'몽고DB를 이용하는 이유는...' 활용 기업 9곳
OSS
게시글 작성 시각 2015-12-01 14:15:28
2015년 11월 27일 (금)
ⓒ CIO Korea, Thor Olavsrud | CIO
오픈소스 몽고DB NoSQL 데이터베이스는 크로스-플랫폼 문서-지향형 데이터 스토어로, 몽고DB 소프트웨어 회사가 2007년 PaaS 제품의 일부로 개발했던 것이다. 회사는 2009년 오픈소스 개발 모델로 전환했고, 데이터베이스는 그때 이후로 크랙스리스트, 이베이, 포스퀘어 등을 비롯한 수많은 웹사이트 및 서비스의 백엔드 소프트웨어로 채택됐다. 여기 9가지 몽고DB 성공 사례를 소개한다.
![](http://files.idg.co.kr/ciokr/image/success_stories-100629917-primary_idge.jpg)
어반 아웃피터스
어반 아웃피터스(Urban Outfitters) – 앤스로폴로지, BHLDN, 프리 피플, 터레인(Terrain) 등의 브랜드를 보유한 리테일 회사다. 자체 전자상거래 플랫폼에 몽고DB를 사용한다. 모든 자체 채널들에 기능과 서비스를 제공하는 이 플랫폼은 회사가 빠르게 새로운 앱을 설계 배포하면서도 지속적인 고객 경험을 제공할 수 있게 한다.
어반 아웃피터스의 전자상거래 디렉터 롭 프리먼은 “내부 플랫폼을 성장에 맞추고 싶었다. 우리는 제품, 우리의 목표에 부합하는 협력사와 파트너가 필요했다. 몽고DB를 통해 일년 내내 특히 휴가시즌의 피크 부하량까지 지원할 수 있게 됐다. 또 이제는 신기능을 개발하고 변화하는 요건에 적응하고 가치 전달에 더 많은 시간을 할애할 수 있다”라고 말했다.
스프링클러
기업 소셜 기술 기업 스프링클러(Springkler)는 몽고DB를 활용해 1,000 곳이 넘는 클라이언트들의 소셜 활동을 저장한다. 스프링클러의 몽고DB 플랫폼은 분당 300만 건 이상의 트랜젝션을 처리한다. 또 매달 최소 한가지 주요 기능 및 100 종 이상의 일반 기능을 선보일 수 있도록 지원한다.
스퀘어 에닉스
툼레이더(Tomb Raider)와 파이널 판타지(Final Fnatasy)같은 게임타이틀의 퍼블리셔인 스퀘어 에닉스(Square Enix)는 몽고DB로 이전하기 전까지 관계형 데이터베이스를 이용했으며, 이로 인해 확장성에 어려움을 겪었다. 이 기업은 멀티-테넌트 서비스로서의 데이터베이스(database-as-a-service)를 채택함으로써 데이터베이스 인스턴스들을 통합해 성능과 안정성 향상을 가져왔다.
특히 고급 운영 툴링(Advanced operational tooling)은 스퀘어 에닉스의 운영팀이 수요에 맞춰 10여개의 데이터베이스 클러스터들을 확장하고, 단 한 명의 운영자만으로 전세계의 게이머들에게 끊기지 않는 가용성을 제공할 수 있도록 해줬다.
보쉬 그룹
보쉬 그룹(Bosch Group)은 전세계 최대 엔지니어링 기업 중 하나이며 산하의 보쉬 소프트웨어 이노베이션(SI) 부서는 사물인터넷의 최전선을 이끌고 있다.
업계 애널리스트들이 2020년까지 약 500억 개의 사물이 인터넷에 연결될 것으로 예측하고 있는 가운데, 보쉬 SI는 사물인터넷이 데이터 스트리밍을 넘어 훨씬 많은 것들을 가능케 할 것이라고 판단하고 있다.
보쉬SI에게 성공적인 사물인터넷이란 새로운 통찰을 얻고 자동화된 결정을 주도하기 위해 실시간으로 복잡한 애널리틱스를 수행할 수 있는 애플리케이션을 의미한다.
