CosmosDB는 탄력성을 얻습니다.

Microsoft는 분산형 다중 모델 데이터베이스인 Cosmos DB가 MongoDB에 대한 벡터 검색 지원과 탄력성 향상을 통해 개선되고 있다고 발표했습니다.

Cosmos DB는 전 세계적으로 분산된 다중 모델 데이터베이스 서비스로, Azure의 지리적 영역 수에 관계없이 처리량과 스토리지를 독립적으로 확장할 수 있습니다. 모든 데이터를 인덱싱하며 다중 모델 서비스는 문서, 키-값, 그래프 및 열 계열 데이터 모델을 지원합니다. Cosmos DB에는 기본 SQL 언어와 함께 MongoDB, Apache Cassandra 및 Apache Gremlin에 대한 유선 호환 API가 있습니다.

데이터베이스나 컨테이너의 유휴 처리량 용량을 사용하여 트래픽 급증을 처리하는 버스트 용량을 통해 탄력성이 향상되고 있습니다. Cosmos DB 팀은 표준 프로비저닝된 처리량을 사용하는 데이터베이스와 컨테이너가 버스트 용량을 사용하도록 설정할 수 있으며 요청이 처리량 제한을 초과하는 경우 짧은 버스트 중에 성능을 유지할 수 있다고 말합니다. 이는 고객이 과소 프로비저닝된 경우 임시 쿠션을 제공합니다.

성능과 관련된 또 다른 개선 사항은 계층적 파티션 키에 대한 지원입니다. 이를 통해 하나가 아닌 최대 3개의 파티션 키를 사용하여 데이터 배포를 개선하고 더 큰 규모를 달성할 수 있습니다.

NoSQL용 Azure Cosmos DB에 대한 구체화된 뷰 빌드에서도 미리 보기가 발표되었습니다. 이를 통해 사용자는 기존 컨테이너로 처리하기에는 비용이 너무 많이 드는 쿼리를 처리하는 데 사용되는 컨테이너의 데이터에 대한 보조 보기를 만들고 유지 관리할 수 있습니다. 구체화된 뷰를 사용하면 두 컨테이너 간에 데이터를 생성하고 유지 관리할 수 있으므로 둘 다 효율적으로 작업하고 비용을 최적화하며 시간을 절약할 수 있습니다.

MongoDB vCore용 Azure Cosmos DB의 벡터 검색도 Build에서 발표되었습니다. 이를 통해 고객은 Azure OpenAI 기반 애플리케이션을 포함한 AI 기반 애플리케이션을 Azure Cosmos DB에 저장된 데이터와 통합하고, MongoDB vCore용 Azure Cosmos DB에 직접 고차원 벡터 데이터를 저장하고 작업할 수 있습니다. 이 기능을 사용하면 벡터 검색을 위해 더 비싼 대안으로 데이터를 전송할 필요성이 줄어듭니다.

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Cosmos DB, Microsoft Azure 데이터베이스 강화

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