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ATLAS

Atlas Stream Processing

MongoDB와 Apache Kafka의 통합을 간소화하여 이벤트 중심 애플리케이션을 구축합니다.

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파이프에 들어가고 나오는 벡터 일러스트레이션.

스트리밍 데이터를 위한 데이터 모델 구축

스트리밍 데이터로 작업할 때 스키마 관리는 데이터 정확성과 개발자 생산성에 매우 중요합니다. document model은 개발자에게 실시간 데이터를 사용하여 앱을 구축할 수 있는 유연하고 자연스러운 데이터 모델을 제공합니다.

스트리밍 데이터를 위한 데이터 모델 구축 일러스트.
통합된 개발자 경험 일러스트.

통합된 개발자 경험

개발자는 API, 쿼리 언어, 데이터 모델 전반에 걸쳐 단일 플랫폼을 사용하여, 데이터베이스에 저장된 중요한 애플리케이션 데이터와 함께 Apache Kafka에서 스트리밍되는 데이터를 지속적으로 처리할 수 있습니다.

Atlas 기반 완전 관리형

몇 줄의 코드만으로 개발자는 Apache Kafka의 스트리밍 데이터를 데이터베이스와 빠르게 통합하여 반응형 및 응답형 애플리케이션을 구축할 수 있으며, 이 모든 것은 Atlas로 완벽하게 관리됩니다.

Atlas 기반 완전 관리형 일러스트.

MongoDB Atlas의 네이티브 스트림 처리

Atlas Stream Processing을 사용하여 복잡한 이벤트 데이터를 쉽게 처리하고 검증하면 필요한 곳에 정확하게 사용할 수 있도록 병합할 수 있습니다.

Apache Kafka 데이터 스트림과 통합하기

Atlas Stream Processing을 사용하면 Apache Kafka에서 데이터를 쿼리하는 것이 MongoDB 데이터베이스를 쿼리하는 것만큼이나 쉬워집니다. 스트림 프로세서는 소스 단계, 여러 처리 단계, 싱크 단계로 구성됩니다.

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MongoDB Query API
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윈도우 함수를 사용하여 지속적인 분석 수행

Atlas Stream Processing의 창 연산자를 사용하면 연속 데이터 스트림 내에서 특정 크기의 고정된 데이터 창을 분석하고 처리할 수 있으므로, 거의 실시간으로 패턴과 추세를 쉽게 발견할 수 있습니다.

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MongoDB Query API

복잡한 이벤트에 대한 스키마 유효성 검사

Atlas Stream Processing에서 개발자는 지속적인 유효성 검사를 수행할 수 있습니다. 잠재적인 메시지 손상 및 늦게 도착하는 데이터를 감지하여 처리 전에 이벤트가 올바르게 형성되었는지 확인합니다.

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MongoDB Query API

Atlas Stream Processing 고객 성공 사례

전체 고객 보기
지속적인 인사이트
"Acoustic의 주요 목표는 브랜드가 매력적인 개인 맞춤형 고객 경험을 창출할 수 있도록 각 브랜드에게 행동 인사이트를 제공하는 것입니다. Acoustic 엔지니어들은 Atlas 데이터 작업을 하면서 체득한 기술을 Atlas Stream Processing으로 활용하여 새로운 데이터를 끊임없이 처리함으로써 고객이 고객 인사이트를 실시간으로 얻을 수 있도록 지원합니다."
John Riewerts
Acoustic 엔지니어링 담당 부사장
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지속적인 인사이트
"Acoustic의 주요 목표는 브랜드가 매력적인 개인 맞춤형 고객 경험을 창출할 수 있도록 각 브랜드에게 행동 인사이트를 제공하는 것입니다. Acoustic 엔지니어들은 Atlas 데이터 작업을 하면서 체득한 기술을 Atlas Stream Processing으로 활용하여 새로운 데이터를 끊임없이 처리함으로써 고객이 고객 인사이트를 실시간으로 얻을 수 있도록 지원합니다."
John Riewerts
Acoustic 엔지니어링 담당 부사장
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이벤트 중심 앱
"Atlas Stream Processing을 사용하면 데이터를 처리하고 검증하여 변환한 후, AWS의 메시지 송수신 아키텍처로 전송하여 플랫폼 전반에 걸친 이벤트 중심 업데이트를 실행시킬 수 있습니다. Atlas Stream Processing의 신뢰성과 성능 덕분에 생산성이 높아지고 개발자 경험이 향상되었으며 인프라 비용이 절감되었습니다."
Cody Perry
Meltwater 소프트웨어 엔지니어
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학습 센터

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FAQ

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