Solution
MongoDB
Document Database for the Modern Era
Document Database for the Modern Era
Document Database for the Modern Era
글로벌 NoSQL 1위,
차세대 데이터 플랫폼의 표준
전 세계가 신뢰하는
차세대 엣지
클라우드 플랫폼
MongoDB는 2007년 미국 뉴욕에서 설립된 글로벌 도큐먼트 데이터베이스 기업으로,
전 세계 62,500개 이상의 고객사와 5억 회 이상의 누적 다운로드를 기록한
NoSQL 분야 1위 플랫폼입니다.
MongoDB는 2007년 미국 뉴욕에서 설립된 글로벌 도큐먼트 데이터베이스
기업으로, 전 세계 62,500개 이상의 고객사와 5억 회 이상의
누적 다운로드를 기록한 NoSQL 분야 1위 플랫폼입니다.
MongoDB는 2007년 미국
뉴욕에서 설립된 글로벌 도큐먼트
데이터베이스 기업으로, 전 세계62,500개 이상의 고객사와
5억 회 이상의 누적 다운로드를 기록한 NoSQL 분야 1위 플랫폼입니다.
RDBMS의 한계인 스키마 경직성, 수평 확장의 어려움, 비정형 데이터 처리 비효율을
근본적으로 해결하며, 금융·통신·공공·제조 등 미션 크리티컬 환경에서
RDBMS 대체 또는 혼용 데이터베이스로 채택되고 있습니다.
RDBMS의 한계인 스키마 경직성, 수평 확장의 어려움, 비정형 데이터 처리
비효율을 근본적으로 해결하며, 금융·통신·공공·제조 등 미션 크리티컬 환경에서
RDBMS 대체 또는 혼용 데이터베이스로 채택되고 있습니다.
RDBMS의 한계인 스키마 경직성,
수평 확장의 어려움, 비정형 데이터
처리 비효율을 근본적으로 해결하며,
금융·통신·공공·제조 등 미션
크리티컬 환경에서 RDBMS 대체 또는
혼용 데이터베이스로 채택되고 있습니다.
본사: 미국 뉴욕 (NASDAQ: MDB)
설립: 2007년 (한국지사: 2018년)
FY'26 매출액: 24.3억 USD (3.4조 원, YoY 19% 성장)
시가총액: 265.8억 USD (37.7조 원, 2026년 2월 기준)
글로벌 직원 수: 5,500명 이상 (한국지사 40명 이상)
누적 고객사: 62,500개 이상 / 누적 다운로드 5억 회 이상
누적 고객사: 62,500개 이상 /
누적 다운로드 5억 회 이상
Document Data Model (JSON 기반 유연한 스키마)
DB-Engines NoSQL 글로벌 1위
Native Sharding (자동 수평 확장)
Replica Set (5초 이내 Fail-Over)
Multi-Document ACID Transaction
Hybrid & Multi-Cloud Ready
Gen AI / Vector Search 통합
Oracle 대체 + 비용 절감 + 현대화
도입 상담 받기
왜 지금 MongoDB 인가
Fastly
엣지 클라우드 플랫폼
RDBMS의 한계, 그리고 데이터 모델의 진화
단일 플랫폼, 다중 제품
사용하기 쉽고 안정적이며 더 빠른 혁신
디지털 비즈니스의 데이터는 더 이상 정형화된 행과 열로만 구성되지 않습니다.
뉴스, 약관, 전자 청약 문서, 사용자 행동 로그, IoT 센서 데이터 등 형식이 제각각인
비정형·반정형 데이터가 전체 데이터의 80% 이상을 차지하고 있습니다.
디지털 비즈니스의 데이터는 더 이상 정형화된 행과 열로만 구성되지 않습니다.
뉴스, 약관, 전자 청약 문서, 사용자 행동 로그, IoT 센서 데이터 등 형식이 제각각인
비정형·반정형 데이터가 전체 데이터의 80% 이상을 차지하고 있습니다.
디지털 비즈니스의 데이터는 더 이상 정형화된
행과 열로만 구성되지 않습니다. 뉴스, 약관, 전자 청약 문서,
사용자 행동 로그, IoT 센서 데이터 등 형식이
제각각인 비정형·반정형 데이터가 전체 데이터의
80% 이상을 차지하고 있습니다.
