Forrester, 2019년 4분기 보고서에서 MongoDB를 Strong Performer로 선정

Forrester, 2019년 4분기 보고서에서 MongoDB를 Strong Performer로 선정

이 글은 2019년 11월8일에 게시된 몽고DB(MongoDB) Products and Solutions 부문 의 Senior Director인 Mat Keep의 글을 번역 한 것입니다. 전문은 여기서 확인하실 수 있습니다.


Forrester가 Forrester Wave™: Translytical Data Platforms 4분기 보고서를 발간했습니다. Forrester가 '각광 받는 신흥 시장'으로 주시 중인 트랜슬리티컬 데이터 플랫폼(Translytical Data Platform) 분야에서 두각을 나타낸 14개 제공업체를 선정하고 몽고DB(MongoDB)의 데이터 플랫폼을 Strong Performer로 지목했습니다.

트랜슬리틱스(Translytics: Transaction과 Analytics의 합성어)의 장점은 각기 따로였던 트랜잭션(SoR: System of Record), 운영(SoE: System of Engagement), 분석(SoI: System of Insight) 워크로드를 단일 통합 데이터 플랫폼으로 통합한다는 점입니다. 이 세 가지 워크로드를 통합하면 복잡성과 위험을 줄이면서 대규모의 통합 데이터를 토대로 더 빠르게 인사이트를 확보하고 조치를 취할 수 있습니다. 보고서를 살펴보기에 앞서 트랜슬리틱스가 어떤 문제를 해결하는 데 유용하고 왜 중요한지 알아보겠습니다.


트랜슬리틱스의 등장과 이 기술이 중요한 이유


"맞춤형 제품 권고안을 작성할 때 현재가 아닌 지난 달 매출액 집계를 참고해도 문제없다"라고 말하는 비즈니스 파트너는 좋은 평가를 받기 어렵습니다. 디지털 경제에서 생존하고 번창하려면 속도가 관건입니다.

● 마이크로 서비스, 애자일(Agile), DevOps는 소프트웨어를 더욱 빠른 시일 내에 개발하여 출시하는 데 도움이 됩니다.
● 스트리밍 및 이벤트 중심 아키텍처는 주변의 디지털 환경을 실시간으로 인지하고 대응하는 데 효과적입니다.

그러나 데이터에서 인사이트를 도출하는 데 너무 오래 걸리는 경우가 여전히 많습니다. 많은 기업은 밤마다 혹은 매주 느리고 취약한 ETL 프로세스를 통해 트랜잭션 및 운영 시스템에서 분석 데이터 레이크 및 데이터 웨어하우스로 배치 로드를 통해 옮기는 방식을 표준으로 삼습니다. 결과적으로 기업은 오래되고 진부한 데이터를 토대로 의사 결정을 내리게 됩니다.

한편 기업은 분석 인사이트의 속도 외에도 다양한 워크로드를 지원하기 위해 세 가지 시스템을 가동하는 데 따르는 모든 복잡성을 해결하고 각 시스템의 데이터를 효율적이고 안전하게 공유해야 합니다.


트랜슬리티컬 데이터 플랫폼이 효과적인 이유


트랜슬리틱스는 기업이 데이터를 다루는 방식을 혁신하여 이와 같은 문제를 해결합니다. 요컨대, 트랜잭션, 운영 및 분석 워크로드를 효과적으로 처리할 수 있는 하나의 통합 데이터 플랫폼에 통합합니다. 업계의 이와 같은 변화는 몽고DB(MongoDB)의 제품 개발 방향과 일맥상통 합니다.

Forrester는 트랜슬리티컬 시스템의 추세가 기존 데이터베이스 시장에 지각변동을 일으킬 것으로 예상하고 있습니다. 그 이유는 기존의 플랫폼이 실시간 데이터, 성능, 규모, 통합 데이터, 보안의 조합을 절대 타협할 수 없는 새로운 비즈니스 요건에 부합하지 않기 때문입니다.


