MongoDB 9.0: 이것이 바로 데이터베이스가 지향해야 할 방향입니다

수년간 기업들은 기술 스택과 관련하여 일련의 타협을 받아들이라는 말을 들어왔습니다.

• 성능을 더 높이려면 인프라를 더 추가하세요.

• 더 강력한 보안을 원한다면 애플리케이션 제약 사항을 준비하세요.

• 관측 가능성을 원한다면 더 많은 도구를 연결하고 더 많은 신호를 변환해야 합니다.

• 회복 탄력성을 원한다면 운영자를 고용하세요.

• AI를 원한다면 전체 아키텍처를 재고하세요.

저희는 이러한 주장과 애플리케이션이 더욱 정교해질수록 데이터베이스 작업이 감당할 수 없을 정도로 복잡해질 수밖에 없다는 가정에 동의하지 않습니다. 데이터베이스가 병목 현상이 될 필요는 없습니다. 데이터베이스는 더 빠르게 개발할 수 있도록 성능과 제어력, 유연성을 제공할 수 있으며, 또 그래야 합니다.

모든 애플리케이션, 트랜잭션, 고객 상호 작용, AI 모델 및 에이전트 등 데이터베이스는 이를 구동하는 엔진이어야 하며 발목을 잡는 것이어서는 안 됩니다. 이것이 바로 MongoDB 9.0의 기본 아이디어로, MongoDB 역사상 가장 진보된 릴리스입니다.

세계는 변화하고 있습니다. 데이터베이스도 발맞춰 나가야 합니다.

현대 애플리케이션은 수백만 명의 사용자에게 서비스를 제공하는 동시에 점점 늘어나는 AI 에이전트 집단도 지원해야 합니다. AI 시스템은 최신 운영 데이터에 액세스해야 하며, 에이전트는 지속적으로 조치를 실행해 동시성과 예측 불가능성을 새로운 수준으로 끌어올립니다. 개발팀은 더 빠르게 움직일 것으로 기대되는 반면, 보안 및 컴플라이언스 요구 사항은 계속 높아지고 있습니다. 하지만 많은 조직은 운영 데이터, 분석, 정보 검색, 관측 가능성, 보안, AI를 위해 여전히 서로 분리된 시스템을 이어 붙이고 있습니다.

시스템이 하나씩 늘어날 때마다 복잡성과 추가적인 위험 표면이 발생합니다. 통합이 늘어날수록 마찰도 커집니다. 병목 현상이 발생할 때마다 혁신이 지연됩니다. 조직은 빠르게 변화하는 시장의 새로운 요구 사항마다 새로운 아키텍처를 요구하지 않고 애플리케이션, 빌더, AI 시스템을 지원하는 데이터 기반을 갖춰야 합니다.

MongoDB 9.0은 이러한 현실을 위해 설계되었습니다. MongoDB의 핵심 엔진이 성능, 확장성, 보안, 회복 탄력성, 관측 가능성 및 개발자 생산성 측면에서 향상되었습니다. 단절된 기능의 모음이 아닙니다. MongoDB의 전체 제품군에서 최신 애플리케이션을 구축하고 운영할 수 있는 단일하고 일관된 경험입니다. 과거의 제약에 얽매이지 않고 혁신을 주도하려는 기업을 위해 MongoDB 9.0을 기반으로 만드는 5가지 핵심 요소를 살펴보겠습니다.

더 많은 빌드 공간

성능이 더 빠른 사용자 경험과 비즈니스 성장으로 이어질 때 성능은 중요합니다.

MongoDB 9.0은 까다로운 엔터프라이즈 및 AI 기반 애플리케이션의 수준을 한층 더 높여줍니다. 8.0과 비교하면 트랜잭션 워크로드의 처리량이 최대 20% 향상되어 애플리케이션이 비즈니스에 중요한 작업을 더 효율적으로 처리할 수 있습니다. find-one 쿼리 속도가 최대 35% 빨라지고 update-one 쿼리 속도가 최대 30% 빨라지는 등 전반적인 핵심 작업 속도가 빨라져 애플리케이션이 사용자 및 다운스트림 시스템에 더 빠르게 응답할 수 있습니다. 대규모 배포의 경우, MongoDB 9.0은 거의 2배 더 높은 처리량을 제공하여 팀이 인프라를 추가하거나 애플리케이션을 다시 설계하기 전에 더 많은 사용자, 트랜잭션 및 AI 기반 활동을 지원할 수 있도록 합니다.

MongoDB Atlas 고객은 Amazon Web Services(AWS) 및 Google Cloud Platform(GCP)의 M30+ 전용 클러스터에서 Gen2 컴퓨팅을 사용할 수 있습니다. Gen2는 향상된 가격 대비 성능과 더 유연한 저장 및 IOPS 제어 기능을 제공하여 조직이 특정 워크로드 요구 사항에 맞게 리소스를 최적화할 수 있도록 지원합니다.