기존 RDBMS가 직면한
4가지 한계
기존 RDBMS가
직면한
4가지 한계
기존 RDBMS가 직면한
4가지 한계
01 | 스키마 경직성
01 | 스키마 경직성
• 필드 추가 / 변경 시 테이블 스키마 수정 필요
• 비즈니스 변화 속도를 따라가지 못함
• 신규 서비스 출시 지연
• 필드 추가 / 변경 시 테이블 스키마 수정 필요
• 비즈니스 변화 속도를 따라가지 못함
• 신규 서비스 출시 지연
02 | 복잡한 JOIN과 성능 저하
• 관계형 데이터를 여러 테이블로 분리 → 조회 시 다중 JOIN 필요
• 데이터 양이 늘수록 JOIN 성능 급격히 저하
• 관계형 데이터를 여러 테이블로 분리 →
조회 시 다중 JOIN 필요
• 데이터 양이 늘수록 JOIN 성능 급격히 저하
• 관계형 데이터를 여러 테이블로 분리
→ 조회 시 다중 JOIN 필요
• 데이터 양이 늘수록 JOIN 성능 급격히 저하
03 | 수평 확장의 어려움
• 단일 서버 용량 한계 도달 시 Scale-Up만 가능
• Scale-Out 구성 시 별도 미들웨어 / 샤딩 솔루션 필요
• 이벤트성 트래픽(공모주 청약 등) 대응 어려움
• 단일 서버 용량 한계 도달 시 Scale-Up만 가능
• Scale-Out 구성 시 별도 미들웨어 /
샤딩 솔루션 필요
• 이벤트성 트래픽(공모주 청약 등) 대응 어려움
• WebAssembly 기반 엣지 서버리스 컴퓨팅
• Rust, Go, JavaScript, Assembly
Script 지원
• KV Store (엣지 키-밸류 저장소)
• 50μs 미만 코드 실행 시작 시간
04 | 라이선스 비용 부담
• Oracle 등 상용 RDBMS의 코어 기반 과금
• 3년 TCO 기준 18코어 × 2 구성 시 약 20억 원 수준
• MongoDB 전환 시 동일 환경에서 약 6억 원 수준 (사례 기준)
• Oracle 등 상용 RDBMS의 코어 기반 과금
• 3년 TCO 기준 18코어 × 2 구성 시
약 20억 원 수준
• MongoDB 전환 시 동일 환경에서
약 6억 원 수준 (사례 기준)
• Oracle 등 상용 RDBMS의 코어 기반 과금
• 3년 TCO 기준 18코어 × 2 구성 시
약 20억 원 수준
• MongoDB 전환 시 동일 환경에서
약 6억 원 수준 (사례 기준)
지금 필요한 것은 '데이터베이스 교체'가 아니라 '데이터 모델의 재설계'입니다.
모든 제품은 API 완전 설정 가능, 실시간 가시성, 글로벌 확장이라는
세 가지 공통 원칙 위에서 동작합니다.
모든 제품은 API 완전 설정 가능,
실시간 가시성, 글로벌 확장이라는
세 가지 공통 원칙 위에서 동작합니다.
MongoDB 데이터 모델
Document Data Model
직관적이고 유연한 데이터 표현
Document Data Model
직관적이고 유연한
데이터 표현
MongoDB는 관련 데이터를 단일 JSON 문서에 담아 저장합니다.
애플리케이션이 데이터를 사용하는 방식과 데이터베이스의 저장 방식이 일치하므로,
개발 생산성과 조회 성능이 모두 향상됩니다.
MongoDB는 관련 데이터를
단일 JSON 문서에 담아 저장합니다.
애플리케이션이 데이터를 사용하는 방식과
데이터베이스의 저장 방식이 일치하므로,
개발 생산성과 조회 성능이 모두 향상됩니다.