회사는 이러한 사물인터넷 솔루션의 일환으로 몽고DB 엔터프라이즈 어드밴스드(Enterprise Advanced)를 이용하고 있다. 보쉬SI의 IoT 솔루션은 수백 만 부품들에 걸쳐 결함을 감지하기 위해 제조 라인 IoT 프로젝트에서부터 3억 개 차량에 텔레매틱스를 구현하려는 계획까지 아우른다.
미국 퇴역군인부
2,000만 명 이상을 대상으로 하는 전세계 최대 의료보험 제공자중 하나인 미국 퇴역군인부(US Department of Veterans Affairs)는 의사들에게 정확한 의료 기록 제공부터 퇴역군인들에게 그들의 의료 혜택에 대한 분명한 그림을 제시하는 것까지 수많은 정보를 다뤄야 한다.
퇴역군인부는 몽고DB를 활용해 중앙화된 서비스에 수많은 다양한 유형의 전자 기록을 저장하고 있다.
자이
자이(x.ai)는 사용자들을 위해 회의 스케줄을 잡는 인공지능 기반의 개인 비서 서비스다. 사용자들이 그들의 달력을 자이에 연결시키고 이메일을 통해 회의를 설정할 시간에 사용자들은 대신 스케줄링 작업을 amy@x.ai 이메일 cc 기능을 통해 ‘Amy Ingram’에게 할당시킨다. 그녀가 이메일 스레드에 복사되어 있다면 상호 가능한 시간과 장소를 찾아 사용자에게 맞는 회의를 잡아준다.
몽고DB는 전체 자이 플랫폼을 위한 기록 시스템을 담당하면서 자연어 프로세싱, 지도 학습, 애널리틱스, 이메일 커뮤니케이션 등 모든 서비스를 지원한다.
워싱턴포스트
유서 깊은 워싱턴포스트는 미국 내 가장 발행부수가 많은 신문 중 하나다. 워싱턴포스트는 인쇄지와 온라인지 모두에 있어서 수많은 독자 기고를 받고 있다. 워싱턴포스트의 편집팀은 SUB라는 사용자 생성 콘텐츠 툴을 구축했다. SUB는 몽고DB를 활용해 다양한 팀들이 역학적 서식을 생성하고 온라인 기사에 대응을 큐레이팅 할 수 있도록 돕는다.
워싱턴포스트는 플랫폼을 구축하기 위해 MEAN(몽고DB, 익스프레스.js, 앵귤러.js, 노드,js) 스택을 활용해 애플리케이션 내에 기사에 내장시키거나 독자들로부터 기고를 수집할 수 있는 맞춤 서식을 생성했다.
시카고
시카고 시당국은 몽고DB를 사용해 윈디그리드(WindyGrid)라는 인텔리전트 운영 플랫폼을 개발했다. 윈디그리드는 매일 시 부서들로부터 700만 건의 데이터 조각들을 수집한다. 그리고 이를 몽고DB 기반의 애널리틱스로 시각적 지도와 함께 옮겨 담아 관리자가 시 운영에 대한 실시간 통찰을 얻을 수 있게 했다.
윈디그리드는 현재 시카고시의 중추 신경계의 일종으로서 중요 서비스 향상, 비용 절감, 더 살기 좋은 도시 만들기를 돕는다. 데이터, 지도, 애널리틱스의 조합은 연관성을 집어내고 큰 문제가 되기 전에 잠재적 문제들을 식별해내고 마라톤부터 폭설에 이르기까지 부서들 사이의 대응 조직화를 돕는다.
민티고
마케팅 자동화 제공자 민티고(Mintigo)는 예측적 마케팅에 특화된 회사다. 민티고는 이상적인 고객 프로필을 발견하고, 가장 높은 구매 가능성을 가진 이들을 대상화하고 알맞은 채널을 통해 알맞은 메시지로의 관여를 돕기 위해 예측적 애널리틱스를 활용한다.
