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몽고DB의 현대 데이터 플랫폼 구축과 한국 시장에서의 성장 전략

일일 보고서 2024년 07월 05일
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목차

  1. 요약
  2. 몽고DB의 현대적인 데이터 플랫폼 구축 방안
  3. 몽고DB 7.0 및 최신 기능 소개
  4. 몽고DB의 한국 시장 성장 배경
  5. 결론

1. 요약

  • 이 리포트는 몽고DB가 현대 데이터 플랫폼을 구축하기 위한 방안과 한국 시장에서의 성장 전략을 심도 있게 분석합니다. 몽고DB는 문서형 데이터 모델과 분산 시스템 아키텍처를 통해 유연하고 효율적인 데이터 관리가 가능하며, MongoDB Atlas를 활용하여 다양한 클라우드 환경에서의 데이터 마이그레이션을 자동화하고 있습니다. MongoDB 7.0과 같은 최신 제품은 비정형 데이터 검색 기능 등 여러 혁신적인 기능을 포함하고 있어, 현대 애플리케이션 개발에 매우 적합합니다. 삼성전자와 같은 국내 주요 고객사의 성공적인 도입 사례와 함께, 몽고DB는 한국 시장에서 빠르게 성장하고 있으며 향후 대기업과 금융권을 중심으로 한 성장을 지속할 계획입니다.

2. 몽고DB의 현대적인 데이터 플랫폼 구축 방안

  • 2-1. 디지털 전환 시대의 데이터 중요성

  • 디지털 전환(DT)은 기업이 데이터를 이용해 소프트웨어를 얼마나 잘 구축하는지가 중요해짐에 따라 매우 중요한 화두로 떠오르고 있습니다. 많은 기업들은 최신 애플리케이션과 고객 경험을 위해 기본 데이터 인프라에 전적으로 의존하고 있으며, 이는 데이터 사용 방식이 근본적으로 변했음에도 불구하고 새롭게 바뀌지 않은 채로 남아 있는 상태입니다.

  • 2-2. 기존 레거시 데이터 인프라의 한계

  • 많은 기업들이 여전히 40년 이상의 기술 기반 인프라를 사용하고 있습니다. 이는 현대화된 애플리케이션 데이터 플랫폼의 필요성을 몽고DB가 강조하고 있는 이유입니다. 기존의 관계형 데이터베이스는 스토리지와 인력비용 문제로 인해 과거와 현재의 비용 구조가 달라 어려움을 겪고 있으며, 데이터 구조의 경직성으로 인해 실험 및 반복 작업이 어렵습니다.

  • 2-3. 몽고DB의 문서형 데이터 모델 및 분산 시스템 아키텍처

  • 몽고DB는 직관적이고 유연한 다큐먼트 데이터 모델을 기반으로 하며, 쿼리 엔진과 API를 제공합니다. 또한, 복원과 확장을 위한 분산 시스템 아키텍처를 가지고 있어 기존의 관계형 데이터베이스보다 더 유연하고 효율적인 데이터 관리가 가능합니다. 몽고DB의 다큐먼트 데이터 모델은 객체를 자연스럽게 매핑할 수 있으며, 모든 구조의 데이터 표현이 가능하다는 장점을 가지고 있습니다.

  • 2-4. 몽고DB Atlas의 주요 기능 및 장점

  • 몽고DB Atlas는 글로벌 멀티클라우드 데이터베이스로, 클라우드 간의 데이터 마이그레이션 자유로움을 제공합니다. 또한, 자동화된 클러스터 마이그레이션 기능을 통해 다운타임 없이 데이터를 이동할 수 있으며, 완전 관리형으로 추가 작업이 필요 없습니다. Atlas는 데이터베이스, 검색, 데이터 레이크, 트랜잭션·운영 및 분석 워크로드 지원, 글로벌 클러스터 등의 다양한 기능을 제공하여 개발자와 데이터 관리자의 효율성을 향상합니다.