RDBMS vs MongoDB 비교
계층
계층
계층
RDBMS
RDBMS
RDBMS
MongoDB
MongoDB
MongoDB
최상위 단위
최상위 단위
최상위 단위
저장 단위
저장 단위
저장 단위
레코드
레코드
레코드
필드
필드
필드
관계 표현
관계 표현
관계 표현
트랜잭션
트랜잭션
트랜잭션
스키마
스키마
스키마
Database
Database
Database
Table
Table
Table
Row
Row
Row
Column
Column
Column
Parent–Child Tables + JOIN
Parent–Child Tables + JOIN
Parent–Child Tables + JOIN
Multi-Record ACID
Multi-Record ACID
Multi-Record ACID
고정 스키마
고정 스키마
고정 스키마
Database
Database
Database
Collection
Collection
Collection
Document (JSON / BSON)
Field
Embedding / Linking / $lookup
Multi-Document ACID
유연한 스키마
Sroll
쿼리 비교 예시
RDBMS (SQL)
SELECT * FROM Cars WHERE Cars.owner = 'Jake'
INNER JOIN Wheels ON Cars.id = Wheels.car_id
INNER JOIN Seats ON Cars.id = Seats.car_id
INNER JOIN Brakes ON Cars.id = Brakes.car_id ...
MongoDB (MQL)
db.cars.find( { "owner": "Jake" } )
→ 단일 문서 안에 wheels / seats / brakes가 모두 포함되어 JOIN 불필요
MongoDB 핵심 기능
MongoDB 핵심 기능
Fastly는 미디어, 커머스, 금융, SaaS, 게임 등 디지털 경험이 곧 비즈니스인 영역의 글로벌 리더들이 선택한 엣지 플랫폼입니다.
엔터프라이즈 환경을 위한 6대 핵심 역량
엔터프라이즈 환경을 위한
6대 핵심 역량
01 | 고가용성 (High Availability) — Replica Set
01 | 고가용성 (High Availability)
— Replica Set
• 자동 Self-Healing — 5초 이내 Fail-Over 보장
• 일시적인 접속 장애 대응을 위한 Retryable Reads / Writes
• 운영(OLTP)과 분석(OLAP) 워크로드 분리 가능
• 재해 복구(DR) 및 무중단 유지보수 지원
• Reddit, Universal Music Group,
The Guardian, Hearst, BuzzFeed,
IGN, GIPHY
• 미디어 전송 / 실시간 콘텐츠 갱신 /
라이브 스트리밍
02 | 수평 확장 (Scale-Out) — Native Sharding
02 | 수평 확장 (Scale-Out)
— Native Sharding
• 단일 노드 제약을 넘어선 자동화된 확장
• 애플리케이션 코드 수정 없이 샤드 추가 가능
• Hashed / Ranged / Zoned 등 사용자 설정 가능한 데이터 분배
• 지역별 데이터 보유 규제(Data Residency) 대응
• Neiman Marcus, Boots, H-E-B,
Carvana, Sotheby's
• 이미지 최적화 / 동적 가격 / 트래픽 급증 대응
03 | 멀티 도큐먼트 ACID 트랜잭션
• RDBMS와 동등한 수준의 트랜잭션 보장
• 금융권 / 결제 / 정산 시스템에 필수
• Plaid, BC Card 사례 ㅡ
결제 플랫폼 보안 및 API 보호
04 | 풍부한 쿼리 언어 (MQL)
복합 인덱스, 텍스트 검색, 지리공간 쿼리, 그래프 탐색
강력한 Aggregation Framework — 실시간 집계 가능
MongoDB Compass GUI 도구로 직관적 쿼리 작성
복합 인덱스, 텍스트 검색, 지리공간 쿼리, 그래프 탐색
강력한 Aggregation Framework
— 실시간 집계 가능MongoDB Compass GUI 도구로 직관적 쿼리 작성
05 | AI / Vector Search 통합
• Atlas Vector Search — 임베딩 벡터 저장 및 유사도 검색
• Gen AI / RAG 아키텍처를 단일 데이터베이스로 구현
• 운영 데이터 + 벡터 데이터 통합 관리
• Vodafone, Danone, BIC, TF1, RTVE,
SpaceX, MLS
06 | 멀티 클라우드 / 하이브리드
• On-Premises, Private Cloud, Public Cloud, Hybrid Cloud 지원
• AWS, Azure, GCP 등 다중 클라우드 동시 운영 가능
Atlas (Managed Cloud) 및 Enterprise Advanced (구축형) 모두 제공
• Vodafone, Danone, BIC, TF1, RTVE,
SpaceX, MLS
글로벌 시장 위상
DB-Engines Ranking — NoSQL 글로벌 1위
DB-Engines Ranking
NoSQL 글로벌 1위
2026 DB-Engines Ranking
2026 DB-Engines Ranking
전체 데이터베이스 Top 5 / 도큐먼트 DB 1위
전체 데이터베이스 Top 5 / 도큐먼트 DB 1위
NoSQL 카테고리 글로벌 1위
NoSQL 카테고리 글로벌 1위
5년 이상 지속
5년 이상 지속
국내 선호도 지속 증가
국내 선호도 지속 증가
"Most Wanted Database in Korea 2023" (NIPA 오픈소스 데이터베이스 실태 조사)
"Most Wanted Database in Korea 2023" (NIPA 오픈소스 데이터베이스 실태 조사)
Stack Overflow Developer Survey
Stack Overflow
Developer Survey
Stack Overflow Developer Survey
Gen AI / Vector Search 활용 아키텍처 자문
Gen AI / Vector Search 활용 아키텍처 자문
MongoDB는 단순한 NoSQL DB가 아니라,
엔터프라이즈 시장에서 RDBMS 대체 또는 혼용을 위한 표준 데이터 플랫폼으로 자리매김하고 있습니다.
