오늘 당사에서는 MongoDB.local NYC를 시작하여 개발자 데이터 플랫폼 전반에 걸친 새로운 기능을 공개했습니다. 오늘 발표한 업데이트와 기능은 앱 현대화의 새로운 시대를 열어주며 개발자가 AI와 같은 혁신적인 기술의 잠재력을 최대한 발휘할 수 있도록 지원할 것입니다.
MongoDB에 대한 포괄적인 업데이트부터 AI 기반 지능형 개발자 환경에 이르기까지 오늘 발표한 내용을 간략히 살펴보면 다음과 같습니다.
최신 애플리케이션을 위한 최신 데이터베이스의 필요성
최첨단 최신 애플리케이션은 뛰어난 경험과 추가 수익을 모두 제공해야 합니다. 이러한 요구 사항을 충족하려면 개발자는 비용 효율성을 유지하면서 최적의 성능, 확장성, 운영 회복 탄력성을 제공하는 데이터베이스 솔루션이 필요합니다.
그래서 오늘 MongoDB의 최신 데이터베이스가 한 단계 더 진화한 MongoDB 8.0의 프리뷰 버전을 발표하게 되어 매우 기쁘게 생각합니다.
MongoDB 8.0은 정교한 AI 기반 솔루션을 포함한 차세대 애플리케이션 구축을 지원하기 위해 타의 추종을 불허하는 성능, 확장성, 보안성, 운영 회복 탄력성 제공에 초점을 맞추고 있습니다. 쿼리 성능을 획기적으로 향상하고, 높은 부하 기간 동안 회복 탄력성을 개선하며, 보다 쉽고 비용 효율적인 확장성을 제공함과 동시에, time-series collection의 속도와 효율성을 높여 최적의 성능을 제공합니다.
MongoDB로 더 간편해진 차기 애플리케이션의 현대화
애플리케이션 현대화 프로젝트가 탄력을 받으면서 마이그레이션은 개발 팀과 데이터베이스 팀에게 시급한 현실이 되고 있습니다. AI와 같은 기술적 변화에 발맞추기 위해서는 레거시 관계형 시스템에서 MongoDB와 같은 현대적인 데이터베이스로의 전환이 필수적입니다. 그러나 현대화와 마이그레이션에는 복잡한 스키마 변환, 대량의 애플리케이션 코드 변환, 장기 현대화 프로젝트 기간 동안 데이터베이스 간 동기화 유지 등과 같은 많은 과제가 수반됩니다. 2023년 6월에 발표된 MongoDB Relational Migrator는 스키마 설계, 데이터 마이그레이션 및 애플리케이션 코드 생성과 같은 작업을 자동화하여 마이그레이션 프로세스를 간소화합니다.
프로젝트가 완료될 때까지 레거시 relational database가 MongoDB와 공존해야 하는 장기 현대화 프로젝트의 맥락에서는 데이터 동기화 유지가 무엇보다 중요합니다. 오늘 우리는 MongoDB Relational Migrator가 이제 Confluent Cloud와 통합되어 장기 실행 변경 데이터 캡처(CDC) 동기화 작업을 지원한다는 사실을 기쁘게 알려드립니다. 이러한 작업은 Apache Kafka를 독립적으로 관리해야 하는 추가 부담 없이 단계적 전환의 복잡성을 해결하면서 운영 회복 탄력성과 가시성을 보장합니다.
또한 레거시 relational database에서 마이그레이션할 때는 SQL 쿼리, 저장 프로시저, 트리거 등을 대대적으로 재작성해야 하는 경우가 많으며, 이는 통상적으로 시간이 많이 걸리고 어려운 작업이었습니다. 현재 공개 프리뷰 버전으로 제공되는 AI 기반 SQL 쿼리 변환 도구가 MongoDB Relational Migrator에 도입되어, 기존 SQL 쿼리, 저장 프로시저 및 트리거를 JavaScript, Java 또는 C#과 같은 언어로 MongoDB에서 작동하도록 변환하는 프로세스를 자동화합니다. 이러한 간소화된 접근 방식은 MongoDB 전문 서비스와 결합되어 효과적으로 확장 가능한 간편한 마이그레이션 프로세스를 지원합니다.
