몽고DB 데브 이티체리아 CEO는 “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.
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.
몽고DB는 개발자 데이터 플랫폼 아틀라스(Atlas)에서 개발 팀이 더 나은 데이터 분석과 변환, 이동을 경험하는 한편, 지연을 야기하고 생산성을 낮추며 비용을 증가시키는 일괄 처리(batch process) 및 ETL(추출, 변환, 적재) 작업에 대한 의존도를 낮출 수 있는 새로운 제품과 기능을 발표했다.
아틀라스 데이터레이크(Atlas Data Lake)는 고성능 분석 쿼리를 최적화하면서 클라우드 오브젝트 스토리지의 경제성을 제공하는 완전 관리형 스토리지 기능을 탑재했다. 아틀라스 데이터레이크는 아틀라스 데이터베이스에서 수집되는 데이터를 재포맷하고, 파티션 인덱스를 만들고, 데이터를 파티션해 고성능 분석 쿼리를 최적화한다.
아틀라스의 새로운 데이터 페더레이션(Data Federation) 기능은 가상 데이터베이스를 생성해 다양한 소스에서 가져온 데이터로 작업할 수 있어, 하나 이상의 데이터 컬렉션과 몽고DB 클러스터, 스토리지 버킷에서 검색하고, 변환하며, 보기를 생성할 수 있다.
아틀라스SQL 인터페이스(Atlas SQL Interface)는 데이터 분석가가 읽기 전용 인터페이스에서 문서 모델의 유연성을 유지하면서 SQL 도구를 사용해 아틀라스 데이터를 쉽게 검색하고 시각화할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 데이터 조작과 스키마 정의, 데이터 플래트닝(flattening) 없이 SQL을 사용해 아틀라스 클러스터 및 클라우드 오브젝트 스토리지 전반에서 데이터를 검색할 수 있다.
이번 행사에서는 기업의 광범위한 워크로드를 지원하는 것 외에도 적합한 애플리케이션 아키텍처를 효율적으로 구축하도록 유연성을 제공하는 ▲아틀라스 서버리스 ▲버셀(Vercel)과 연계 ▲클러스터 투 클러스터 싱크 ▲아틀라스 디바이스 싱크 ▲데이터 API 등의 새로운 기능이 발표됐다.
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“유료 VPN, 분명한 가치 있다” VPN 선택 가이드
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