재구상된 MongoDB 앱
적용 대상: 
MongoDB
MongoDB를 데이터베이스로 사용하여 앱을 시작했습니다. 입소문이 천천히 퍼지며 규모는 작지만 충성도가 높은 사용자 기반이 형성됩니다. 최선을 다해 피드백을 제공하여 개선하는 데 도움을 줍니다. 계속해서 문제를 해결하고 기능을 추가하면 점점 더 많은 사용자가 앱을 좋아하게 되고 사용자는 언덕을 굴러 내려가는 눈덩이처럼 성장하게 됩니다. 유명인과 영향력 있는 사람들이 이를 지지합니다. 십대들은 그 이름을 일상 동사로 사용합니다. 갑자기 앱의 사용량이 급증하고 사용자 수가 치솟는 것을 보고 경외심을 느끼며 자신의 창작물이 전 세계 디바이스의 필수 요소가 될 것으로 기대합니다.
그러나 특히 트래픽이 급증할 때 시간 제한이 점점 더 자주 발생합니다. 급속한 성장과 예측할 수 없는 수요로 인해 인프라가 한도에 도달하게 되면서 확장성이 시급한 문제가 됩니다. 그러나 리소스와 시간 제약 조건을 고려할 때 데이터 파이프라인을 점검하는 것이 불가능합니다.
유연성을 확보하기 위해 MongoDB를 선택했습니다. 이제 확장성, 가용성, 연속성 및 비용에 대한 까다로운 요구 사항에 직면할 때 Azure Cosmos DB for MongoDB가 도움이 됩니다.
한 자릿수 밀리초의 응답 시간, 자동 및 즉각적인 확장성, 모든 규모에서 보장되는 속도를 제공하는 이 완전 관리형 데이터베이스의 연결 문자열을 앱에 지정합니다. OpenAI도 역대 가장 빠르게 성장하는 소비자 앱 중 하나인 ChatGPT 서비스를 동적으로 크기 조정하기 위해 기본 서비스를 선택하여 높은 안정성과 낮은 유지 관리를 가능하게 했습니다. MongoDB를 위한 해당 API를 활용할 경우 기존 MongoDB 기술과 선호하는 MongoDB 드라이버, SDK 및 도구를 계속 사용하는 것은 물론, 제공되는 두 아키텍처 중 하나를 선택하여 다음과 같은 이점도 얻을 수 있습니다.
MongoDB 앱을 동적으로 크기 조정
vCore 아키텍처
신규 및 기존 MongoDB 앱을 위한 전용 인스턴스가 포함된 완전 관리형 MongoDB 호환 서비스입니다. 이 아키텍처는 MongoDB 사용자를 위한 친숙한 vCore 아키텍처, 효율적인 크기 조정 및 Azure 서비스와의 원활한 통합을 제품합니다.
통합 벡터 데이터베이스: 통합 벡터 데이터베이스를 사용하여 AI 기반 애플리케이션을 원활하게 통합합니다. 이 통합은 운영/트랜잭션 데이터와 벡터 데이터를 함께 저장할 수 있는 올인원 솔루션을 제공합니다. 서비스 통합 간에 데이터를 전송하는 다른 벡터 데이터베이스 솔루션과 달리 이 방식은 비용과 복잡성을 줄여줍니다.
낮은 총 소유 비용으로 정액 가격 책정: 컴퓨팅(vCore 및 RAM)과 스토리지(디스크)를 기반으로 하는 친숙한 가격 책정 모델을 활용합니다.
텍스트 인덱스로 쿼리 향상: 텍스트 인덱싱 기능으로 데이터 쿼리 효율성을 향상시킵니다. MongoDB 컬렉션 전체에서 전체 텍스트 검색을 원활하게 탐색하여 문서에서 귀중한 인사이트를 추출하는 프로세스를 간소화합니다.
분할 키가 필요 없는 크기 조정: 분할 키가 필요 없이 대용량 수직 크기 조정으로 개발 프로세스를 간소화합니다. 컬렉션이 TB에 들어가면 수평으로 분할하고 크기를 조정하는 것이 간단합니다.
