세션 제목: 스마트한 미래, AWS와 함께하는 MongoDB Atlas 기반의 AI 애플리케이션 혁명
주요 발표 내용
- MongoDB Atlas 소개
- 유연한 문서 데이터 모델: 데이터 구조를 쉽게 정의하고 수정할 수 있는 유연한 문서 기반 데이터 모델.
- 쿼리 API: 다양한 쿼리 기능 제공.
- ACID 트랜잭션: 원자성, 일관성, 고립성, 지속성을 보장하는 트랜잭션 지원.
- 시계열 컬렉션: 시간 기반 데이터를 효율적으로 저장하고 조회할 수 있는 기능.
- 지리공간 지원: 지리적 데이터를 저장하고 쿼리할 수 있는 기능.
- 그래프 탐색: 그래프 데이터 구조를 탐색할 수 있는 기능.
- 조인: 다양한 컬렉션 간의 데이터를 조인할 수 있는 기능.
- 스트림 변경: 데이터 변경 스트림을 제공하여 실시간 데이터 처리 가능.
- 클라이언트측 FLE쿼리: 클라이언트 측 필드 수준 암호화를 통한 보안 강화.
- MongoDB와 AWS의 협업
- 서비스 통합: MongoDB Atlas와 AWS의 다양한 서비스가 통합되어 제공됨.
- Private Link, KMS, Lambda, S3: AWS의 여러 서비스와 MongoDB Atlas의 통합을 통한 보안 및 확장성 강화.
- 통합 빌링: MongoDB Atlas는 pay-as-you-go 형태로 AWS 통합 빌링 서비스 제공.
- 서버리스 통합: Fargate, MSK, RedShift 등과의 서버리스 통합을 통해 관리가 용이하고 비용 효율적인 솔루션 제공.
- AWS 인공지능 서비스와 MongoDB Atlas 통합
- 주요 활용 사례:
- 요약: 텍스트 데이터를 요약하는 기능.
- 감정분석: 텍스트 데이터의 감정을 분석하는 기능.
- 질문 및 답변: 자연어 질의에 대한 답변 제공.
- 챗봇: 대화형 AI 애플리케이션 개발.
- 임베딩(벡터화): 텍스트 데이터를 벡터로 변환하여 검색 및 분석에 활용.
- 언어번역: 텍스트 데이터를 다양한 언어로 번역.
- 주요 활용 사례:
- MongoDB Atlas의 운영 및 벡터 데이터베이스 기능
- Atlas Vector Search와 Bedrock 협업: 벡터 검색 기능과 Bedrock의 협업을 통해 향상된 검색 및 데이터 분석 기능 제공.
- Vector Search와 SageMaker 협업: 벡터 검색과 SageMaker의 협업을 통해 AI 모델의 훈련 및 배포 기능 강화.
- 데이터 동기화: DB와 벡터 인덱스 간의 데이터가 자동으로 동기화되어 최신 데이터를 유지.
서비스 정의
- MongoDB Atlas: 클라우드 기반의 완전 관리형 데이터베이스 서비스로, 유연한 문서 데이터 모델과 다양한 고급 기능을 제공. pay-as-you-go 형태로 AWS와 통합된 빌링 시스템을 제공하며, 다양한 AWS 서비스와의 통합을 통해 확장성과 보안을 강화한다.
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