그 결과는 간단합니다. 더 빠른 애플리케이션 성능, 더 높은 운영 효율성, 그리고 이미 운영 중인 인프라 내에서 성장할 수 있는 더 많은 여유 공간이 제공됩니다. MongoDB 9.0은 성능이 제약 요인이 되기 전에 조직이 더 크게 확장할 수 있도록 돕습니다.

우리의 목표는 전반적으로 동일합니다. 바로 최적의 비용으로 우수한 성능을 제공하는 것입니다.

보안 타협 방지

조직이 더 많은 민감한 데이터를 수집함에 따라 보안 요구 사항은 계속 증가하고 있습니다. 보안이 강화되면 그 대가로 애플리케이션 기능이 저하되는 경우가 너무 많습니다. MongoDB 9.0은 이러한 타협에 도전합니다.

MongoDB가 업계 최초로 제공하는 Queryable Encryption은 이제 접두사, 접미사, 하위 문자열 쿼리를 지원하여 애플리케이션이 수명 주기 전반에 걸쳐 데이터를 암호화한 상태에서 부분 일치 검색을 수행할 수 있도록 합니다. 실제 애플리케이션은 정확히 일치하는 항목만 검색하지 않습니다. 이름, 식별자, 도메인 및 기타 필드를 사용자가 실제로 상호 작용하는 방식으로 검색합니다. MongoDB 9.0을 사용하면 조직은 보안을 저하시키지 않으면서 민감한 데이터에 대해 풍부한 검색 환경을 구축할 수 있습니다.

MongoDB Atlas는 또한 보안 연결 및 암호화 기능을 확장합니다. Google Private Service Connect(PSC) 포트 매핑에 대한 새로운 지원은 단일 엔드포인트를 통해 여러 데이터베이스 노드에 액세스할 수 있도록 하여 프라이빗 네트워킹을 단순화합니다. AWS PrivateLink 리전 간 연결을 사용하면 퍼블릭 인터넷에 트래픽을 노출하지 않고도 AWS 리전 전반의 애플리케이션과 Atlas 클러스터 간의 비공개 통신이 가능합니다. Azure Key Vault(AKV) 미사용 데이터 암호화는 이제 Atlas 관리 서비스 주체를 사용하는 비밀 없는 인증을 지원하여 Atlas에 장기 자격 증명을 저장할 필요를 제거합니다. 또한 Atlas는 Google Trust Services(GTS)를 인증 기관으로 지원하여 TLS 인증서 관리에 대한 추가 회복 탄력성을 제공합니다.

이러한 역량을 통해 민감한 데이터를 더 쉽게 보호하고 네트워크 아키텍처를 간소화하며 암호화 워크플로를 강화할 수 있습니다. 그 결과 최신 애플리케이션 요구 사항을 제한하는 대신 지원하는 엔터프라이즈급 보안을 제공합니다.

압박이 가해질 때, 데이터베이스는 무엇이 중요한지 알고 있어야 합니다

프로덕션 환경이 실패하는 경우는 계획대로 모든 것이 진행되기 때문은 거의 없습니다. 오류는 트래픽 스파이크, 연결 급증, 리소스 경합이 발생하거나 팀이 대응할 수 있는 것보다 빠르게 워크로드 패턴이 변경될 때 발생합니다. MongoDB 9.0은 그러한 순간이 평온하게 지나가도록 도와줍니다.

지능형 워크로드 관리(IWM)는 과부하 상태에서도 Atlas 클러스터의 응답성과 예측 가능성을 유지하는 관리형 가용성 기능입니다. 클러스터가 과부하되면 IWM은 일시적인 트래픽 급증을 대기열에 추가하고, 단기 실행 작업을 계속 진행하며 장기 실행 작업을 안정적으로 유지하고, 클러스터 안정성을 유지하기 위해 최후의 수단으로만 과도한 요청을 제한합니다. 이는 자동 확장이 용량을 추가하거나 운영자가 조치할 수 있는 중요한 시간을 벌어줍니다. 즉, 과부하 상태에서도 애플리케이션은 온라인 상태를 유지하며 고객은 전혀 차이를 느끼지 못합니다.

MongoDB 9.0은 팀이 예상치 못한 상황에 대비하고 복구할 수 있도록 지원하는 제어 기능도 강화합니다. 자체 관리형 MongoDB의 경우, Enterprise Advanced는 이제 Ops Manager 제어 평면을 완전히 우회하여 성능을 빠르게 하는 직접 데이터 경로를 통해 S3 백업을 씁니다. 또한 S3에서 완전히 불변하고 이식 가능한 특정 시점 복원(PITR) 체인을 생성합니다. 안전 시퀀스 유지 관리 제어는 인프라 업데이트가 프로덕션 환경에 도달하기 전에 비프로덕션 환경에서 인프라 업데이트를 검증하는 데 도움이 됩니다.

