Data Loss Autonomous Recovery Service)를 발표했다. 이는 오라클 클라우드 인프라스트럭처(Oracle Cloud Infrastructure : OCI) 기반 미션 크리티컬 오라클 데이터베이스 서비스의 데이터 보호 기능을 개선하기 위한 것으로, 랜섬웨어, 정전, 인적 오류가 기업에 미치는 영향을 완화한다. 오라클은 이외에도 고객이 OCI 콘솔을 통해 자사의 애플리케이션, 미들웨어, 네트워크, 스토리지, 컴퓨트 등 애플리케이션 구축에 사용된 풀스택 기술에 대한 재해 복구 프로세스를 모니터링 및 관리할 수 있는 오라클 풀스택 재해 복구 서비스(Oracle Full Stack Disaster Recovery Service)를 발표했다. 오라클의 후안 로이자(Juan Loaiza) 미션 크리티컬 데이터베이스 테크놀로지 부문 총괄 부사장은 “모던 애플리케이션 구축에는 JSON, 그래프 등 신규 유형의 데이터와 머신러닝과 같은 새로운 분석 방식, 그리고 마이크로서비스 등의 새로운 개발 스타일이 활용되며, 모던 애플리케이션이 사용하는 방대한 데이터 기술은 애플리케이션 개발 및 실행의 복잡성을 높일 수 있다”면서, “오라클 데이터베이스 23c는 모던 애플리케이션 개발 및 실행을 간소화하는 혁신적인 신기술을 갖췄다”고 말했다.

몽고DB(MongoDB)가 연례 콘퍼런스인 ‘몽고DB 월드 2022(MongoDB World 2022)’에서 개발자 데이터 플랫폼을 위한 새로운 비전을 발표했다. 몽고DB는 통합된 플랫폼에서 검색과 애널리틱스를 위한 운영 및 트랜잭션 사용 사례는 물론 데이터 작업을 위한 강력하고 고유한 접근 방식을 확장해왔다. 이러한 접근 방식은 개발 팀이 일관된 경험을 누리고 최신 애플리케이션에 필요한 데이터 인프라의 복잡성을 줄여 더 많은 작업을 수행할 수 있도록 돕는다.  몽고DB는 개발자가 보다 쉽게 인앱 분석을 구축하고 풍부한 애플리케이션 경험을 누릴 수 있도록 지원하는 다양한 기능을 발표했다. 올해 하반기에 출시될 예정인 컬럼 인덱싱(Column store indexing)은 문서 구조를 변경하거나 데이터를 다른 시스템으로 옮기지 않고도 여러 일반 분석 쿼리를 빠르게 처리하도록 목적 기반(purpose-built) 인덱스를 만들고 유지할 수 있는 기능이다. 또한 팀이 분석 노드를 개별적으로 확장해 운영 및 분석 쿼리의 성능을 자체 조정할 수 있도록 업데이트됐다. 몽고DB의 시계열 데이터 수집은 물리적 시스템의 모니터링이나 자산 추적, 재무 데이터 처리를 위한 애플리케이션을 더욱 쉽고 빠르게 낮은 비용으로 구축할 수 있도록 지원한다. 출시될 몽고DB 6.0에서는 측정을 위한 부차적인 인덱스를 제공하고 시간 단위 데이터를 빠르게 분류하기 위한 읽기 성능 개선 및 최적화 기능을 제공한다. 관련성 기반 검색 기능을 애플리케이션에 빠르고 쉽게 구축하는 아틀라스 서치(Atlas Search)에 도입된 검색 패싯(Search Facets) 기능으로 엔드 유저가 한층 원활하게 탐색하고 검색 결과를 구체화할 수 있다. 이번 행사에서는 기업의 광범위한 워크로드를 지원하는 것 외에도 적합한 애플리케이션 아키텍처를 효율적으로 구축하도록 유연성을 제공하는 새로운 기능이 발표됐다. 서버리스 기술을 도입한 문서 기반 데이터베이스인 아틀라스 서버리스(Atlas Serverless)의 상용화로 사용자는 최소한의 초기 구성과 용량 관리만으로 광범위한 애플리케이션 요구 사항을 만족시킬 수 있다. 세 가지 주요 클라우드 상에서 원하는 만큼 이용하고 애플리케이션을 배포하며, 단계적인 가격 책정으로 대규모 워크로드에 대한 비용을 자동으로 줄일 수 있다. 최신 프론트엔드 프레임워크인 버셀(Vercel)과 연계해 개발팀이 몽고DB 아틀라스를 애플리케이션의 백앤드 데이터베이스로 사용해 간편한 시작과 개발, 미리보기 및 웹사이트 배치가 가능하다. 개발자는 마켓플레이스에 등록된 버셀을 이용해 별도의 구성 없이 아틀라스에서 새로운 웹 애플리케이션을 배포하고 문서 형태의 데이터를 중심으로 개발을 시작할 수 있다. 클러스터 투 클러스터 싱크(Cluster-to-Cluster Sync)는 아틀라스, 프라이빗 클라우드, 온프레미스, 엣지 등 모든 환경에서 몽고DB 클러스터의 지속적인 데이터 동기화를 제공한다. 클러스터 간 동기화로 데이터를 클라우드로 쉽게 옮기고, 테스트 환경과 전용 분석 환경을 만들며, 데이터 레지던시(data residency)에 대한 요구 사항을 처리할 수 있다. 아틀라스 디바이스 싱크(Atlas Device Sync)는 아틀라스의 완전한 관리형 백엔드 데이터베이스와 엣지 및 모바일 기기에서 널리 사용되는 모바일 데이터베이스인 렘(Realm)을 연결하는 기능이다. 새롭게 발표된 플렉서블 싱크(Flexible Sync)는 자연어 쿼리와 계층적 권한을 이용해 사용자 애플리케이션으로 데이터 동기화를 세부적으로 제어할 수 있도록 지원한다. 몽고DB 데브 이티체리아(Dev Ittycheria) CEO는 “앞으로 개발될 수억 개의 애플리케이션은 고객 경험과 비즈니스 혁신을 위한 새로운 기능을 제공하며 더욱 정교한 자동화로 운영 효율성을 높일 것이다. 이러한 고도로 확장 가능한 클라우드 네이티브 애플리케이션은 전 세계적으로 분산된 데이터 플랫폼을 필요로 한다”며 “몽고DB의 비전은 현대적이며 유려한 개발자 경험을 제공하고 다양한 사용 사례를 지원하며 까다로운 요구 사항을 해결하는 데 필요한 성능과 규모를 갖춘 개발자 데이터 플랫폼을 제공하는 것”이라고 설명했다.