Forrester Wave의 트랜슬리틱스 시장 조사 결과


Forrester는 현재 제공되는 제품, 전략, 시장 입지를 아우르는 24개 기준을 토대로 가장 주목할만한 14개의 트랜슬리티컬 데이터 플랫폼 제공업체를 평가했습니다. 몽고DB(MongoDB)가 이 조사 대상에 포함된 것은 이번이 처음인데, 기쁘게도 Forrester는 아래의 범주에서 최고 점수를 주면서 MongoDB 데이터 플랫폼을 Strong Performer로 평가했습니다.

● 데이터 파이프라인
● 다중 모델
● 데이터 보안
● 데이터 액세스
● API/개발 도구
● 고가용성 및 재해 복구
● 가격 투명성
● 파트너
● 도입 고객

보고서는 다음과 같이 언급합니다. "지난 몇 년간 몽고DB(MongoDB)의 트랜슬리티컬 데이터 플랫폼 활용 사례가 꾸준히 증가했습니다. 기업들은 실시간 분석, 인사이트 시스템, 고객 이해, IoT, 모바일 애플리케이션을 지원하는 데 몽고DB(MongoDB)를 사용합니다." 그러면서 "몽고DB(MongoDB)는 풀 텍스트 서치, 데이터 시각화, 데이터 레이크 같은 혁신을 최근 제품 및 로드맵에 추가하면서 트랜슬리틱스 지원을 확대하는 중입니다."라고 덧붙였습니다.

몽고DB(MongoDB) 웹사이트에서 무료로 제공되는 보고서 전문을 읽어보려면 여기를 클릭하십시오.


트랜슬리틱스에 데이터베이스가 아니라 데이터 플랫폼이 필요한 이유


몽고DB(MongoDB)가 Forrester의 Translytical Wave에 오른 것은 적극적인 투자를 통해 다음과 같은 방법으로 오늘날의 분석 문제를 해결할 수 있는 데이터 플랫폼을 개발한 결과입니다.

● 시간이 많이 소요되는 ETL(Extract, Transform, Load)을 거치지 않고도 최신 운영 데이터에서 바로 인사이트를 확보하여 조치를 취할 수 있습니다.
● 데이터를 지능적으로 계층화하고 실시간부터 오프라인 배치에 이르는 광범위한 분석 사례를 지원합니다.
● 다양한 사용자가 데이터 공유 및 협업에 손쉽게 사용할 수 있는 기본 도구를 지원합니다.

<몽고DB(MongoDB) 데이터 플랫폼: 트랜잭션, 운영 및 분석 워크로드 지원으로 클라우드 활용 범위를 에지까지 확대>


데이터 모델링 및 쿼리


몽고DB(MongoDB) 데이터 플랫폼의 근간은 도큐먼트 데이터 모델이므로 모든 구조의 데이터를 수집, 저장 및 취합할 수 있습니다.
MQL(MongoDB Query Language)과 집계 파이프라인은 포괄적이고 명쾌하므로 사용자가 원하는 방식으로 데이터를 쉽게 조회, 변환, 분석할 수 있습니다.

몽고DB(MongoDB)가 클라우드에서 몽고DB 아틀라스(MongoDB Atlas)를 통해 완벽하게 관리하는 트랜잭션 및 운영 데이터베이스에 데이터를 저장하거나, 혹은 기업의 온프레미스, 아틀라스 풀 텍스트 서치(Atlas Full-Text Search) 서비스 또는 클라우드 객체 저장소를 기반으로 하는 몽고DB 아틀라스 데이터 레이크(MongoDB Atlas Data Lake) 등에 데이터를 저장해도 전혀 문제 되지 않습니다. 데이터가 어디에 있든 MQL을 사용하여 효율적으로 액세스하고 쿼리할 수 있기 때문입니다.


