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# 통합 아키텍처
<a name="architecture"></a>

다음 다이어그램과 AWS 서비스같이 MongoDB Atlas는 대부분의와 원활하게 통합됩니다.

![\[MongoDB Atlas와 범주 AWS 서비스별 간의 통합.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/prescriptive-guidance/latest/migration-mongodb-atlas/images/integration-architecture.png)


다음 섹션에서는의 MongoDB Atlas AWS 를 Amazon SageMaker AI AWS AppSync, Amazon EventBridge, Amazon Data Firehose 및 Amazon Managed Streaming for Apache Kafka(Amazon MSK)와 통합하기 위한 참조 아키텍처에 대해 설명합니다. Amazon SageMaker 이러한 모든 참조 아키텍처는 AWS PrivateLink AWS KMS, 및 IAM 역할을 사용하여 보안 네트워크에 구축됩니다. 자세한 내용은 이 가이드 뒷부분의 [보안 모범 사례](best-practices.md)를 참조하세요.

**Topics**
+ [와의 데이터 통합 간소화 AWS AppSync](data-integration.md)
+ [Amazon SageMaker AI JumpStart 및 MongoDB Atlas 벡터 검색을 사용한 생성형 AI](generative-ai.md)
+ [Amazon EventBridge를 사용한 이벤트 기반 아키텍처](event-driven.md)
+ [Amazon Data Firehose를 사용하여 데이터 스트리밍](data-streaming.md)
+ [Amazon MSK를 사용한 실시간 처리](real-time-processing.md)
+ [Amazon SageMaker AI Canvas를 사용한 사기 탐지](fraud-detection.md)

# 와의 데이터 통합 간소화 AWS AppSync
<a name="data-integration"></a>

MongoDB Atlas를 [AWS AppSync](https://aws.amazon.com/pm/appsync/)와 통합하면 원활한 데이터 동기화, 실시간 상호 작용, 동적이고 응답성이 뛰어난 사용자 경험을 제공합니다. 다음 다이어그램은 구현 예제를 보여줍니다.

![\[데이터 동기화를 AWS AppSync 위해 MongoDB Atlas를와 통합합니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/prescriptive-guidance/latest/migration-mongodb-atlas/images/data-integration.png)


주요 하이라이트:
+ 여러 데이터 소스를 위한 통합 GraphQL 엔드포인트
+ 독립적으로 관리되는 하위 그래프
+ 엔드 투 엔드 서버리스 아키텍처
+ 스키마 지시문을 사용한 충돌 해결
+ API 요청 볼륨에 따른 자동 조정

자세한 내용은 MongoDB 웹 사이트에서 [ MongoDB Atlas 및 AWS AppSync 병합된 APIs를 사용하여 고급 GraphQL 기반 APIs를 빌드하는 방법](https://www.mongodb.com/blog/post/how-build-advanced-graphql-based-apis-mongodb-atlas-aws-appsync-merged-apis) 블로그 게시물을 참조하세요.

# Amazon SageMaker AI JumpStart 및 MongoDB Atlas 벡터 검색을 사용한 생성형 AI
<a name="generative-ai"></a>

[Amazon SageMaker AIJumpStart](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/studio-jumpstart.html)는 지능형 텍스트 애플리케이션을 위한 검색 증강 생성(RAG)과 같은 사전 훈련된 AI 파운데이션 모델을 제공합니다. JumpStart를 [MongoDB Atlas 벡터 검색](https://www.mongodb.com/products/platform/atlas-vector-search)과 결합하면 텍스트, 이미지 및 기타 데이터에 대한 의미 기반 유사성 쿼리를 활성화하여 강력한 검색 경험을 구축할 수 있습니다. 예를 들어, 개발자는 다음 다이어그램과 같이 Atlas 벡터 검색을 사용하여 고객 대화에 대한 직관적인 의미 기반 검색을 구현하고, Amazon SageMaker AI RAG 모델을 활용하여 대화형 요약 및 번역 기능을 추가할 수 있습니다.

![\[생성형 AI 기능을 위해 MongoDB Atlas를 Amazon SageMaker AI와 통합합니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/prescriptive-guidance/latest/migration-mongodb-atlas/images/gen-ai.png)


이 솔루션은 자동화된 지원, 스마트 콘텐츠 관리, 콘텐츠 요약, 향상된 추천 기능 등 다양한 AI 기반 검색 사례를 가능하게 합니다. MongoDB를 통한 직관적인 정밀 검색과 Amazon SageMaker JumpStart의 생성형 기능을 결합하면 개발자가 빠르게 강력한 인지형 검색 애플리케이션을 제공할 수 있습니다.

