“AI 시대 성공의 필수는 적응력, 몽고DB가 최적”

“AI 시대엔 단순히 기존 제품을 개선하는 것을 넘어 일하는 방식, 삶의 방식, 서로 연결되는 방식을 근본적으로 바꾸는 완전히 새로운 제품을 발명할 수 있어야 한다. 기업이 성공하려면 끊임없는 진화를 전제로 시스템과 제품을 구축해야 한다. 적응력이 필수적인 요소다. 그 적응력을 위해 몽고DB가 유연하고 확장 가능하며 지능적으로 이뤄진 기반을 제공한다.”

톨스튼 발터 몽고DB CXO 어드바이저 매니징 디렉터(표지 사진)는 3일 몽고DB가 서울 삼성동 코엑스 아셈볼룸에서 개발자 커뮤니티와 기업 고객을 위한 연례 행사 ‘몽고DB 닷로컬 서울’ 미디어 브리핑에서 이같이 밝혔다.

몽고DB 닷로컬은 전 세계 개발자와 업계 전문가들이 모여 최신 기술과 고객 혁신 사례를 공유하는 행사로, 올해는 서울, 싱가포르, 시드니, 뉴욕, 런던을 포함해 총 21개 도시에서 열린다. 이 행사에서 몽고DB 최신 릴리스의 업그레이드된 기능을 소개하는 기조연설을 비롯해, 데이터 기반 혁신을 이룬 고객 성공 사례, 업계를 선도하는 전문가들의 심층 기술 세션, 라이브 데모 등 다채로운 프로그램이 마련됐다.

톨스튼 발터 디렉터는 “몽고DB의 도큐먼트 모델은 세상의 데이터를 자연스럽게 표현하고, 주변 환경의 변화에 함께 진화할 수 있도록 보완됐다”며 “빠르게 발전하는 AI 시대 속에서도 개발자들은 이 모델을 이용해 자신 있게 변화에 적응하고 대응할 수 있다”고 말했다.

그는 “몽고 DB는 완전히 통합된 AI 시대에 최적화된 데이터베이스로서, 어디서든 자유롭게 사용할 수 있다”며 “AI로 인해 수십년만에 가장 큰 변화가 진행되는 이 시기에 데이터베이스가 그 어느 때보다 중요한 역할을 해야 한다”고 덧붙였다.

그는 AI 시대에 적응할 기반을 갖추려면 우선 기존의 오랜 기술에서 탈피해야 한다고 주장했다. 기술부채를 청산하고, 변화지향적인 기술로 갈아타라는 것이다.

그는 “더 많은 조직이 AI 시대를 포용함에 따라 저희는 익숙한 하나의 패턴이 다시 등장하는 것을 현재 목도하고 있다”며 “전 세계 5만여 고객 대부분은 현재 3가지 핵심 우선순위에 집중하고 있는데, 첫 번째는 더 빠른 개발의 필요성이고, 두번째는 복잡성을 더하지 않는 AI 기반 애플리케이션 개발이며, 세번째는 혁신을 가로막는 기술 부채의 청산과 현대화의 시급성”이라고 말했다.

그는 “모두 각각 거대한 과제인데 대부분의 기업은 이러한 여러 과제를 한꺼번에 겪고 있다”며 “몽고DB를 이용해 이런 과제를 함께 바라보고 해결하면 속도와 효율성, 장기적인 성과 등을 동시에 확보할 수 있다”고 강조했다.

몽고DB는 생성형 AI 기반 애플리케이션을 지원하는 통합 플랫폼을 제공한다는 점을 강조한다. 특히 기업 보유 데이터를 범용 AI 모델에 통합, 연동하게 하는 복잡한 기술 요소를 별도 과정없이 몽고DB 채택 만으로 활용할 수 있다고 설명한다.

김규동 몽고DB 한국 솔루션 아키텍트 총괄은 “범용의 대형언어모델(LLM)에 기업 내부 보유 지식 자산을 포함시켜야 원하는 수준으로 정확한 답변을 받을 수 있는데, 그를 위한 임베딩, 벡터 데이터베이스, 벡터 및 키워드 검색, 리랭킹 등의 요소가 필요하다”며 “AI 애플리케이션을 만들겠다고 하면 이런 여러 요소를 검토해야 하지만, 몽고DB는 필요한 모든 요소를 단일 플랫폼 안에 모두 탑재해 제공한다”고 말했다.

그는 “기업은 AI 애플리케이션을 만들 때 여러 기술을 검증하고 조합해서 구성하지 않고도 몽고DB란 단일 플랫폼에서 모든 것을 활용하게 된다”며 “벡터 데이터베이스처럼 대규모 자원을 필요로 하는 경우 그 부분만 자원을 따로 확장할 수도 있다”고 강조했다.

김규동 아키텍트는 국내외 주요 생성형 AI 사례를 소개했다. 그에 따르면, 제약회사 노보노디스크는 신약의 허가를 위한 임상연구 보고서 작성 작업에 몽고DB 기반의 생성형 AI를 활용함으로써 12주걸리던 보고서 작성 기간을 10분으로 단축했다.

LG유플러스는 월 350만 건 이상의 고객 문의를 처리하는 국내 최대 규모의 고객센터 운영 효율화를 위해, 4천여 명 상담사를 지원하는 AI 상담 어드바이저를 도입했다. 기존 콜센터 시스템은 느린 응답 속도와 정보 검색의 비효율성이 문제였으나, 몽고DB 아틀라스 벡터 서치를 적용해 이를 해결했다. 그 결과, 불과 4개월 만에 상담 중 실시간 음성 인식, 자동 분류, 맥락 기반 요약 기능을 갖춘 AI 상담 어시스트를 출시했으며, 상담 효율성 30% 향상, 통화당 평균 처리 시간 7% 단축 성과를 거뒀다. 현재는 주당 100만 건 이상의 고객 문의를 처리하고 있다.