Atlas를 위한 데이터베이스 및 컬렉션 수준 복원, 향상된 스냅샷 관리 및 사용자 지정 가능한 유지 관리 웨이브를 통해 팀은 데이터 복구 및 유지 관리 작업을 보다 효과적으로 제어할 수 있습니다. 이러한 역량을 통해 조직은 회복 탄력성을 강화하고, 변경 관리를 간소화하며, 자체적으로 업데이트를 관리할 수 있습니다.

회복 탄력성은 단순히 약속으로만 끝나는 것이 아니라 운영 역량이 됩니다. 중요한 작업을 보호하고, 필요한 것을 복구하고, 유지 보수를 더욱 효율적으로 제어할 수 있습니다.

전체 시스템 확인하기

최신 시스템은 방대한 양의 원격 분석 데이터를 생성합니다. 도전 과제는 데이터를 수집하는 것이 아닙니다. 애플리케이션의 컨텍스트에서 해당 데이터가 무엇을 의미하는지 이해하는 것입니다. MongoDB 9.0은 데이터베이스 동작과 애플리케이션 동작을 더욱 명확하게 파악할 수 있게 해줍니다. 새롭게 디자인된 Atlas Metrics UI는 팀에 클러스터 상태 및 워크로드 성능을 파악할 수 있는 더 직관적인 방법을 제공하여 문제 탐지 및 진단 속도를 높입니다.

향상된 네이티브 OpenTelemetry 통합을 통해 Atlas 지표, 로그 및 이벤트를 Datadog, New Relic, Dynatrace, Prometheus/Grafana, Google Cloud, Azure, AWS CloudWatch와 같은 인기 있는 옵션을 포함하여 OpenTelemetry를 지원하는 모든 관측 가능성 플랫폼으로 직접 스트리밍할 수 있습니다.

MongoDB 9.0은 읽기 작업뿐 아니라 삽입, 업데이트, 삭제 작업까지 포함하도록 쿼리 형태 지표의 범위를 확장합니다. 팀은 전체 애플리케이션 라이프사이클에서 워크로드 성능, 리소스 사용량, 데이터베이스 활동을 더 종합적으로 파악할 수 있습니다.

문제가 발생했을 때 조직은 먼저 어디를 찾아야 할지 고민하거나 데이터베이스 신호를 해석한 후에 조치를 취할 필요가 없습니다.

처음부터 다시 시작할 필요 없는 현대화

현대화를 위해 조직이 팀의 생산성을 높여주는 기존 투자를 포기할 필요는 없습니다. MongoDB 9.0은 앞으로 나아가는 비용을 낮춰줍니다. Hibernate ORM용 MongoDB 확장을 사용하면 Java 개발자는 MongoDB를 사용하는 동안 익숙한 Hibernate API 및 Hibernate 쿼리 언어를 계속 사용할 수 있습니다.

새로운 스키마 제약 조건을 통해 데이터베이스 내에서 애플리케이션의 기대 사항을 더 쉽게 적용할 수 있으므로, 팀은 공유되고 권한 있는 위치에서 데이터 규칙을 정의할 수 있습니다.

이러한 역량을 하나로 모으면 더 실용적인 현대화 경로가 만들어집니다. 친숙한 개발 패턴을 유지하고, 분산된 유효성 검사를 줄이며, 처음부터 애플리케이션 로직을 다시 구축하지 않고도 MongoDB의 유연성을 확보할 수 있습니다.

다음 단계를 위한 하나의 기반

차세대 애플리케이션은 운영 워크로드, 검색, 분석, AI를 결합할 것입니다. 에이전트는 지속적으로 데이터를 읽고 씁니다. 애플리케이션은 더 빠르게 응답하고, 더 안정적으로 작동하고, 더 민감한 정보를 보호해야 합니다. 이 모든 것을 동시에 수행해야 합니다. 그 미래에는 더 이상의 파편화가 필요하지 않습니다. 더 강력한 기반이 필요합니다.

MongoDB 9.0은 조직의 성장 역량을 강화하고, 조건 변경에 따른 통제력을 높이며, 운영 동작에 대한 가시성을 확보하고, 민감한 데이터를 더 안전하게 보호하며, 더 원활한 현대화 경로를 제공합니다. Atlas, Enterprise Advanced, Community Edition은 물론 규제 대상 및 에어갭 배포를 포함한 자체 관리형 환경 전반에서 애플리케이션, 빌더, AI 시스템의 기반으로서 MongoDB를 강화합니다.

데이터베이스는 병목 현상을 일으키지 않아야 하기 때문입니다.

그것은 다른 모든 것을 가능하게 하는 플랫폼이어야 합니다.

이것이 바로 데이터베이스가 지향해야 할 방향입니다.

참고: 성능 측정 결과는 공개 벤치마크 방법론을 사용하여 MongoDB 9.0과 MongoDB 8.0을 비교한 MongoDB 내부 테스트를 바탕으로 합니다. 결과는 워크로드, 배포 방식, 하드웨어 및 구성 환경에 따라 달라질 수 있습니다.