”인공지능(AI)의 등장은 모든 것을 바꾸면서 전례 없는 기회를 만들고 있다.”
크리스 셤(Chris Shum) 몽고DB 프로덕트 매니지먼트 디렉터는 3일 서울 강남구 코엑스서 열린 연례 행사 ‘몽고DB 닷로컬 서울(MongoDB.local Seoul)’ 행사에서 이와 같이 밝혔다.
몽고DB 닷로컬 서울 행사는 전 세계 개발자와 업계 전문가들이 모여 최신 기술과 고객 사례를 공유하는 행사로, 올해는 서울을 포함해 총 21개 도시에서 열린다. 이번 행사에서는 몽고DB 최신 릴리스에 대한 소개와 함께 다양한 고객 성공 사례, 전문가들의 심층 기술 세션, 라이브 데모와 핸즈온 랩 등 다양한 프로그램이 마련됐다.
크리스 셤(Chris Shum) 몽고DB 프로덕트 매니지먼트 디렉터는 “AI 시대는 완전히 새로운 것을 만들어 내면서 우리가 살아가고 일하는 방식을 바꾸고 있다. 우리의 ‘상상력’이 AI 시대의 한계로 다가오고 있다”고 밝혔다. 또한 고객사들에 필요한 기술의 요건으로는 ‘더 빠른 개발’, ‘AI 기반 앱을 복잡성 증대 없이 구현’, ‘앱 현대화로 기술 부채 제거’ 등을 꼽았다.
몽고DB는 이러한 변화에 대한 ‘적응성’을 중요한 부분으로 꼽았다. 크리스 셤 디렉터는 “현대화된 AI 애플리케이션은 전통적인 관계형 데이터베이스와 어울리지 않는다”며 “몽고DB의 도큐먼트(Document) 모델은 데이터를 자연스럽게 표현하고 진화에 유연하게 대응할 수 있다”고 강조했다. 이러한 유연성은 개발자의 PC에서부터 데이터센터, 클라우드까지 자연스럽게 이어진다고 덧붙였다.
샤오천 우(Xoaochen Wu) 몽고DB 프로덕트 매니지먼트 디렉터는 최신 ‘몽고DB 8.0’에 대해 복원력, 확장성, 보안, 성능 모두 크게 개선했다고 소개했다. 만저 ‘복원력’ 측면에서는 메모리 관리 방식을 재설계하고, 데이터베이스의 성능을 더 예측 가능하게 했다. 또한 쿼리에 대한 가시성을 제공하는 새로운 도구를 선보였고, 애플리케이션 수정 없이도 과다한 자원을 사용하는 쿼리를 차단할 수 있는 쿼리 차단 필터, 클러스터 전반에 걸친 미드 타임아웃 지원 등이 제공된다.
확장성 측면에서는 임베디드 구성 서버, 샤딩(Sharding)되지 않은 컬렉션 이동과 더 빠른 리샤딩 기능을 소개했다. 특히 리샤딩 기능은 기존보다 최대 50배까지 성능이 높아졌다. 보안 측면에서는 ‘쿼리 가능한 암호화’의 적용 범위가 더 넓어져서, 이제는 ‘범위 쿼리’까지 암호화된 데이터를 복호화 없이 검색할 수 있게 됐다.
성능 측면에서도 중요한 개선이 소개됐다. 읽기와 쓰기는 물론 고급 쿼리 처리 성능도 향상됐고, 시계열 데이터의 경우 블록 형태로 배치 프로세싱해 성능을 높일 수 있게 됐다. 이러한 변화로 몽고DB 8.0은 읽기 전용 워크로드에서는 36%, 혼합 워크로드에서는 32%, 시계열 워크로드에서는 200%까지 성능이 높아졌다. 이 외에도 ‘아틀라스’에서는 수직 스케일링 성능이 50% 높아졌고, 오토스케일링 성능도 5배까지 향상됐다.
개발자를 위한 중요한 변화들도 있다. 특히 개발에서 ‘깃허브 코파일럿’과 통합된 환경이 퍼블릭 프리뷰로 선보였고, 젯브레인과의 협력으로 젯브레인의 ‘인텔리J(IntelliJ)’에서 고도화된 자동완성 기능 지원 등으로 개발 효율성을 높였다. ‘에이전트 AI’를 위해서는 ‘몽고DB MCP(Model Context Protocol) 서버’가 앱과 몽고DB의 라이브 데이터 간 연결을 제공하며, 통합 개발 환경(IDE) 내에서도 몽고DB와의 연결로 데이터 탐색 뿐만 아니라 완결된 쿼리 생성까지 가능하다고 밝혔다.
기업에서 ‘에이전트 AI’를 구현하는 데는 LLM(거대언어모델) 이외에도 기업의 데이터를 반영할 수 있는 RAG(검색증강생성) 등 다양한 기술들이 필요하다. 이에 대해서도 몽고DB는 최신 LLM에 기업 데이터를 적용하고 검색, 활용하기 위한 기능들을 모두 통합 제공하고 있다고 밝혔다. 보야지AI(Voyage AI)’를 인수하면서 검색 결과에 대한 평가 시스템 역량도 확보했다. 이러한 기술 구성은 기업용 제품 뿐만 아니라 커뮤니티 에디션에도 제공될 것으로 알려졌다.
기업의 AI를 통한 ‘실시간 판단’을 구현할 때 필요한 ‘스트리밍’ 관련 기술도 소개됐다. 크리스 셤 디렉터는 “기존 스트리밍 처리 기술의 경직된 스키마는 데이터의 변화에 제대로 대응하지 못한다”고 지적했다. 몽고DB는 이에 대한 대안으로 ‘아틀라스 스트림 프로세싱’을 제시했는데, 몽고DB 특유의 도큐먼트 모델을 활용해 복잡한 유형의 데이터에 대응하면서, 지속적인 처리와 통합된 경험을 제공할 수 있다고 소개했다.
톨스튼 발터(Thorsten Walther) 몽고DB CXO 어드바이저 매니징 디렉터는 기업 애플리케이션의 ‘현대화’에 대해 “기존의 레거시 환경이 IT 예산을 고갈시키고 있다. 이는 지속 불가능하고 혁신의 걸림돌이다”며 “이제 머무르는 것이 나아가는 것보다 더 큰 비용이 든다”고 지적했다. 또한 “기존의 전체 교체(Lift&Shift) 방법론은 현대화가 아니다. 아키텍처와 기술 기반 전체를 바꿔야 한다”고 덧붙였다.
몽고DB는 기업들이 애플리케이션 현대화에 나서는 과정에서 비용이나 위험 부담을 줄일 수 있는 새로운 방법론을 제시하며, 복잡한 레거시를 빠르게 현대화하고 확장가능한 서비스로 전환할 수 있게 지원한다고 밝혔다.
이 방법론은 모델 수준이 아니라 완전한 시스템 구성으로 접근하며, 특히 다양한 도구와 에이전트들을 모아서 확장 가능한 저장소를 구축하고, 이들을 연결해 활용할 때 큰 가치를 얻을 수 있게 한 것이 특징이다. 이를 기반으로 프레임워크와 표준화된 디자인 패턴을 제공해 유연하고 확장 가능하며 유지관리가 쉬운 통합형 플랫폼을 제공한다.
권용만 기자
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