MongoDB는 단순한 NoSQL DB가 아니라,
엔터프라이즈 시장에서 RDBMS 대체 또는 혼용을 위한
표준 데이터 플랫폼으로 자리매김하고 있습니다.
MongoDB는 단순한 NoSQL DB가 아니라,
엔터프라이즈 시장에서 RDBMS 대체 또는 혼용을 위한
표준 데이터 플랫폼으로 자리매김하고 있습니다.
금융권 적용 사례
국내 주요 금융사 검증된 6대 적용 영역
MongoDB는 국내 시중은행, 증권, 카드, 보험 등 다양한 금융권에서 미션 크리티컬 워크로드를 지원해 왔습니다.
MongoDB는 국내 시중은행, 증권, 카드, 보험 등
다양한 금융권에서 미션 크리티컬 워크로드를 지원해 왔습니다.
MongoDB는 국내 시중은행, 증권, 카드, 보험 등
다양한 금융권에서 미션 크리티컬 워크로드를 지원해 왔습니다.
01 | 비정형 데이터 통합 / 채널계 서비스
• 대표 사례: 미래에셋증권 HTS
• 대상 업무: 뉴스 서비스, 전자 청약 시스템, 통합 메시징(UMS)
• MongoDB 가치: 데이터 형식이 바뀌어도 스키마 변경 없이 즉시 저장 가능 → 신규 서비스 출시 속도 향상
• Reddit, Universal Music Group,
The Guardian, Hearst, BuzzFeed, IGN, GIPHY
• 미디어 전송 / 실시간 콘텐츠 갱신 /
라이브 스트리밍
02 | 실시간 개인화 및 맞춤 서비스
• 대표 사례: BC카드 개인화 추천 / 알림
• 대상 업무: 개인 맞춤형 자산 관리, 마케팅 오퍼링
• MongoDB 가치: 고객의 모든 행동 / 정보를 단일 문서에 통합 → 복잡한 JOIN 없이 개인화 서비스 운영
Neiman Marcus, Boots, H-E-B, Carvana,
Sotheby's이미지 최적화 / 동적 가격 / 트래픽 급증 대응
03 | 집중 이벤트 / 트래픽 분산
• 대표 사례: 카카오페이 정산 시스템
• 대상 업무: 공모주 청약 시스템, 이벤트성 푸시 알림 서버
• MongoDB 가치: Sharding으로 처리량 무한 확장 → 대규모 집중 부하도 시스템 마비 없이 소화
Plaid, BC Card 사례 ㅡ 결제 플랫폼 보안 및
API 보호
04 | 빅데이터 실시간 분석 / 대시보드
• 대표 사례: AIA 차세대 빅데이터 플랫폼
• 대상 업무: 실시간 트레이딩 대시보드, 투자 행동 분석
• MongoDB 가치: Hadoop 분석 결과를 적재하는 서빙 레이어 역할 + 실시간 집계
대표 사례: AIA 차세대 빅데이터 플랫폼
대상 업무: 실시간 트레이딩 대시보드, 투자 행동 분석
MongoDB 가치: Hadoop 분석 결과를 적재하는
서빙 레이어 역할 + 실시간 집계
05 | RDBMS와의 전략적 혼용 (Co-existence)
05 | RDBMS와의 전략적 혼용
(Co-existence)
• 대표 사례: KB국민은행 페이퍼리스, 메트라이프 Single View Customer
• 대상 업무: 원장 시스템(RDBMS) + 데이터 통합 조회 레이어(MongoDB)
• MongoDB 가치: 파편화된 ERP / WMS 데이터를 통합 ODS 레이어로 구축 → Single View 확보
• Vodafone, Danone, BIC, TF1, RTVE,
SpaceX, MLS
06 | 실시간 로깅 / FDS
• 대표 사례: 신한투자증권, 메리츠화재
• 대상 업무: 이상 행동 패턴 추적(FDS), 시스템 로그 통합 관리
• MongoDB 가치: 초당 1,000건 이상 대규모 로그 수집 / 분석, Ops Manager로 보안 / 백업 규정 준수
