전문가 Q&A

Relational Migrator(https://www.mongodb.com/products/relational-migrator)라는 툴이 제공되고(data conversion/migration), migration의 경우 professional service팀의 지원을 받으실 수 있습니다.

말씀하신대로 RDB수준의 relational consistency를 DB차원에서 지원하지는 않습니다. app data modeling이 결정적인 요소가 되는데 multi-doc의 경우 ACID transaction을 활용하시는 방법을 활용할 수 있습니다

document model이라는 점이 가용성의 가장 두드러진 장점이라고 할 수 있을것 같습니다. 안정성 측면은 HA(failover, app handover) native support, 분산환경에서 network latency의 최적화에 따른 동기화 성능, causal consistency native support등이 안정성 측면의 장점이 될것 같습니다.

자동차 센서나 심박수 측정에 사용되는 의료장비가 생활에 가장 밀접한 사례가 아닐까 생각됩니다

BASE는 NoSQL을 표현하는 일반적인 특성일 뿐이고
MDB는 ACID transaction까지 지원하는 CP 시스템입니다.

MongoDB의 필드는 기본적으로 Object 타입이고, Document 최대 크기인 16MB를 넘는 파일은 GridFS라는 것을 통해 저장이 가능한걸로 알고 있습니다.

5.0 버전부터 커뮤니티, 엔터프라이즈 다 지원되는 걸로 알고 있습니다.

RDB를 사용하면서 전혀 pain point가 없으시다면 굳이 다른 DB로 교체하실 필요가 없다라고 생각됩니다.
RDB vs NoSQL의 문제가 아니라 app이 해결하려고 하는 문제에 어떤 DB/data model이 적합한지 판단의 문제라고 생각됩니다

Tx지원이 RDBMS에 비해 떨어진다기보다 최고 성능을 낼 수 있는 Oracle과 동일한 수준의 snapshot isolation tx을 지원하고 있습니다. 기본철학이 ACID Tx을 최소화 하는 것이지 성능의 문제는 아닙니다. 실제 TPC-C benchmark의 경우 innoDB기반의 타 RDB Tx에 비해 동일 h/w 성능에서 Tx은 두 배 이상의 성능 결과를 가지고 있습니다.
Hadoop은 EDW를 타겟으로 하는 MapReduce를 지원하는 솔루션입니다. 그에 반해 MDB는 ODS나 DW를 대신하는 것을 타겟으로 하기 때문에 비교자체가 의미가 없을 것 같습니다.
그 정도 수준의 데이터처리는 MDB의 타겟이 아닙니다.

multi-cloud, on-prem 어디서나 도입이 가능하기 때문에 제약이 없는 장점이 있습니다

시계열 data의 timestamp는 clustered index이고 TTL 기능을 내장하고 있습니다. expiration time만 설정하는 것으로 자동 삭제가 가능합니다

Atlas는 fully managed cloud service입니다. 업그레이드 및 패치 등 모두 Atlas가 관리하고 있습니다

MDB은 design부터 분산 환경이기 때문에 하나의 node(논리적)는 기본적으로 3개의 물리 노드의 집합입니다. 한번에 두 개 이상의 물리 노드에 장대가 발생하기 전에는 downtime은 발생하지 않고, 물리 노드간 failover(보통 2초 내 수행)시에 application handover도 SDK driver차원에서 자동으로 이루어지고 있으며, 짧은 handover 동안 발생하는 write fail 의 경우도 driver차원에서 retryable write을 지원하고 있어 app 입장에서는 서비스 중단의 경험은 없다고 보셔도 무방합니다

application object model 과 storage data model이 일치하기 때문에 I/O 성능과 개발 생산성에 큰 이점이 있습니다

OpsManager나 cloud Manager는 배포/모니터링/제어를 할 수 있는 one-stop control center입니다.

MDB app 개발은 ORM에 dependent하지 않고, native SDK를 사용하기 때문에 python뿐 아리나 다양한 언어에서 적용 가능합니다

MongoDB Enterprise나 MongoDB Atlas 는 엔터프라이즈 보안 수준을 제공하고 있고, ISO27001, SOC2, GDPR, HIPPA, FEDRamp 등 엄격한 보안 규정을 준수/인증을 제공합니다.
app-level encryption의 경우엔 다른 솔루션에선 지원하지 못하는 non-deterministic queryable encryption까지 지원하고 있어 더 높은 보안을 보장하고 있습니다

동화기업에서 더 정확한 답변을 드릴 수 있겠지만
MDB의 general solution으로는 data tiering (managed S3 data lake)을 통한 저비용의 스토리지를 활용한 저장과 S3 data 를 직접 query할 수 있는 federated query를 활용하시면 비용 컨트롤이 가능합니다

진동 센서의 frequency가 어는 정도 높은 수준인지 모르겠지만
초단위 data injection까지 기본 처리가 가능하고, 더 높은 주기에서 성능에 문제가 우려되신다면 buffering을 통한 bulk write를 통해서 injection 성능을 높여 처리할 수 있습니다

이점이냐 아니냐는 application의 목적에 따라 결정되기 때문에 딱히 이점이다라고 말씀드리긴 어렵지만,
일단, application data model과 storage data model의 일치에서 오는 개발 생산성의 이점, MDB의 경우 relational table에 제한되지 않고 다양한 데이터 모델을 use case에 초적화 시켜서 지원하기 때문에 time series collection, clustered index, graph model 다양한 app의 요구사항을 만족할 수 있고, ACID transaction까지 지원하는 developer data platform이라는 점이 큰 이점입니다. Transaction의 경우 Oracle가 동일한 수준의 snapshot isolation을 지원하고 있습니다