데이터 분석


몽고DB(MongoDB)는 기업의 분석 생태계에 통합하는 다양한 도구와 함께 Python 및 R을 비롯한 수십 가지의 개발 언어들에 대한 드라이버를 이용하여 데이터를 다룰 수 있습니다. 아래의 도구는 기업의 다양한 분석 기술 활용 사례와 팀을 지원합니다.

● 몽고DB 차트(MongoDB Charts) – 몽고DB(MongoDB) 데이터를 시각화할 수 있는 가장 빠르고 쉬운 방법입니다. 협업 목적으로 그래프를 작성하고 대시보드를 만들어 다른 사용자와 공유하거나 웹 앱에 바로 추가하여 효과적인 사용 환경을 구현할 수 있습니다.
● 몽고DB 커넥터 포 BI(MongoDB Connector for BI) - Tableau, Microstrategy, Looker 등의 분석 플랫폼과 SQL을 기반으로 하는 기존의 BI에서 MongoDB에 직접 연결할 수 있습니다.
● 몽고DB 커넥터 포 아파치 스파크(MongoDB Connector for Apache Spark) - Scala, Java, Python, R을 비롯한 모든 Spark 라이브러리에 액세스할 수 있습니다. 몽고DB(MongoDB) 데이터는 머신 러닝, 그래프, 스트리밍 및 SQL API를 이용한 분석에 적합하도록 DataFrame 및 Dataset 형식으로 변환됩니다.


데이터 배포 및 보호


몽고DB(MongoDB)의 분산 시스템 아키텍처를 구현하면 단일 클러스터의 여러 노드에 다양한 워크로드를 분리하는 한편, 데이터 세트를 탄력적으로 확장하고 쿼리를 병렬화할 수 있을 뿐만 아니라 ACID 트랜잭션 보증 정책도 시행할 수 있습니다. 또한 트랜잭션 및 운영 애플리케이션을 처리하도록 하나의 노드 세트를 배정할 수 있습니다. 한편 몽고DB(MongoDB) 플랫폼은 분석 쿼리를 처리하는 다른 노드 세트에 데이터를 자동으로 복제합니다. 분석 쿼리는 보고서 및 대시보드를 업데이트하거나 머신 러닝 모델을 지원할 수 있습니다.

분리된 프로세스 덕분에 워크로드가 시스템 리소스를 차지하려고 경합하지 않습니다. 현재 운영 데이터에서 실시간으로 인사이트를 도출하면서 지연 시간이 수 밀리초에 불과한 상태에서 운영 애플리케이션을 실행할 수 있습니다. 더구나 데이터를 별도의 데이터베이스로 추출, 변환, 로드(ETL)하는 과정에 수반되는 취약성 및 지연 시간에서 해방된 채 이 모든 작업을 수행할 수 있습니다.

단일 데이터 플랫폼을 사용하면 승인 받은 사람만 데이터에 액세스하고 데이터를 처리할 수 있도록 전체 데이터에 글로벌 보안 및 거버넌스 체제를 적용할 수 있습니다.


트랜슬리틱스의 향후 전망


몽고DB(MongoDB)의 데이터 플랫폼이 트랜슬리티컬 데이터 플랫폼 시장에서 Strong Performer로 선정된 것은 시작에 불과합니다. 도큐먼트와 분산 시스템을 새로운 트랜잭션 및 분석 워크로드의 토대로 삼고 클라우드를 최적의 도튜먼트 및 분산 시스템 배포 수단으로 확립하는 데 중점을 둔 몽고DB(MongoDB)의 목표는 트랜슬리틱스에 대한 모든 사람의 기대를 충족하고도 남습니다.

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3개의 댓글이 있습니다.

약 13시간 전

좋은정보 감사합니다.

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4일 전

좋은 자료입니다.
타 DB대비 몽고DB만의 장점이 많군요

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6일 전

좋은 자료 제공 감사합니다.

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