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몽고DB가 AWS 및 구글 클라우드와 협력 확대를 발표하며, 개발자가 AI를 활용해 애플리케이션을 손쉽게 개발 및 구축할 수 있는 기능을 선보였다고 13일 밝혔다.
먼저 몽고DB는 날리지베이스 포 아마존 베드록(Knowledge Bases for Amazon Bedrock)에 몽고DB 아틀라스 벡터 서치(MongoDB Atlas Vector Search)를 정식 통합해, 기업이 완전관리형 파운데이션 모델(FM)를 활용해 생성형 AI 애플리케이션 기능을 보다 쉽게 구축할 수 있도록 지원한다. 또한 몽고DB에서 구글 클라우드의 제미나이 코드 어시스트(Gemini Code Assist)를 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 제작할 수 있다.
이제 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(add-on) 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. 또한 AI21랩스, 아마존, 앤트로픽, 코히어, 메타, 미스트랄 AI, 스태빌리티 AI의 LLM과 같은 FM을 자체 데이터로 맞춤화한다.
또한 개발자는 검색 증강 생성(RAG)을 위한 아마존 베드록 에이전트(Agent for Amazon Bedrock)로 직접 코딩하지 않더라도 사용자 쿼리와 연관된 맥락에 맞는 응답을 바탕으로 애플리케이션을 구축할 수 있다. 몽고DB에 따르면, 기업은 몽고DB 아틀라스 서치 노드(MongoDB Atlas Search Nodes)를 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(Novo Nordisk)와 같은 AWS와 몽고DB의 공동 고객이 조직 전반에서 자체 데이터로 생성형 AI를 안전하게 사용하고, 운영 오버헤드와 수작업을 줄이며 비즈니스 가치 실현을 가속화하도록 돕는다.
몽고DB 최고제품책임자(CPO) 사히르 아잠은 “스타트업부터 대기업까지 모든 규모의 고객이 차별화된 엔드 유저 경험을 제공하기 위해 생성형 AI 활용을 모색하고 있지만 이중 상당수는 자체 데이터 보호와 AI 시스템의 정확도에 대해 우려하고 있다”라며 “몽고DB 아틀라스 벡터 서치와 아마존 베드록의 정식 통합으로 양사의 공동 고객은 AWS 환경에서 호스팅 되는 다양한 FM을 사용하고, 정확도 및 엔드 유저 경험 개선을 위해 자체 데이터를 안전하게 활용하며 생성형 AI 애플리케이션을 구축할 수 있다”라고 말했다.
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 이번 협업으로 개발자는 제미나이 코드 어시스트를 활용해 몽고DB 코드와 매뉴얼, 베스트 프랙티스에 대한 답변과 정보를 얻을 수 있을 뿐만 아니라 신기능을 빠르게 프로토타이핑하고 애플리케이션 개발을 가속화할 수 있다.
이번 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 몽고DB(MongoDB on Google Cloud)에서 데이터 기반 애플리케이션을 신속하게 구축할 수 있는 토대를 제공한다.
몽고DB 제품 부문 수석 부사장 앤드류 데이비슨은 “생성형 AI는 엔드 유저가 최신 애플리케이션과 상호 작용하는 방식뿐만 아니라 개발자의 애플리케이션 구축 방식에 변화를 가져오고 있다”라며 “제미나이 코드 어시스트를 몽고DB 라이브러리 및 모범 사례와 통합함으로써 개발자는 애플리케이션을 빠르게 구축하고, 고객을 위한 새로운 유형의 애플리케이션 경험을 구상하는 등 가치 있는 업무에 집중할 수 있다. 오늘날 기업에서 개발자의 역할이 매우 중요한 만큼 이번 구글 클라우드와의 협업으로 개발자가 더욱 쉽게 생성형 AI 기반 소프트웨어를 개발할 수 있도록 지원하게 돼 기쁘다”라고 말했다.
editor@itworld.co.kr
먼저 몽고DB는 날리지베이스 포 아마존 베드록(Knowledge Bases for Amazon Bedrock)에 몽고DB 아틀라스 벡터 서치(MongoDB Atlas Vector Search)를 정식 통합해, 기업이 완전관리형 파운데이션 모델(FM)를 활용해 생성형 AI 애플리케이션 기능을 보다 쉽게 구축할 수 있도록 지원한다. 또한 몽고DB에서 구글 클라우드의 제미나이 코드 어시스트(Gemini Code Assist)를 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 제작할 수 있다.
이제 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(add-on) 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. 또한 AI21랩스, 아마존, 앤트로픽, 코히어, 메타, 미스트랄 AI, 스태빌리티 AI의 LLM과 같은 FM을 자체 데이터로 맞춤화한다.
또한 개발자는 검색 증강 생성(RAG)을 위한 아마존 베드록 에이전트(Agent for Amazon Bedrock)로 직접 코딩하지 않더라도 사용자 쿼리와 연관된 맥락에 맞는 응답을 바탕으로 애플리케이션을 구축할 수 있다. 몽고DB에 따르면, 기업은 몽고DB 아틀라스 서치 노드(MongoDB Atlas Search Nodes)를 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(Novo Nordisk)와 같은 AWS와 몽고DB의 공동 고객이 조직 전반에서 자체 데이터로 생성형 AI를 안전하게 사용하고, 운영 오버헤드와 수작업을 줄이며 비즈니스 가치 실현을 가속화하도록 돕는다.
몽고DB 최고제품책임자(CPO) 사히르 아잠은 “스타트업부터 대기업까지 모든 규모의 고객이 차별화된 엔드 유저 경험을 제공하기 위해 생성형 AI 활용을 모색하고 있지만 이중 상당수는 자체 데이터 보호와 AI 시스템의 정확도에 대해 우려하고 있다”라며 “몽고DB 아틀라스 벡터 서치와 아마존 베드록의 정식 통합으로 양사의 공동 고객은 AWS 환경에서 호스팅 되는 다양한 FM을 사용하고, 정확도 및 엔드 유저 경험 개선을 위해 자체 데이터를 안전하게 활용하며 생성형 AI 애플리케이션을 구축할 수 있다”라고 말했다.
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 이번 협업으로 개발자는 제미나이 코드 어시스트를 활용해 몽고DB 코드와 매뉴얼, 베스트 프랙티스에 대한 답변과 정보를 얻을 수 있을 뿐만 아니라 신기능을 빠르게 프로토타이핑하고 애플리케이션 개발을 가속화할 수 있다.
이번 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 몽고DB(MongoDB on Google Cloud)에서 데이터 기반 애플리케이션을 신속하게 구축할 수 있는 토대를 제공한다.
몽고DB 제품 부문 수석 부사장 앤드류 데이비슨은 “생성형 AI는 엔드 유저가 최신 애플리케이션과 상호 작용하는 방식뿐만 아니라 개발자의 애플리케이션 구축 방식에 변화를 가져오고 있다”라며 “제미나이 코드 어시스트를 몽고DB 라이브러리 및 모범 사례와 통합함으로써 개발자는 애플리케이션을 빠르게 구축하고, 고객을 위한 새로운 유형의 애플리케이션 경험을 구상하는 등 가치 있는 업무에 집중할 수 있다. 오늘날 기업에서 개발자의 역할이 매우 중요한 만큼 이번 구글 클라우드와의 협업으로 개발자가 더욱 쉽게 생성형 AI 기반 소프트웨어를 개발할 수 있도록 지원하게 돼 기쁘다”라고 말했다.
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