3. 몽고DB 7.0 및 최신 기능 소개

  • 3-1. MongoDB 7.0의 주요 특징

  • MongoDB 7.0은 현대적인 애플리케이션 개발에 적합한 최신 버전으로, 여러 가지 혁신적인 기능이 포함되어 있습니다. 신속하고 간편한 샤딩, 향상된 개발 속도, 클러스터 투 클러스터 동기화, 그리고 보안 강화(암호화 및 인증/승인 강화) 등의 기능이 특징입니다. 이러한 기능들은 몽고DB의 분산형 아키텍처를 통해 데이터 분산과 수평적 확장을 가능하게 하여 스케일아웃 방식으로 비용을 줄여줍니다.

  • 3-2. Relational Migrator를 통한 레거시 데이터베이스의 전환

  • Relational Migrator는 레거시 데이터베이스에서 MongoDB Atlas로 쉽고 빠르게 마이그레이션을 지원하는 솔루션입니다. 이 도구는 스키마 모델링, 데이터 마이그레이션, 샘플 앱 코드 추가 등의 3가지 이점을 제공합니다. 이를 통해 대기업을 중심으로 레거시 애플리케이션의 현대화 프로젝트가 증가하고 있는데, MongoDB 비즈니스의 1/4이 이 애플리케이션 현대화에서 나오고 있습니다.

  • 3-3. Vector Search를 활용한 비정형 데이터 검색

  • Vector Search는 비정형 데이터를 벡터화하여 MongoDB에서 더욱 쉽고 빠르게 검색할 수 있도록 지원하는 기능입니다. 이는 AI와의 통합을 통해 LLM(대규모 언어 모델)의 보강에도 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 유럽의 한 자동차 회사는 차량에서 발생하는 이상한 소리 데이터를 벡터화해 문제를 신속히 파악하고 해결하는 데 활용하고 있습니다.

  • 3-4. 성공적인 도입 사례: 삼성전자

  • 삼성전자 DA 사업부는 MongoDB Atlas로의 마이그레이션을 통해 여러 가지 기술적 이점을 누리고 있습니다. 2022년 MongoDB Atlas를 도입한 후, 샤드 환경으로 전환하여 평균 응답속도와 디스크 읽기 지연시간을 대폭 줄였습니다. MongoDB 팀의 직접적인 기술지원 덕분에 2022년 5월부터 현재까지 장애건수가 '제로'를 기록하며 고가용성 환경을 갖추게 되었습니다. 이를 통해 삼성전자는 데이터베이스 관리 오버헤드를 줄이고 애플리케이션 개발에 더욱 집중할 수 있게 되었습니다.

4. 몽고DB의 한국 시장 성장 배경

  • 4-1. 한국 시장에서의 빠른 성장

  • 몽고DB는 2018년 한국 지사를 설립한 이후로 지속적인 성장을 이루어내었습니다. 2019년 몽고DB의 국내 고객사는 140개였으나, 2년 만에 그 수가 3배 이상 증가하여 450개를 넘어섰습니다. 이는 한국 시장에서 전년 대비 50% 성장한 글로벌 사업 실적을 상회하는 빠른 성장세를 보였음을 의미합니다. 신재성 몽고DB코리아 지사장은 이러한 성장의 이유로 몽고DB 플랫폼이 개발자들의 생산성을 높이고, 고객 수요가 집중되는 상황에서도 안정적으로 무정지 서비스를 제공하며, 전세계 어디서든 안정적으로 서비스 운영이 가능하다는 점을 꼽았습니다.

  • 4-2. 주요 고객사 및 도입 사례

  • 몽고DB를 도입한 주요 국내 기업으로는 노드게임즈, 카카오페이, 우아한형제들이 있습니다. 노드게임즈는 분산 환경에서 개발 생산성을 높이기 위해 몽고DB 아틀라스를 도입하여 초기 런칭 후 급격한 사용자 증가에 맞춰 자동 스케일업 및 스케일아웃 방식으로 무정지 서비스를 제공하고 있습니다. 카카오페이는 SLA 준수와 대량 데이터 관리의 안정성을 중요하게 여겨 몽고DB를 선택하였으며, 대량 데이터 관리에서의 한계를 극복하고 개발자 생산성을 높였습니다. 우아한형제들 역시 특정일에 폭주하는 주문 처리에 있어서 기존 RDBMS의 한계를 극복하기 위해 몽고DB를 도입하고, 수요에 맞춘 탄력적인 대응 체제를 구축했습니다.