Vodafone, Danone, BIC, TF1, RTVE,
SpaceX, MLS
Oracle 대체 효과 — TCO 비교
Oracle 대체 효과
TCO 비교
범용 서비스 영역에서의 비용 절감 효과
K은행 페이퍼리스 프로젝트의 비정형 데이터 영역 적용 사례 (실제 검토 사례 기준):
K은행 페이퍼리스 프로젝트의 비정형 데이터 영역 적용 사례
(실제 검토 사례 기준):
구분
Oracle 기준 (3년 TCO)
MongoDB 기준 (3년 TCO)
환경
18코어 × 2
동등 환경
비용
약 20억 원
약 6억 원
절감액
ㅡ
약 14억 원 (70% 절감)
Sroll
MongoDB 도입은 단순 비용 절감이 아니라
DBMS 현대화 + 비용 절감 + Gen AI 기반 확장이라는 3대 KPI를 동시에 달성합니다.
MongoDB 도입은 단순 비용 절감이 아니라
DBMS 현대화 + 비용 절감 + Gen AI 기반
확장이라는 3대 KPI를 동시에 달성합니다.
제안 영역 및 검토 영역
MongoDB 검토 영역 — DBMS 현대화 + 비용 절감 + Gen AI
MongoDB 검토 영역
DBMS 현대화 + 비용 절감 + Gen AI
High Level Agenda
(의사결정자용)
High Level Agenda
(의사결정자용)
Oracle 대체 — 범용 서비스 영역에서 Oracle 비용 절감
Oracle 대체 — 범용 서비스 영역에서
Oracle 비용 절감
증권사 FDS — 사용자 이상 행동 패턴 탐지 시스템
증권사 FDS — 사용자 이상 행동 패턴
탐지 시스템
Gen AI + 운영 시스템 통합 — Vector Search 기반 단일 데이터베이스
카드사 개인화 추천 시스템
실무자 Level Agenda
실무자 Level Agenda
비정형 데이터 통합 / 채널계 서비스 (HTS, UMS)
비정형 데이터 통합 / 채널계 서비스
(HTS, UMS)
실시간 개인화 / 맞춤 서비스 (CRM, 마케팅 오퍼링)
실시간 개인화 / 맞춤 서비스
(CRM, 마케팅 오퍼링)
집중 이벤트 / 트래픽 분산 (공모주, 이벤트 알림)
집중 이벤트 / 트래픽 분산
(공모주, 이벤트 알림)
빅데이터 실시간 분석 / 대시보드 (Real-Time Analytics)
빅데이터 실시간 분석 / 대시보드
(Real-Time Analytics)
RDBMS와의 전략적 혼용 구성 (Co-existence Strategy)
RDBMS와의 전략적 혼용 구성
(Co-existence Strategy)
실시간 로깅 데이터 / 이상 징후 탐지 (Logging & FDS)
제품 타입 및 지원 체계
구축형 (Enterprise Advanced) & Cloud (Atlas)
배포 옵션
On-Premises
On-Premises | 자체 데이터센터 구축
On-Premises
자체 데이터센터 구축
자체 데이터센터 구축
Private Cloud
Private Cloud | 사설 클라우드 환경
Private Cloud
사설 클라우드 환경
사설 클라우드 환경
Hybrid Cloud
Hybrid Cloud | 온프레미스 + 클라우드 혼합
Hybrid Cloud
온프레미스 + 클라우드 혼합
온프레미스 + 클라우드 혼합
Public Cloud
Public Cloud | AWS / Azure / GCP
Public Cloud
AWS / Azure / GCP
AWS / Azure / GCP
Managed Cloud (Atlas)
Managed Cloud (Atlas) | MongoDB가 직접 관리
