뉴스
 








 
 
 




전송 2024-10-11 09:55
[뉴스/보도자료]

몽고DB, 몽고DB 8.0 출시

몽고DB(MongoDB)가 몽고DB의 가장 최신 버전인 몽고DB 8.0(MongoDB 8.0)을 출시했다.

 

전 세계 수백만 명의 개발자 및 포춘 100대 기업의 70%를 포함한 5만 개 이상의 고객이 애플리케이션을 위한 신뢰할 수 있는 운영 데이터베이스로 몽고DB를 사용하고 있다. 새로운 몽고DB 8.0은 대대적인 성능 향상과 함께 확장성을 높이고 확장 비용은 낮췄으며, 뛰어난 회복탄력성과 데이터 보안 기능을 제공한다.

많은 기업이 주로 애플리케이션을 통해 조직과 상호작용하며 이를 위한 안정적이고 빠른 경험을 기대한다. 이에 조직은 애플리케이션이 안전하고 강력하며 뛰어난 성능을 제공해 모든 상황에서 효율적으로 작동할 수 있는지 확인할 수 있어야 한다.

몽고DB는 사용 편의성과 확장성, 높은 성능, 업계 선도의 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.

엔터프라이즈급 보안, 내구성, 가용성 및 성능에 중점을 둔 몽고DB 8.0의 새로운 기능은 다음과 같다.

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 처리량(throughput)을 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 집계(aggregation)를 200% 이상 더 빠르게 수행할 수 있다.

데이터 보호 및 보안이 무엇보다 중요한 오늘날 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(MongoDB Queryable Encryption)은 몽고DB 암호화 리서치 그룹(MongoDB Cryptography Research Group)에서 개발한 업계 최초의 혁신 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(range queries) 기능을 통해, 민감한 데이터를 저장 및 처리하는 애플리케이션의 데이터 수명 주기 전반에서 데이터를 암호화해 외부 공격으로 인한 데이터 유출 위험성을 줄일 수 있다.

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(sharding) 기능을 통해 추가 구성이나 설정 없이 최대 50배 빠르고 50% 더 저렴한 시작 비용으로 데이터를 분산시킬 수 있다.

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 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 서치(MongoDB Atlas Vector Search)에 양자화된 벡터를 활용하고 완전 무결한 벡터를 자동 양자화 하는 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 노드(Search Nodes)와 결합해 비용 효율적으로 성능을 높일 수 있다.

몽고DB 8.0은 몽고DB 아틀라스(MongoDB Atlas)를 통해 AWS, 구글 클라우드(Google Cloud) 및 마이크로소프트 애저(Microsoft Azure)에서 사용 가능하며, 온프레미스 및 하이브리드 환경에서는 몽고DB 엔터프라이즈 어드밴스드(MongoDB Enterprise Advanced)를 통해 이용할 수 있다.

  태그(Tag)  : 데이터
관련 기사 보기
태그가 등록되지 않아 관련 기사를 출력할 수 없습니다

  편집부 / 필명 편집부 / 편집부님에게 문의하기 press@bodnara.co.kr
기자가 쓴 다른 기사 보기

Creative Commons License 보드나라의 기사는 저작자표시-비영리-변경금지 2.0 대한민국 라이선스에 따라 이용할 수 있습니다. Copyright ⓒ 넥스젠리서치(주) 보드나라 미디어국
이기사와 사진은 업체에서 제공받은 보도자료와 사진으로, 보드나라의 논조와는 다르다는 점을 알려드립니다.
싸이월드 공감 기사링크 퍼가기 기사내용 퍼가기 이 기사를 하나의 페이지로 묶어 볼 수 있습니다. 출력도 가능합니다.
홈으로 탑으로
보드나라 많이본 기사
삼성전자, One UI 9.0 업데이트로 갤럭시 S25 시리즈 고속 충전 너프?
이엠텍, PALIT 지포스 RTX 50 게이밍 PC 단 1시간 G마켓 라이브 특가 진행
MS, 윈도우 11 9월 업데이트 이슈 대응 긴급 패치 배포
MS 윈도우 11 26H2 버전 정식 배포 시작
메인스트림 게이머의 심리적 마지노선 가격 모델, 라데온 RX 9070 GRE vs RTX 5070 성능 비교
애플의 가변 조리개와 폴더블 스마트폰, 아이폰 18 Pro 시리즈 및 아이폰 듀오 공개
노트북의 게임-허브-로컬 AI 솔루션, 기가바이트 AORUS RTX 5060 Ti AI BOX 제이씨현
비싸진 SSD 어떻게 고를까?, 가격 상승기 SSD 선택 가이드
   이 기사의 의견 보기
트위터 베타서비스 개시! 최신 PC/IT 소식을 트위터를 통해 확인하세요 @bodnara

기자의 시각이 항상 옳은것은 아닙니다. 나머지는 여러분들이 채워 주십시요.

2014년부터 어려운 이야기를 쉽게 하는 것으로 편집방침을 바꿉니다.
닉네임 웹봇방지

홈으로 탑으로
 
 
2026년 10월
주간 히트 랭킹

[결과발표] 2026년 2분기 포인트 소진 로또 13
[결과발표] 2026년 1분기 포인트 소진 로또 15
[결과발표] 2025년 4분기 포인트 소진 로또 17
[결과발표] 2025년 3분기 포인트 소진 로또 16
[결과발표] 2025년 2분기 포인트 소진 로 18

실시간 댓글
소셜 네트워크