MongoDB에서 개발자가 더 빠르고 자신 있게 구축할 수 있도록 지원
MongoDB는 모든 프로젝트의 성공에 있어 개발자의 역할이 매우 중요하다는 것을 잘 알고 있기 때문에 개발자의 MongoDB 환경을 최대한 원활하게 만들기 위해 최선을 다하고 있습니다. 프레임워크는 개발자가 생산성을 높이고, 코드 일관성과 품질을 개선하며, 궁극적으로 코드를 더 빠르게 제공할 수 있는 좋은 방법입니다. MongoDB Provider for Entity Framework Core (EF Core)가 C# 개발자 커뮤니티를 위해 이제 정식 버전으로 제공된다는 기쁜 소식을 알려드립니다. 이에 따라 EF Core로 구축하는 C# 개발자는 이미 익숙하고 선호하는 EF Core API와 디자인 패턴을 계속 사용하면서 MongoDB의 개발자 데이터 플랫폼이 갖춘 모든 기능을 활용할 수 있습니다.
또한 PHP 커뮤니티의 요구를 반영하여 Laravel 집계 빌더를 자랑스럽게 소개하고자 합니다. 이 기능은 PHP 개발자들 사이에서 가장 인기 있는 프레임워크인 Laravel 내에서 복잡한 집계 쿼리를 작성하는 과정을 간소화합니다. MongoDB와 Laravel의 통합을 강화함으로써 생산성을 높이고 쿼리 작업의 복잡성을 완화하여 PHP 개발자들이 MongoDB를 통해 최적화된 개발 환경을 누릴 수 있도록 하는 데 목표를 두고 있습니다.
AI로 쿼리 및 시각화 생성하기
2015년에 처음 출시된 이후 MongoDB Compass는 개발자가 애플리케이션 코드에 대한 쿼리 및 집계를 신속하게 작성하고 디버깅하는 데 도움을 주고 있습니다. 오늘 MongoDB Compass는 AI 기반 자연어 쿼리 환경을 도입하여 개발자가 MongoDB의 강력한 Query API를 훨씬 더 쉽게 사용할 수 있게 해줍니다. 이제 정식 출시된 이 기능을 통해 개발자는 자연어를 사용하여 간단한 쿼리부터 복잡한 집계에 이르기까지 실행 가능한 MongoDB Query API 구문을 생성할 수 있으며, 이 모든 과정은 지능적이고 사용자 친화적인 인터페이스를 통해 이루어집니다. 예를 들어, 개발자가 '위치별로 휴가 렌탈을 필터링하고, 남은 문서를 침실 수로 그룹화한 다음, 1박 평균 렌탈 가격을 계산하세요'라고 입력하면 MongoDB Compass는 집계 파이프라인의 각 단계를 실행할 코드를 제안합니다.
데이터 시각화는 애플리케이션 데이터를 이해하는 강력한 방법이며, 사용자 대면 애플리케이션에 차트를 내장하면 그 유용성과 개발자들의 관심을 더욱 높일 수 있습니다. 그러나 시각화를 만드는 데 데이터 세트에 대한 심층적인 지식과 비즈니스 인텔리전스 도구 활용 능력이 필요하기 때문에 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 이러한 기술은 많은 개발자가 갖추고 있지 않을 수도 있습니다. MongoDB에서는 MongoDB Atlas Charts의 생성형 AI 기능을 갖춘 사용하기 쉬운 시각화 도구를 도입했으며, 이제 공개 프리뷰 버전으로 제공됩니다. 개발자는 자연어 프롬프트를 사용하여 차트를 손쉽게 렌더링하고 대시보드를 구축할 수 있어 데이터 시각화와 앱 향상 작업을 간단하고 신속하게 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 개발자가 '작년에 개봉한 영화 목록을 장르별로 정렬하여 보여주세요'라고 입력하면 MongoDB Atlas Charts는 데이터를 수집하여 요청된 시각화를 신속하게 생성합니다.
오늘 발표된 내용은 개발자가 빠르고 쉽게 혁신할 수 있도록 지원하기 위한 MongoDB의 노력을 분명히 보여줍니다. MongoDB.local NYC 2024 업데이트에 대한 자세한 내용은 웹사이트의 제품 공지사항 페이지에서 확인하세요.