몽고DB가 커뮤니티 에디션(MongoDB Community Edition)과 엔터프라이즈 서버(MongoDB Enterprise Server)에 검색 및 벡터 검색 기능을 확장 적용한다고 발표했다. 기존에는 완전 관리형 클라우드 서비스인 몽고DB 아틀라스에서만 제공되던 기능으로, 이번 발표를 통해 전 세계 수백만 명의 개발자가 로컬 머신부터 온프레미스 데이터센터에 이르는 모든 인프라에서 AI 애플리케이션을 안전하게 구축할 수 있게 됐다. IDC 조사에 따르면 74% 이상의 조직이 AI 워크플로우 내에서 벡터 임베딩 저장과 쿼리를 위해 통합 벡터 데이터베이스를 사용할 계획이다. 데빈 프랫 IDC 리서치 디렉터는 “대규모 언어 모델과 AI 애플리케이션이 주도하는 환경에서 개발자는 분산된 시스템으로 인한 속도 저하를 감당할 수 없다”며 “데이터베이스에 벡터 검색을 직접 통합하면 관리 복잡성이 줄어 지능형 애플리케이션 구축에 집중할 수 있다”고 말했다. 벤 세팔로 몽고DB 수석 부사장 겸 핵심 제품 총괄 책임자는 “몽고DB는 전 세계 개발자가 차세대 애플리케이션을 구축하는 데 필요한 도구를 제공한다”며 “검색 및 벡터 검색 기능을 확장해 개발자가 원하는 환경에서 구
몽고DB(MongoDB)가 AI 시대를 맞아 데이터베이스 현대화 전략과 주요 고객 사례를 공개했다. 지난 3일 서울 코엑스에서 열린 ‘몽고DB 닷로컬 서울(MongoDB.local Seoul)’ 행사와 함께 진행된 미디어 브리핑에서 몽고DB는 최신 기술 동향과 국내외 도입 사례를 공유하며 기업들의 비즈니스 현대화 지원 방안을 제시했다. 이번 행사는 전 세계 21개 주요 도시에서 개최되는 몽고DB 연례 기술 교류의 일환으로 서울은 아시아 지역 핵심 무대로 꼽혔다. 기조연설을 맡은 톨스튼 발터(Thorsten Walther) 몽고DB CXO 어드바이저 매니징 디렉터는 AI가 불러올 산업 전반의 변화와 이에 대응한 데이터베이스의 역할을 강조했다. 그는 “현재 AI는 모든 것을 바꾸고 있으며 특히 개발자에게 전례 없는 기회를 제공하고 있다”고 말했다. 이어 “전 세계 5만여 고객들이 공통으로 직면한 과제는 세 가지다. 더 빠른 개발, 복잡성 없는 애플리케이션 구축, 그리고 기술 부채를 청산하는 현대화의 시급성”이라며 “몽고DB는 이러한 과제를 함께 해결할 수 있는 기반을 제공한다”고 밝혔다. 발터 디렉터는 또한 레거시 시스템의 한계를 지적하며 “오라클에서 포스트그레
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