[디지털경제뉴스 박시현 기자] 몽고DB가 ‘몽고DB 8.0’을 출시했다. 몽고DB 8.0은 대대적인 성능 향상과 함께 확장성을 높이고 확장 비용은 낮췄으며, 뛰어난 회복탄력성과 데이터 보안 기능을 제공한다.
짐 샤프 몽고DB CTO는 “다양한 산업군의 몽고DB 고객들은 핵심 운영 데이터베이스의 규모에 상관없이 성능이 가지는 중요성을 인지하고 있다”며 “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.
몽고DB는 사용 편의성과 확장성, 높은 성능, 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. 몽고DB 8.0의 새로운 기능은 다음과 같다.
▪다양한 애플리케이션에 대한 최적화된 성능 제공: 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 처리량을 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 집계를 200% 이상 더 빠르게 수행할 수 있다.
▪혁신적인 암호화로 새로운 사용 사례 지원: 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’은 몽고DB 암호화 리서치 그룹에서 개발한 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 기능을 통해, 민감한 데이터를 저장 및 처리하는 애플리케이션의 데이터 수명 주기 전반에서 데이터를 암호화해 외부 공격으로 인한 데이터 유출 위험성을 줄일 수 있다.
▪고가용성을 위한 신속한 수평적 확장: 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 기능을 통해 추가 구성이나 설정 없이 최대 50배 빠르고 50% 더 저렴한 시작 비용으로 데이터를 분산시킬 수 있다.
▪예상치 못한 애플리케이션 수요에 대응하는 회복탄력성: 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 애플리케이션에 대한 비용 절감 및 규모 확장 지원: 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 서치에 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 노드와 결합해 비용 효율적으로 성능을 높일 수 있다.