그렇게 하기 위해 민티고는 수천 개의 마케팅 지표들을 통합해야 하며, 막대한 양의 데이터를 놀라운 다양성과 함께 처리하고 빠르게 소화하기 위해 몽고DB를 활용하고 있다. 또한 민티고는 몽고DB의 표현적 쿼리 언어와 데이터 프로세싱 파이프라인을 적극 이용하고 있다.
![](http://files.idg.co.kr/ciokr/image/success_stories-100629917-primary_idge.jpg)
어반 아웃피터스
어반 아웃피터스(Urban Outfitters) – 앤스로폴로지, BHLDN, 프리 피플, 터레인(Terrain) 등의 브랜드를 보유한 리테일 회사다. 자체 전자상거래 플랫폼에 몽고DB를 사용한다. 모든 자체 채널들에 기능과 서비스를 제공하는 이 플랫폼은 회사가 빠르게 새로운 앱을 설계 배포하면서도 지속적인 고객 경험을 제공할 수 있게 한다.
어반 아웃피터스의 전자상거래 디렉터 롭 프리먼은 “내부 플랫폼을 성장에 맞추고 싶었다. 우리는 제품, 우리의 목표에 부합하는 협력사와 파트너가 필요했다. 몽고DB를 통해 일년 내내 특히 휴가시즌의 피크 부하량까지 지원할 수 있게 됐다. 또 이제는 신기능을 개발하고 변화하는 요건에 적응하고 가치 전달에 더 많은 시간을 할애할 수 있다”라고 말했다.
스프링클러
기업 소셜 기술 기업 스프링클러(Springkler)는 몽고DB를 활용해 1,000 곳이 넘는 클라이언트들의 소셜 활동을 저장한다. 스프링클러의 몽고DB 플랫폼은 분당 300만 건 이상의 트랜젝션을 처리한다. 또 매달 최소 한가지 주요 기능 및 100 종 이상의 일반 기능을 선보일 수 있도록 지원한다.
스퀘어 에닉스
툼레이더(Tomb Raider)와 파이널 판타지(Final Fnatasy)같은 게임타이틀의 퍼블리셔인 스퀘어 에닉스(Square Enix)는 몽고DB로 이전하기 전까지 관계형 데이터베이스를 이용했으며, 이로 인해 확장성에 어려움을 겪었다. 이 기업은 멀티-테넌트 서비스로서의 데이터베이스(database-as-a-service)를 채택함으로써 데이터베이스 인스턴스들을 통합해 성능과 안정성 향상을 가져왔다.
특히 고급 운영 툴링(Advanced operational tooling)은 스퀘어 에닉스의 운영팀이 수요에 맞춰 10여개의 데이터베이스 클러스터들을 확장하고, 단 한 명의 운영자만으로 전세계의 게이머들에게 끊기지 않는 가용성을 제공할 수 있도록 해줬다.
보쉬 그룹
보쉬 그룹(Bosch Group)은 전세계 최대 엔지니어링 기업 중 하나이며 산하의 보쉬 소프트웨어 이노베이션(SI) 부서는 사물인터넷의 최전선을 이끌고 있다.
업계 애널리스트들이 2020년까지 약 500억 개의 사물이 인터넷에 연결될 것으로 예측하고 있는 가운데, 보쉬 SI는 사물인터넷이 데이터 스트리밍을 넘어 훨씬 많은 것들을 가능케 할 것이라고 판단하고 있다.
보쉬SI에게 성공적인 사물인터넷이란 새로운 통찰을 얻고 자동화된 결정을 주도하기 위해 실시간으로 복잡한 애널리틱스를 수행할 수 있는 애플리케이션을 의미한다.
회사는 이러한 사물인터넷 솔루션의 일환으로 몽고DB 엔터프라이즈 어드밴스드(Enterprise Advanced)를 이용하고 있다. 보쉬SI의 IoT 솔루션은 수백 만 부품들에 걸쳐 결함을 감지하기 위해 제조 라인 IoT 프로젝트에서부터 3억 개 차량에 텔레매틱스를 구현하려는 계획까지 아우른다.
