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몽고DB, 마이크로소프트와 협력 강화… AI·데이터 분석 지원 확대
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몽고DB, 마이크로소프트와 협력 강화… AI·데이터 분석 지원 확대
  • 길민권 기자
  • 승인 2024.11.25 15:28
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멀티클라우드 개발자 데이터 플랫폼의 선도 기업 몽고DB(MongoDB)가 마이크로소프트(Microsoft)와의 협력을 확대하며, AI와 데이터 분석 지원을 강화하는 새로운 기능을 25일 발표했다. 양사는 이번 협력을 통해 기업들이 데이터를 보다 효과적으로 활용하고 AI 애플리케이션 개발을 간소화할 수 있도록 지원한다고 밝혔다.

몽고DB는 이번 협력을 통해 마이크로소프트 애저(Azure)와의 통합을 강화하며, 세 가지 주요 기능을 새롭게 선보였다. 첫 번째는 몽고DB 아틀라스(MongoDB Atlas)와 애저 오픈AI 서비스(Azure OpenAI Service)의 통합이다. 이를 통해 몽고DB 아틀라스는 마이크로소프트 애저 AI 파운드리(Azure AI Foundry)의 벡터 저장소로 활용될 수 있게 되었다. 기업은 아틀라스에 저장된 데이터를 기반으로 대규모 언어 모델(LLM)을 보강하여 맞춤형 챗봇, 코파일럿, 고객용 애플리케이션 등을 개발할 수 있다. 이 통합은 검색 증강 생성(RAG) 기반 애플리케이션 구축을 간소화하며, 개발자가 추가적인 코딩 없이 데이터와 원하는 LLM을 빠르게 테스트할 수 있도록 지원한다.

두 번째로, 마이크로소프트 패브릭(Microsoft Fabric)과의 통합으로 준실시간 데이터 동기화 기능을 제공한다. 새롭게 추가된 오픈 미러링(Open Mirroring) 기능은 몽고DB 아틀라스와 마이크로소프트 원레이크(OneLake) 간 데이터를 동기화해, 기업이 운영 데이터로부터 생성된 핵심 인사이트를 실시간에 가깝게 분석할 수 있도록 한다. 이를 통해 AI 기반 예측, 비즈니스 인텔리전스 보고서 작성 등 다양한 데이터 분석 작업이 가능해지며, 기업은 두 플랫폼을 매끄럽게 활용할 수 있다.

세 번째로, 애저 아크(Azure Arc) 기반 쿠버네티스 애플리케이션 지원이 강화되었다. 몽고DB는 이번에 애저 마켓플레이스(Azure Marketplace)에 몽고DB 엔터프라이즈 어드밴스드(MongoDB Enterprise Advanced, 이하 몽고DB EA)를 출시하며, 온프레미스, 멀티클라우드, 엣지 환경에서도 유연하게 애플리케이션을 배포할 수 있도록 했다. 특히, 엔터프라이즈 쿠버네티스 오퍼레이터(MongoDB Enterprise Kubernetes Operator)를 활용해 고가용성과 확장성을 제공하며, 다양한 환경에서 강력한 데이터 계층을 구축할 수 있게 지원한다.

앨런 차브라(Alan Chhabra) 몽고DB 월드와이드 파트너 부문 수석 부사장은 “이번 협력은 고객이 몽고DB 아틀라스와 애저 AI 파운드리를 활용해 차세대 AI 애플리케이션을 구축하고, 데이터 분석 효율성을 높이는 데 기여할 것”이라며, “이번 통합으로 개발자가 더 나은 애플리케이션을 개발할 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.

샌디 굽타(Sandy Gupta) 마이크로소프트 파트너 개발 ISV 담당 부사장은 “몽고DB 아틀라스와 애저의 통합은 고객들이 멀티클라우드 및 하이브리드 환경에서 데이터 동기화와 실시간 분석을 통해 최신 AI 애플리케이션을 유연하게 구축할 수 있도록 돕는다”고 밝혔다.

고객들도 이번 협력의 효과를 직접 확인하고 있다. 건설 기술 분야의 선도 기업 트림블(Trimble)의 댄 파너(Dan Farner) 제품 개발 부사장은 “몽고DB 아틀라스가 데이터 및 벡터 저장소로 최적화된 선택지임을 확인했다”며, “이번 통합 기능이 우리의 머신러닝 제품군 발전에 큰 기여를 할 것”이라고 평가했다. 엘리아슨 그룹(Eliassen Group)의 콜비 카페스(Kolby Kappes) 신규 기술 부문 부사장은 “몽고DB와 마이크로소프트의 결합으로 고객들이 선호하는 AI 솔루션을 구축할 수 있게 되어 기쁘다”고 밝혔다.

몽고DB와 마이크로소프트의 협력 확대는 48개 애저 리전에서 운영되며, 고객들은 몽고DB의 도큐먼트 데이터 모델과 벡터 서치 기능을 활용해 정형 및 비정형 데이터를 통합적으로 지원받을 수 있다. 이를 통해 기업은 데이터 활용을 극대화하고, AI 애플리케이션 개발 과정을 더욱 간소화할 수 있을 것으로 기대된다.

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