  • 4-3. 몽고DB의 국내 사업 전략

  • 몽고DB는 한국 시장에서의 성장을 지속하기 위해 대기업 비즈니스, 디지털 네이티브 비즈니스, 게임사 등에 주력하고 있으며, 금융권에서도 많은 검토와 개념 검증을 진행하고 있습니다. 작년 네이버클라우드와 파트너십을 통해 금융권 클라우드 시장 공략을 확대하고 있으며, AWS, 마이크로소프트 애저, GCP 등의 클라우드 사업자들과도 긴밀한 비즈니스 관계를 구축하고 있습니다. 이를 통해 최신 클라우드 DB 서비스를 원활하게 제공하며, 고객사를 확대해 나가고자 하는 계획을 가지고 있습니다.

5. 결론

  • 이 리포트는 몽고DB의 혁신적인 기술과 현대 데이터 플랫폼 구축의 중요성을 명확히 보여줍니다. 몽고DB의 문서형 데이터 모델과 분산 시스템 아키텍처는 기존의 레거시 데이터베이스 시스템의 한계를 극복하며, MongoDB Atlas와 최신 제품(예: MongoDB 7.0)은 현대 애플리케이션 개발을 지원하는데 큰 역할을 합니다. 삼성전자와 같은 주요 국내 기업의 성공적인 도입 사례는 몽고DB 기술의 실질적 효용성을 입증합니다. 그러나 몽고DB의 성장은 여기서 멈추지 않습니다. 앞으로 금융권을 포함한 다양한 산업 분야에서의 추가 확장과 네이버클라우드와의 파트너십을 통한 전략적 성장도 기대됩니다. 클라우드 기반 데이터베이스의 중요성이 계속 증가함에 따라, 몽고DB의 한국 시장에서의 입지는 더욱 강화될 것으로 보입니다.

6. 용어집

  • 6-1. 몽고DB (MongoDB) [기술]

  • 몽고DB는 현대적인 데이터베이스 시스템으로, 문서형 데이터 모델과 분산 시스템 아키텍처를 채택하여 개발자의 생산성을 향상시키고 데이터 활용을 최적화하는데 중점을 두고 있습니다. MongoDB Atlas는 전 세계적으로 사용 가능한 멀티 클라우드 데이터베이스 서비스로, 복잡한 관계형 데이터 구조를 유연하게 관리할 수 있는 것이 장점입니다.

  • 6-2. MongoDB 7.0 [제품]

  • 몽고DB의 최신 버전으로서, 주요 기능으로는 Relational Migrator와 Vector Search가 있습니다. Relational Migrator는 기존 레거시 데이터베이스를 쉽고 빠르게 몽고DB로 전환하도록 도와주며, Vector Search는 비정형 데이터를 효율적으로 검색할 수 있는 기능을 제공합니다.

  • 6-3. MongoDB Atlas [제품]

  • MongoDB Atlas는 멀티 클라우드 데이터베이스 서비스로, 전 세계적으로 복잡한 데이터 구조를 관리할 수 있는 유연한 플랫폼을 제공하며, 다양한 프로그래밍 언어를 지원합니다. 이를 통해 애플리케이션 객체를 직접 저장할 수 있는 등 다양한 장점을 제공합니다.

  • 6-4. 삼성전자 [회사]

  • 한국의 대표적인 전자제품 제조 회사로, MongoDB의 성공적인 도입 사례 중 하나입니다. 삼성전자 DA 부서는 MongoDB Atlas를 통해 데이터 관리 기능을 향상시키고, 가동 중단 없는 데이터 마이그레이션을 성공적으로 이루었습니다.

7. 출처 문서