몽고DB, 생성형 AI 기반 기능 4종 공개

몽고DB는 개발자 생산성 개선과 애플리케이션 현대화 가속을 위한 생성형 AI 기반 기능 4종을 12일 발표했다.

비즈니스 크리티컬 애플리케이션을 위한 세계적인 문서 기반 데이터 플랫폼인 몽고DB는 ▲몽고DB 릴레이셔널 마이그레이터 ▲몽고DB 컴파스 ▲몽고DB 아틀라스 차트 ▲몽고DB 도큐먼테이션 등의 새로운 생성형 AI 기능을 통해, 개발자가 불필요한 작업에 소비하는 시간과 노력을 줄이고 해결하기 어려운 문제와 최신 애플리케이션 구축에 집중할 수 있도록 지원한다.

오늘날 기업은 변화하는 요구사항과 데이터에 실시간으로 대응할 수 있는 참여도 높은 애플리케이션에 대한 고객의 증가하는 니즈에 직면하고 있다. 개발자들은 이 같은 애플리케이션 구축을 위한 유연성과 확장성, 회복탄력성을 확보하고자 몽고DB를 선택하고 있다.

그러나 개발자들은 종종 많은 시간을 쿼리 및 집계 생성에 투입해 데이터 기반 애플리케이션의 효과적인 운영을 지원한다. 대표적으로 인사이트 구체화와 의사결정에 필요한 운영 데이터베이스 가시화를 위한 대시보드 작성이나 예상치 못한 데이터베이스 및 애플리케이션 동작 문제 해결이 이에 해당한다. 이같이 중요하지만 상대적으로 차별화되지 않은 업무로 인해 프로토타이핑, 신규 기능 출시, 혁신적인 최종 사용자 경험 창출을 위한 중요한 개발자 리소스를 소비하고 있다.

몽고DB가 새롭게 발표한 네 가지 신규 AI 기능 세트는 애플리케이션 개발 및 현대화 작업의 많은 부분에서 개발자의 부담을 해소한다.

애플리케이션 현대화 가속화를 위한 몽고DB 릴레이셔널 마이그레이터는 지능형 데이터 스키마 및 코드 추천을 통해 레거시 데이터베이스에서 몽고DB 아틀라스로 더욱 빠르고 쉬운 마이그레이션을 지원한다.

레거시 애플리케이션 마이그레이션 시 흔히 발생하는 문제 중 하나는 문서화되지 않은 SQL 쿼리 및 저장 과정을 몽고DB 쿼리 API 구문으로 수동 변환해야 한다는 점이다. 릴레이셔널 마이그레이터의 새로운 AI 기반 기능은 이 과정을 자동화해 기업이 바로 개발에 활용할 수 있는 몽고DB 쿼리 API 구문으로 신속한 마이그레이션이 가능하다. 나아가 고객은 릴레이셔널 마이그레이터로 애플리케이션 현대화 프로젝트를 가속화하고, 개발자는 자동화된 변환으로 마이그레이션 속도를 높이며, 몽고DB 쿼리 API에 대한 지식이 없어도 작업이 가능하다.

개발자의 데이터 활용에 가장 많이 사용되는 도구 중 하나인 몽고DB 컴파스는 몽고DB에서 데이터 쿼리 및 집계를 위한 용이한 기능을 제공한다. 이제 개발자는 자연어를 사용해 몽고DB 컴파스에서 실행 가능한 몽고DB 쿼리 API 구문을 빠르게 생성하고, 비교적 적은 시간과 노력을 들여 정교하고 데이터 집약적인 기능을 애플리케이션에 통합할 수 있다.

가령 개발자가 ‘피자 주문을 크기별로 필터링하고, 나머지 문서를 피자 이름별로 그룹화해 총 수량을 계산하라’고 입력하면 몽고DB 컴파스가 데이터 처리에 필요한 집계 파이프라인 실행을 위한 코드를 제안한다. 몽고DB 컴파스의 새로운 자연어 기능을 통해 개발자는 복잡한 쿼리와 집계를 수동으로 작성하는 대신 데이터 기반 애플리케이션 출시에 시간과 노력을 집중할 수 있다.

아틀라스 차트는 개발자가 아틀라스에 저장된 데이터의 시각화를 쉽게 생성, 공유 및 임베딩할 수 있도록 지원하는 최신 데이터 시각화 툴이다. 새로운 AI 기반 기능을 통해 개발자는 자연어로 데이터 시각화를 구축하고, 그래픽을 제작하며, 아틀라스 차트에서 대시보드를 생성할 수 있다. 예를 들어, 개발자가 ‘국가별, 제품별 연간 매출 비교를 보여줘’라고 입력 시, 아틀라스 차트가 데이터를 수집해 요청된 시각화를 빠르게 생성하며, 이후 친숙한 드래그 앤 드롭 인터페이스로 세밀한 맞춤 조정이 가능하다.

몽고DB 도큐먼테이션은 개발자가 몽고DB로 애플리케이션을 구축하는 데 필요한 튜토리얼, 코드 샘플, 참조 라이브러리를 제공한다. 이제 새로운 AI 기반 챗봇이 추가돼, 개발자는 소프트웨어 개발 중 발생하는 문제를 몇 초 안에 해결할 수 있을 뿐 아니라 몽고DB 제품 및 서비스에 대해 질문하고 답변을 받을 수 있다. 만일 개발자가 아틀라스 벡터 서치를 사용한 데이터 색인방법을 질문 시, 챗봇이 빠른 작업 시작을 위한 단계별 안내사항과 예제 코드, 참조 링크를 제공한다. 몽고DB 도큐먼테이션 챗봇은 선별된 데이터의 AI 기반 정보 검색을 위해 아틀라스 벡터 서치를 사용하는 오픈 소스 기반 프로젝트로, 개발자는 프로젝트 코드를 사용해 다양한 사용 사례에 맞는 자체 챗봇을 구축 및 배포할 수도 있다.

새롭게 발표된 몽고DB 릴레이셔널 마이그레이터, 몽고DB 컴파스, 몽고DB 아틀라스 차트의 AI 기반 기능은 프리뷰 버전으로 제공되며, 몽고DB 도큐먼테이션 챗봇은 현재 이용 가능하다.

사히르 아잠 몽고DB 최고제품책임자(CPO)는 “생성형 AI는 개발자가 더 나은 애플리케이션을 구축할 수 있는 새로운 기회를 제공한다”며 “AI에 기반한 툴과 기능은 반복적인 작업을 자동화해 개발자가 상당한 시간과 노력을 절약하고 고품질 애플리케이션을 더 빠르게 제공할 수 있도록 지원한다”고 설명했다.

그는 “몽고DB는 수백만 명의 개발자가 매일 사용하는 몽고DB 제품 및 서비스에 AI 기능을 통합함으로써 개발자가 자신과 조직에 가장 중요한 업무, 즉 엔드 유저를 위한 최신 애플리케이션을 구축 및 출시하는 데 집중하도록 돕고 있다”고 강조했다.