Managed Cloud (Atlas)
MongoDB가 직접 관리
MongoDB가 직접 관리
Multi-Cloud
Multi-Cloud | 여러 클라우드 동시 운영
Multi-Cloud
여러 클라우드 동시 운영
여러 클라우드 동시 운영
구축형 (Enterprise Advanced) 핵심 기능
구축형 (Enterprise Advanced)
핵심 기능
Ops Manager — 모니터링 / 백업 / 자동화 / 규정 준수
Ops Manager
모니터링 / 백업 / 자동화 / 규정 준수
LDAP / Kerberos 통합 인증
Encryption at Rest / In Transit
Auditing — 보안 감사 로그
In-Memory Storage Engine
Compass — GUI 관리 도구
파트너십 구조
MongoDB는 총판 구조 없이
파트너사가 Tier 1 또는 Tier 2 (고객 직접 계약)로 자유롭게 운영 가능
MongoDB는 총판 구조 없이
파트너사가 Tier 1 또는 Tier 2 (고객 직접 계약)로
자유롭게 운영 가능
국내 금융권 / 공공 / 제조 / 통신 분야 파트너십 활성화
국내 금융권 / 공공 / 제조 / 통신 분야 파트너십 활성화
국내 금융권 / 공공 / 제조 /
통신 분야 파트너십 활성화
SIMPLEKEY가 만드는 차별화 가치
DB 도입이 아닌, 데이터 아키텍처 재설계
DB 도입이 아닌,
데이터 아키텍처 재설계
심플키는 단순히 MongoDB 라이선스를 공급하지 않습니다.
DB 전환을 하나의 제품 교체가 아니라, 데이터 아키텍처 전환 프로젝트로 정의합니다.
심플키는 단순히 MongoDB 라이선스를 공급하지 않습니다.
DB 전환을 하나의 제품 교체가 아니라,
데이터 아키텍처 전환 프로젝트로 정의합니다.
MongoDB는 차세대 데이터 플랫폼입니다.
심플키는 그 위에 지속 가능한 데이터 운영 구조를 설계합니다.
기술 공급이 아니라, 운영 결과로 증명하는 파트너.
그것이 심플키의 차별화입니다.
MongoDB는 차세대 데이터
플랫폼입니다. 심플키는 그 위에 지속 가능한 데이터 운영 구조를 설계합니다.
기술 공급이 아니라,
운영 결과로 증명하는 파트너.
그것이 심플키의 차별화입니다.
도입 이전 단계부터 데이터 모델링과 워크로드 진단
Oracle / RDBMS 대비 3~5년 TCO 시뮬레이션
RDBMS 혼용 전략(Co-existence) 설계
Gen AI / Vector Search 활용 아키텍처 자문
샤딩 / 레플리카셋 운영 표준 정립
ITO 기반 24×365 운영 지원 체계
데이터는 더 이상
"행과 열"로만 표현되지 않습니다.
디지털 경험은 더 이상
"빠르면 좋은" 영역이
아닙니다.
비정형 데이터의 폭증, 실시간 처리 요구, AI 통합 — 이 모든 흐름이 데이터베이스의 본질을 바꾸고 있습니다.
MongoDB는 유연한 도큐먼트 모델, 자동 샤딩, 멀티 클라우드 지원, Gen AI 통합을 통해
디지털 비즈니스의 데이터 기반을 새롭게 정의합니다.
속도와 보안, 가시성과 제어가
곧 매출과 직결되는 시대입니다.
Fastly는 532 Tbps의 글로벌 엣지 네트워크 위에서
성능, 보안, 컴퓨팅, 가시성을
단일 플랫폼으로 제공합니다.
그리고 심플키는 그 위에 안정적이고 확장 가능한 데이터 운영 구조를 설계합니다.
그리고 심플키는 그 위에 지속 가능한
디지털 경험 운영 구조를 설계합니다.
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