미국 퇴역군인부
2,000만 명 이상을 대상으로 하는 전세계 최대 의료보험 제공자중 하나인 미국 퇴역군인부(US Department of Veterans Affairs)는 의사들에게 정확한 의료 기록 제공부터 퇴역군인들에게 그들의 의료 혜택에 대한 분명한 그림을 제시하는 것까지 수많은 정보를 다뤄야 한다.
퇴역군인부는 몽고DB를 활용해 중앙화된 서비스에 수많은 다양한 유형의 전자 기록을 저장하고 있다.
자이
자이(x.ai)는 사용자들을 위해 회의 스케줄을 잡는 인공지능 기반의 개인 비서 서비스다. 사용자들이 그들의 달력을 자이에 연결시키고 이메일을 통해 회의를 설정할 시간에 사용자들은 대신 스케줄링 작업을 amy@x.ai 이메일 cc 기능을 통해 ‘Amy Ingram’에게 할당시킨다. 그녀가 이메일 스레드에 복사되어 있다면 상호 가능한 시간과 장소를 찾아 사용자에게 맞는 회의를 잡아준다.
몽고DB는 전체 자이 플랫폼을 위한 기록 시스템을 담당하면서 자연어 프로세싱, 지도 학습, 애널리틱스, 이메일 커뮤니케이션 등 모든 서비스를 지원한다.
워싱턴포스트
유서 깊은 워싱턴포스트는 미국 내 가장 발행부수가 많은 신문 중 하나다. 워싱턴포스트는 인쇄지와 온라인지 모두에 있어서 수많은 독자 기고를 받고 있다. 워싱턴포스트의 편집팀은 SUB라는 사용자 생성 콘텐츠 툴을 구축했다. SUB는 몽고DB를 활용해 다양한 팀들이 역학적 서식을 생성하고 온라인 기사에 대응을 큐레이팅 할 수 있도록 돕는다.
워싱턴포스트는 플랫폼을 구축하기 위해 MEAN(몽고DB, 익스프레스.js, 앵귤러.js, 노드,js) 스택을 활용해 애플리케이션 내에 기사에 내장시키거나 독자들로부터 기고를 수집할 수 있는 맞춤 서식을 생성했다.
시카고
시카고 시당국은 몽고DB를 사용해 윈디그리드(WindyGrid)라는 인텔리전트 운영 플랫폼을 개발했다. 윈디그리드는 매일 시 부서들로부터 700만 건의 데이터 조각들을 수집한다. 그리고 이를 몽고DB 기반의 애널리틱스로 시각적 지도와 함께 옮겨 담아 관리자가 시 운영에 대한 실시간 통찰을 얻을 수 있게 했다.
윈디그리드는 현재 시카고시의 중추 신경계의 일종으로서 중요 서비스 향상, 비용 절감, 더 살기 좋은 도시 만들기를 돕는다. 데이터, 지도, 애널리틱스의 조합은 연관성을 집어내고 큰 문제가 되기 전에 잠재적 문제들을 식별해내고 마라톤부터 폭설에 이르기까지 부서들 사이의 대응 조직화를 돕는다.
민티고
마케팅 자동화 제공자 민티고(Mintigo)는 예측적 마케팅에 특화된 회사다. 민티고는 이상적인 고객 프로필을 발견하고, 가장 높은 구매 가능성을 가진 이들을 대상화하고 알맞은 채널을 통해 알맞은 메시지로의 관여를 돕기 위해 예측적 애널리틱스를 활용한다.
그렇게 하기 위해 민티고는 수천 개의 마케팅 지표들을 통합해야 하며, 막대한 양의 데이터를 놀라운 다양성과 함께 처리하고 빠르게 소화하기 위해 몽고DB를 활용하고 있다. 또한 민티고는 몽고DB의 표현적 쿼리 언어와 데이터 프로세싱 파이프라인을 적극 이용하고 있다.
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[원문출처 : http://www.ciokorea.com/news/27538]
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