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뱅크샐러드가 MongoDB를 사용하게 된
이유와 상황을 소개
당시에 내렸던 의사결정을 현재 시점에서
돌아보기
MongoDB와 다른 NoSQL의 엄밀한 비교
MongoDB 자체의 엄밀한 기술적인 내용
8. 고민 1. 표현력
내역transaction 데이터가 내부적으로는
지출, 수입, 이체로 나뉘고 각각의 형태가
상이한 경우(가 제법 빈번)
CREATE TABLE income_transaction (
income_id number NOT NULL,
transaction_id number NOT NULL,
PRIMARY KEY (income_id,
transaction_id),
FOREIGN KEY (income_id) REFERENCES
income(income_id),
FOREIGN KEY (transaction_id) REFERENCES
transaction(transaction_id)
);
CREATE TABLE income (
income_id number NOT NULL,
. . .
);
CREATE TABLE transaction (
transaction_id number NOT NULL,
. . .
);
9. 고민 1. 표현력
내역transaction 데이터가 내부적으로는
지출, 수입, 이체로 나뉘고 각각의 형태가
상이한 경우(가 제법 빈번)
db.transactions
{
“_id”: . . .,
“type”: “income”,
“income_configuration”: {
. . .
}
}
{
“_id”: . . .,
“type”: “expense”,
“expense_configuration”: {
. . .
}
}
12. 조직적 학습
복잡한 조직이 배운다는 것은 무엇을 의미하는가? 우리가 흔히 알고 있는
학습은 개인이 주체가 되기 때문에 동일한 방식으로 조직이 학습 과정에
참여할 수는 없다. 게다가 개인이 학습한다고 해서 제품이나 서비스를
고객에게 전달하는 방식에서 변화가 있는 것도 아니다. [1]
13. 학습하는 조직
전통적인 조직 학습하는 조직
확실성/예측성 높음 낮음
목표 달성 방안 명확 불투명
일하는 방식 분업 협업
활동 계획, 역할, 예산, 일정 실험, 측정, 방향, 투자
14. 개발 전략
“어떻게 하면 방향을 빨리 조정할 수 있을까?”
“이 방향이 잘못된 방향이라면 어떻게 하면 이를 더
빨리 알 수 있을까?”
16. 고민 2. 생산성 (개발)
Python 개발 환경에서 충분히 편히 활용할 수 있는가?
해당 기술 생태계가 앞으로도 성장할 가능성이 충분한가?
개발하며 문제 해결에 도움이 되는 자료와 커뮤니티가 충분한가?
17. 고민 2. 생산성 (운영)
회사 내에 DB 전문가 부재
앞으로도 적시에 채용할 수 있을 확률 낮음
내부 개발 인원을 DB 전문가로 키울 형편도 아님
18. 고민 2. 생산성 (운영)
DB Instance 관리
확장에 대한 대응(scale-up)
확장에 대한 대응(scale-out)
문제 해결에 대한 도움
현재 운영 인프라 지원 여부
19. 고민 2. 생산성 (운영)
DB Instance 관리
확장에 대한 대응(scale-up)
확장에 대한 대응(scale-out)
문제 해결에 대한 도움
현재 운영 인프라 지원 여부
20. 앞으로의 MongoDB in Banksalad
MongoDB Change Streams
MongoDB Stitch
MongoDB Atlas Data Lake