싱클리는 와이 콤비네이터의 지원을 받는 SaaS 로, 글로벌 기업을 대상으로 AI 기반 고객 피드백(VoC) 분석 서비스를 제공한다. 텍스트·이미지·영상 등 방대한 데이터에서 의미적 유사성을 분석하는 과정에서 서버 부하와 검색 성능 저하 문제를 겪던 싱클리는 몽고DB 아틀라스 벡터 검색을 도입했다. 이를 통해 데이터 클러스터링과 자동화를 구현하고, 성능을 기존 대비 10배 개선했으며, 고객사에 더 빠른 인사이트를 제공함과 동시에 운영 비용 절감 효과를 거뒀다.

메리츠화재는 금융 사기 탐지를 위한 이상거래탐지시스템(FDS)을 몽고DB 엔터프라이즈 어드밴스드 기반으로 구축했다. 금융 환경 특성상 스키마 변경이 빈번하게 발생하고 대규모 데이터 실시간 분석을 동시에 요구하는 상황에서, 몽고DB의 유연한 문서 모델과 ‘프라이머리-세컨더리-세컨더리’ 아키텍처를 활용해 성능 저하 없이 시스템을 운영할 수 있었다. 이로써 운영·분석 워크로드를 통합 처리하며, 무손실 자동 장애 조치와 실시간 사기 감지 알림으로 안정성을 확보했다. 또한 운영 비용을 50% 절감하고, 향후 AI 기반 고객 분석 및 콜센터 음성 인식(STT) 기능으로 확장 가능한 기반을 마련했다.

이같은 AI 혁신으로 가는 여정에서 전통적인 관계형 데이터베이스는 몽고DB 입장에서 발목잡는 기술 부채다. 톨스튼 디렉터는 “솔직히 말해 오라클에서 포스트그레로 옮기는 건 현대화가 아니라 수십년된 기술 사이에서의 횡적 이동에 불과하다”며 “진정한 현대화란 아키텍처, 코드 베이스, 기술 스택 전체를 재편하는 것을 의미하며, 비즈니스와 함께 진화할 수 있는 기반을 쌓는 것”이라고 말했다.

그는 “몽고DB는 뛰어난 AI 모델과, 현대화란 복잡한 작업을 위한 툴, AI 에이전트, 프레임워크 등으로 이뤄진 완전한 시스템을 구축했다”며 “현대화의 구체적인 작업을 수행하도록 설계된 여러 툴이나 에이전트를 한 데 모아서 점점 더 확장될 수 있는 저장소를 구축을 했으며, 이를 조율하는 에이전틱 프레임워크도 구축했다”고 설명했다.

그는 “우리가 구축한 표준화한 디자인 패턴은 실제 고객사의 현대화 프로젝트를 통해 만들어진 것”이라고 덧붙였다.

많은 기업이 전통적인 애플리케이션을 클라우드와 AI에 친화적인 인프라로 이전하는 걸 주저한다. 복잡한 작업에 많은 시간과 노동력, 비용을 투입해야 한다고 여긴다. 몽고DB는 현대화 방법론을 제공함으로써 고객의 현대화 결단을 촉구, 지원한다.

그는 “노후화된 시스템에 발목이 잡힌 기업은 더 이상 혁신을 이어갈 수 없다”며 “레거시 애플리케이션은 속도를 늦추고 자원을 낭비할 뿐만 아니라, 혁신을 위한 AI 애플리케이션 구축을 어렵게 만든다”고 말했다.

그는 “한 관계형 데이터베이스에서 다른 관계형 데이터베이스로 전환하는 이른바 ‘리프트 앤 시프트’ 방식은 진정한 현대화가 아니다”며 “이제 아키텍처부터 코드베이스, 기술 스택까지 전면적으로 재고해야 할 때이며, 몽고DB는 기업이 비즈니스와 함께 성장할 수 있는 기반을 제공한다”고 강조했다.

그는 “몽고DB는 AI 기반 도구와 체계적 방법론을 결합해 복잡한 레거시 시스템을 유연하고 확장 가능한 플랫폼으로 전환한다”며 “현대화는 AI와 미래 성장을 향한 관문”이라고 덧붙였다.

김규동 총괄은 “몽고DB는 아키텍처를 단순화하고 혁신을 가속화해, 기업이 현대적인 AI 기반 애플리케이션을 신속하게 구축할 수 있도록 지원하고 있다”며 “금융 서비스, 의료, 공공 부문과 같이 속도와 신뢰가 핵심인 산업 분야에서 몽고DB는 이미 차별성을 입증하고 있다”고 밝혔다.

그는 “몽고DB의 강점은 중요한 순간마다 신뢰성과 정확성을 제공하는 데 있다”고 덧붙였다.

이날 몽고DB닷로컬 2025 행사는 톨스튼 발터 디렉터, 크리스 셤 몽고DB 프로덕트 매니지먼트 디렉터, 샤오천 우 몽고DB 프로덕트 매니지먼트 디렉터 등이 기조연설에서 최신 IT 트렌드와 AI를 기반으로 한 차세대 데이터베이스의 미래를 제시했다.

그밖에 LG유플러스, 그래비티랩스, 티빙, 코코네 엔지니어링, 버킷플레이스, 올거나이즈, 메리츠화재 등 주요 기업들이 몽고DB 기반의 디지털 혁신 사례와 데이터 관리 전략을 발표했다. 아마존웹서비스 코리아, 쿠도 커뮤니케이션, 구글 클라우드, 데이터독 등 파트너사와 협력한 세션도 함께 진행됐다.

글. 바이라인네트워크
<김우용 기자>yong2@byline.network