몽고DB(지사장 신재성)는 19일 발표를 통해, 아틀라스 스트림 프로세싱(Atlas Stream Processing)의 퍼블릭 프리뷰 버전을 공개했다.

‘아틀라스 스트림 프로세싱’은 높은 도큐먼트 모델 유연성 및 사용 편의성을 제공하고 쿼리 API를 지원하는 몽고DB 아틀라스(MongoDB Atlas)의 장점을 스트림 처리에 접목한 솔루션이다.

특히, ‘아틀라스 스트림 프로세싱’은 빠르게 변화하는 이벤트 데이터의 스트림을 집계 및 보강하고, 전송 중이거나 유휴 상태의 데이터 작업 방식을 통합해 개발자 경험을 개선한다.

몽고DB는 개발자가 아틀라스 데이터베이스에서 변경 스트림을 통해 데이터를 지속적으로 처리할 뿐만 아니라 컨플루언트 클라우드(Confluent Cloud), 아마존 MSK(Amazon MSK), 애저 이벤트 허브(Azure Event Hubs), 레드판다(Redpanda)를 비롯한 파트너 서비스에서 호스팅되는 카프카(Kafka) 데이터를 처리하는 데 아틀라스 스트림 프로세싱을 지원한다.

신재성 몽고DB코리아 지사장은 “아틀라스 스트림 프로세싱을 통해 개발자 환경을 한 단계 발전시킬 수 있게 됐다”며 “몽고DB는 개발자들에게 현대화된 환경을 제공하기 위해 다양한 노력을 이어가고 있다. 개발자의 의견을 지속적으로 수렴해 주요 기술 전반에서 지속적으로 더 나은 경험을 제공할 계획”이라고 말했다.

아틀라스 스트림 프로세싱 퍼블릭 프리뷰 버전의 주요 기능을 보면…

◆개발자 환경 개선

- 몽고DB는 몽고DB VS 코드 플러그인에 스트림 프로세싱 인스턴스에 대한 연결을 지원해 VS 코드를 통합했다.

플러그인을 활용하는 개발자는 익숙한 개발 환경에서 프로세서를 생성하고 관리해 도구 간 전환 시간을 줄이고 애플리케이션 구축에 집중할 수 있다.

- DLQ 기능은 스트림 처리를 위한 핵심 요소.

아틀라스 스트림 프로세싱은 DLQ 기능을 확장해 sp.process()로 파이프라인을 실행하거나 구동 중인 프로세서에서 .sample()을 실행할 때 DLQ 메시지를 표시한다.

이를 통해 DLQ를 위한 타깃 컬렉션을 별도 설정할 필요 없이 더욱 간소화된 개발 환경을 구축할 수 있다.

◆고급 기능 확장

- $lookup을 지원해 원격 아틀라스 클러스터 데이터로 스트림 프로세서에서 처리 중인 문서를 보강해 문서와 타깃 컬렉션의 필드에 대한 조인을 수행할 수 있다.

- 변경 스트림 $source 역시 개선해 사전 및 사후 이미지도 지원한다.

개발자는 문서 내에서 필드 간 델타 값을 계산하는 일반적인 사례 뿐만 아니라 삭제된 문서의 전체 내용에도 액세스할 수 있다.

- 병합 및 내보내기 단계에서는 동적 표현식을 사용한 조건부 라우팅을 구현해 처리 중인 문서의 필드 값을 사용하고 특정 메시지를 다른 아틀라스 컬렉션 또는 카프카 토픽으로 전송할 수 있다.

- 유휴 스트림 타임 아웃 기능 역시 제공돼 인바운드 데이터 부족으로 인해 상위 워터마크 없이 진행되는 스트림이 일정 시간 후 윈도우 결과를 내보낸 후 닫히도록 구성할 수 있다.

◆운영 및 보안 개선

- 지속적으로 프로세스를 실행하는 스트림 프로세스에서 문제나 장애가 발생할 경우 지능적인 복구 매커니즘이 필요하다.

아틀라스 스트림 프로세싱은 데이터 처리 중 상태 저장을 위한 체크포인트를 지원해 데이터 수집 및 처리가 중단된 지점부터 스트림 프로세서를 쉽게 재가동할 수 있도록 지원한다.

- 테라폼(Terraform) 공급자 서비스 역시 제공돼 테라폼에서 연결 및 스트림 처리 인스턴스(SPI)를 생성하고 인프라를 코드로 작성해 반복적으로 배포할 수 있다.

- 보안 기능도 추가돼 스트림 처리 작업에 필요한 만큼 일부 사용자에게만 사용자 권한을 부여할 수 있다.

- 아틀라스 스트림 프로세싱의 인증 기능을 통해 SPI 내 인증 시도 및 작업을 감사하고, 보안 관련 이벤트에 대한 인사이트를 얻을 수 있다.

- 카프카 소비자 그룹을 지원해 오프셋(offset) 추적을 위해 카프카 소비자 그룹을 사용하고 사용자가 스트림에서 프로세서의 위치 변경 및 지연 모니터링을 쉽게 수행할 수 있도록 돕는다.

글로벌 한 항공사는 ‘아틀라스 스트림 프로세싱’의 복합 집계를 사용해 유지보수 및 운영 데이터를 신속하게 처리함으로써 정시 운항을 보장하고 있다.

한 대형 에너지 장비 제조사는 아틀라스 스트림 프로세싱으로 대용량 펌프 데이터를 지속적으로 모니터링해 가동 중단을 방지하고 산출량을 최적화하고 있다.

또한, 한 엔터프라이즈 SaaS 기업은 아틀라스 스트림 프로세싱의 풍부한 처리 기능을 활용해 각 상황에 맞게 제품 자체 알림을 적시에 제공해 제품 관여도를 개선하고 있다.

<김동기 기자>kdk@bikorea.net