PITR(특정 시점 복원)이 포함된 무료 35일 백업: 데이터 양에 관계없이 35일 무료 백업이 가능합니다.
팁
사용자에게 적합한 아키텍처를 선택하는 데 도움이 되도록 각 아키텍처를 심층적으로 비교하려면 모델 선택을 방문하세요.
RU(요청 단위) 아키텍처
RU(요청 단위)를 사용하여 유연한 크기 조정이 가능한 완전 관리형 MongoDB 호환 서비스입니다. 클라우드 네이티브 애플리케이션용으로 설계되었습니다.
즉각적인 스케일링 성능: 자동 스케일링 기능을 사용하면 준비 시간 없이 즉시 데이터베이스가 스케일링됩니다. 더 이상 MongoDB Atlas 또는 다른 MongoDB 서비스를 사용하여 스케일 업하는 데 몇 시간이 걸리고 스케일 다운하는 데 며칠이 걸릴 때까지 기다릴 필요가 없습니다.
자동 및 투명한 분할: 인프라가 완벽하게 관리됩니다. 이 관리에는 애플리케이션이 수평적으로 크기 조정됨에 따라 분할 및 분할 수 최적화가 포함됩니다. 자동 및 투명한 분할을 사용하면 이전에 MongoDB Atlas 분할을 지정하고 관리하는 데 소비한 시간과 활동을 절약할 수 있으며 사용자를 위한 애플리케이션 개발에 더 집중할 수 있습니다.
99.999%의 가용성: 99.999%의 가용성을 간편하게 구성할 수 있어 언제든지 필요할 때 데이터를 사용할 수 있습니다.
활성-활성 데이터베이스: 데이터베이스는 여러 지역에 걸쳐 있을 수 있으며 동일한 데이터에 대한 쓰기 및 읽기에 대한 단일 실패 지점이 없습니다. MongoDB 글로벌 클러스터는 동일한 데이터에 대한 쓰기에 대해 활성-수동 배포만 지원합니다.
비용 효율적이고 세분화되었으며 무제한 확장성: 플랫폼은 아키텍처로 인해 VM의 1/100만큼 작은 증분으로 확장할 수 있습니다. 이러한 확장성은 사용되지 않은 리소스에 대한 비용을 지불하지 않고도 데이터베이스의 크기를 필요한 만큼 정확하게 조정할 수 있음을 의미합니다.
모든 규모의 실시간 분석(HTAP): 데이터베이스에 영향을 주지 않고 실시간으로 트랜잭션 MongoDB 데이터에 대해 분석 워크로드를 실행합니다. 이 분석은 ETL 파이프라인 없이 활용되는 클라우드 네이티브 분석 열 형식 저장소로 인해 빠르고 저렴합니다. Power BI 대시보드를 쉽게 만들고 Azure Machine Learning 및 Azure AI 서비스와 통합하고 MongoDB 워크로드의 모든 데이터를 단일 데이터 웨어하우징 솔루션으로 가져옵니다. Azure Synapse Link에 대해 자세히 알아보세요.
서버리스 배포: 서버리스 용량 모드에서는 작업당 요금만 청구되며 데이터베이스를 사용하지 않을 때는 데이터베이스 요금을 지불하지 않습니다.
팁
사용자에게 적합한 아키텍처를 선택하는 데 도움이 되도록 각 아키텍처를 심층적으로 비교하려면 모델 선택을 방문하세요.
참고 항목
이 서비스는 MongoDB용 유선 프로토콜을 구현합니다. 이 구현을 통해 네이티브 MongoDB 클라이언트 SDK, 드라이버 및 도구와 투명하게 호환됩니다. 이 서비스는 MongoDB 데이터베이스 엔진을 호스팅하지 않습니다. 사용 중인 API 버전과 호환되는 MongoDB 클라이언트 드라이버에서 특별한 구성 없이 연결할 수 있습니다. Microsoft는 이 서비스를 제공하기 위해 MongoDB 데이터베이스를 실행하지 않습니다. 이 서비스는 MongoDB, Inc.와 제휴되어 있지 않습니다.