국제

몽고DB, ‘트랜슬리티컬 데이터 플랫폼’ 시장서 두각

디지털데일리 발행일 2020-01-15 15:59:09
  • 가
  • 가
박기록
[디지털데일리 박기록기자] 글로벌 SW기업인 몽고(Mongo)DB가 ‘트랜슬리티컬 데이터 플랫폼(Translytical Data Platforms)’ 분야에서 두각을 보이고 있다.

조사기관인 ‘포레스터 웨이브’가 최근 발표한 ‘트랜슬리티컬 데이터 플랫폼(Translytical Data Platforms)’ 분야에서 두각을 보인 14개 업체중에 몽고DB가 포함됐다.

몽고DB에 따르면, '트랜슬리틱스'는 트랜잭션(Transaction)과 애널리틱(Anaytics)의 합성어로, 각기 따로였던 트랜잭션(SoR: System of Record), 운영(SoE: System of Engagement), 분석(SoI: System of Insight)이라는 3가지 워크로드를 단일 통합 데이터 플랫폼으로 통합하는 것을 의미한다. 회사측에 따르면, 이 3가지 워크로드를 통합하면 복잡성과 위험을 줄이면서 대규모의 통합 데이터를 토대로 더 빠르게 인사이트를 확보하고 조치를 취할 수 있다.

트랜슬리틱스는 기술이 중요하게 평가받는 이유로, 속도가 꼽힌다. 회사측은 마이크로 서비스, 애자일(Agile), 데브옵스 역시 소프트웨어를 더욱 빨리 개발하여 출시할 때 큰 도움이 되며 스트리밍과 이벤트 중심 아키텍처는 주변의 디지털 환경을 실시간으로 인지하고 대응할 때 효과적이라고 설명하고 있다.

데이터에서 인사이트를 도출하는 데 너무 오랜 시간이 걸리는 사례가 여전히 많다. 느린 ETL 프로세스로 트랜잭션 및 운영 시스템에서 분석 데이터 레이크 및 데이터 웨어하우스로 배치 로드를 옮기는 방식을 표준으로 삼는 기업이 아직도 대다수를 차지하고 있다. 이는 결과적으로 기업은 오래되고 진부한 데이터를 토대로 의사 결정을 내리게 된다는 게 몽고DB측의 주장이다.

기업은 분석 인사이트의 속도 외에도 다양한 워크로드를 지원하기 위해, 3가지 시스템 가동에 따르는 모든 복잡성을 해결하고 각 시스템의 데이터를 효율적이고 안전하게 공유해야 한다는 점을 강조하고 있다.
◆트랜슬리티컬 데이터 플랫폼이 효과적인 이유

몽고DB에 따르면, 트랜슬리틱스는 기업이 데이터를 다루는 방식을 혁신한다. 트랜잭션, 운영 및 분석 워크로드를 효과적으로 처리할 수 있는 하나의 통합 데이터 플랫폼에 통합하는 방식이다. 업계의 이와 같은 변화는 몽고DB(MongoDB)의 제품 개발 방향과 일맥상통한다는 주장이다.

포레스터는 트랜슬리티컬 시스템의 추세가 향후 기존 데이터베이스 시장에 지각변동을 일으킬 것으로 예상하고 있다. 기존 플랫폼이 실시간 데이터, 성능, 스케일, 통합 데이터, 보안의 조합을 절대 타협할 수 없는 새로운 비즈니스 요건에 부합하지 않기 때문이다.
포레스터는 현재 제공되는 제품, 전략, 시장 입지를 아우르는 24개 기준을 토대로 가장 주목할 만한 14개 트랜슬리티컬 데이터 플랫폼 제공업체를 평가했다. 몽고DB는 이번에 처음으로 조사 대상에 포함됐다. 구체적으로는 데이터 파이프라인, 다중 모델, 데이터 보안, 데이터 액세스, API/개발 도구, 고가용성 및 재해 복구, 가격 투명성, 파트너, 도입 고객 등에서 최고 점수를 받아 ‘스트롱 퍼포머(Strong Performer)’로 언급됐다.

이 보고서는 "지난 몇 년간 몽고DB의 트랜슬리티컬 데이터 플랫폼 활용 사례가 꾸준히 증가했으며 기업은 실시간 분석, 인사이트 시스템, 고객 이해, IoT, 모바일 애플리케이션 지원에 몽고DB를 활용한다"고 언급했다. 아울러 이 보고서는 "몽고DB는 풀 텍스트 서치, 데이터 시각화, 데이터 레이크 같은 혁신을 최근 제품과 로드맵에 추가하면서 트랜슬리틱스 지원을 확대하는 중"이라고 설명했다.

◆트랜슬리틱스에 데이터베이스가 아니라 데이터 플랫폼이 필요한 이유

몽고DB측은 포레스터의 트랜슬리틱스 웨이브 보고서에 오른 것은 적극적인 투자를 통해 오늘날의 기업 애널리틱스 문제를 해결할 데이터 플랫폼을 개발한 결과라고 밝혔다.

이와관련 시간이 많이 소요되는 ETL을 거치지 않고도 최신 운영 데이터에서 곧장 인사이트를 확보하여 조치를 취하고, 데이터를 지능적으로 계층화하고 실시간부터 오프라인 배치에 이르는 광범위한 분석 사례를 지원한다. 또한 다양한 사용자가 데이터 공유 및 협업에 손쉽게 사용할 수 있는 기본 도구를 지원하고 잇다.

몽고DB 데이터 플랫폼의 근간은 문서 데이터 모델이므로 모든 구조의 데이터를 수집, 저장 및 취합할 수 있다. 회사측은 MQL(MongoDB Query Language)과 집계 파이프라인은 포괄적이고 명쾌하므로 사용자가 원하는 방식으로 데이터를 쿼리, 변환, 분석할 수 있다고 설명하고 있다.

또한 몽고DB가 클라우드에서 몽고DB 아틀라스(Atlas)로 관리하는 트랜잭션 및 운영 데이터베이스에 데이터를 저장하든, 혹은 기업의 온프레미스, 아틀라스 풀 텍스트 서치 서비스, 아니면 클라우드 객체 저장소 기반인 몽고DB 아틀라스 데이터 레이크(Atlas Data Lake) 등에 데이터를 저장하든 전혀 문제가 없다. 데이터가 어디에 있든 MQL을 사용하여 효율적으로 액세스하고 쿼리할 수 있기 때문이다.
한편 몽고DB는 기업의 분석 생태계 내 다양한 도구, 그리고 파이썬, R 등의 기본 언어 드라이버를 함께 지원한다고 밝혔다.

<박기록 기자>rock@ddaily.co.kr
Copyright ⓒ 디지털데일리. 무단전재 및 재배포 금지
박기록
rock@ddaily.co.kr
기자의 전체기사 보기 기자의 전체기사 보기

이 기사와 관련된 기사

디지털데일리가 직접 편집한 뉴스 채널

당신이 좋아할 만한 뉴스

많이 본 기사

연재기사

실시간 추천 뉴스