주요 하이라이트:
+ 엔터프라이즈 챗봇 사용 사례
+ RAG 모델 아키텍처 지원
+ MongoDB Atlas 벡터 검색
+ 2K 임베딩 지원
+ 보안 데이터 전송
+ 할루시네이션 발생 가능성 감소

이 구현에 대한 자세한 내용은 AWS 블로그 게시물 [Retrieval-Augmented Generation with LangChain, Amazon SageMaker AI JumpStart, MongoDB Atlas Semantic Search](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/retrieval-augmented-generation-with-langchain-amazon-sagemaker-jumpstart-and-mongodb-atlas-semantic-search/)를 참조하세요.

# Amazon EventBridge를 사용한 이벤트 기반 아키텍처
<a name="event-driven"></a>

MongoDB Atlas를 [Amazon EventBridge](https://aws.amazon.com/eventbridge/)와 통합하면 데이터 흐름을 오케스트레이션하고, 자동 응답을 활성화하며, 애플리케이션에 대한 실시간에 가까운 인사이트를 얻을 수 있습니다. 다음 다이어그램은 참조 아키텍처 예제를 보여줍니다.

![\[MongoDB Atlas를 Amazon EventBridge와 통합하여 이벤트 기반 아키텍처를 구현합니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/prescriptive-guidance/latest/migration-mongodb-atlas/images/event-driven.png)


주요 하이라이트:
+ 원활한 이벤트 오케스트레이션
+ 실시간 응답성
+ 자동화 워크플로
+ 확장성 및 민첩성
+ 혁신을 위한 인사이트

이 구현에 대한 자세한 내용은 AWS 블로그 게시물 [Ingesting MongoDB Atlas data using Amazon EventBridge](https://aws.amazon.com/blogs/compute/ingesting-mongodb-atlas-data-using-amazon-eventbridge/)를 참조하세요.

# Amazon Data Firehose를 사용하여 데이터 스트리밍
<a name="data-streaming"></a>

MongoDB Atlas를 [Amazon Data Firehose](https://aws.amazon.com/kinesis/data-firehose/)와 통합하면 데이터를 효율적으로 스트리밍, 변환 및 로드할 수 있습니다. 이 통합을 통해 자동화된 실시간 데이터 전달과 최적화된 분석 및 인사이트를 위한 확장성을 제공합니다 다음 다이어그램은 참조 아키텍처 예제를 보여줍니다.

![\[MongoDB Atlas를 Amazon Data Firehose와 통합하여 데이터 스트리밍 기능을 구현합니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/prescriptive-guidance/latest/migration-mongodb-atlas/images/data-streaming.png)


주요 하이라이트:
+ 동적 스키마 진화
+ 지속적인 데이터 스트리밍
+ 향상된 분석
+ 확장성 및 민첩성
+ 안정적인 데이터 전송

자세한 내용은 AWS 블로그 게시물 [Integrating MongoDB's Application Data Platform with Amazon Data Firehose](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/integrating-the-mongodb-cloud-with-amazon-kinesis-data-firehose/)를 참조하세요.

# Amazon MSK를 사용한 실시간 처리
<a name="real-time-processing"></a>

MongoDB Atlas를 [Amazon Managed Streaming for Apache Kafka(Amazon MSK)](https://aws.amazon.com/msk/)와 통합하면 실시간 데이터 처리를 강화할 수 있습니다. Amazon MSK의 스트리밍 기능과 MongoDB 문서 모델을 활용하면 데이터가 풍부한 애자일 애플리케이션을 위한 강력한 이벤트 기반 아키텍처를 구축할 수 있습니다. 다음 다이어그램은 참조 아키텍처 예제를 보여줍니다.

![\[MongoDB Atlas를 Amazon MSK와 통합하여 실시간 데이터 처리를 개선합니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/prescriptive-guidance/latest/migration-mongodb-atlas/images/real-time-processing.png)


주요 하이라이트:
+ 원활한 이벤트 통합
+ 이벤트 기반 민첩성
+ 실시간 인사이트
+ 애플리케이션 기반 분석
+ 고도로 확장 가능한 데이터 스트림

자세한 내용과 step-by-step 구현 지침은 AWS 블로그 게시물 Amazon [EMR Serverless, Amazon MSK Connect 및 MongoDB Atlas를 사용하여 서버리스 스트리밍 파이프라인 구축](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/build-a-serverless-streaming-pipeline-with-amazon-msk-serverless-amazon-msk-connect-and-mongodb-atlas/)을 참조하세요.

# Amazon SageMaker AI Canvas를 사용한 사기 탐지
<a name="fraud-detection"></a>

MongoDB Atlas를 [Amazon SageMaker AI Canvas](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/canvas.html)와 통합하면 실시간 데이터 분석과 고급 기계 학습을 결합한 강력한 사기 탐지 시스템을 구축하여 사기 행위를 감지하고 예방할 수 있습니다.

다음 다이어그램은 사기 탐지를 위한 참조 아키텍처 예제를 보여줍니다.

![\[MongoDB Atlas를 Amazon SageMaker AI Canvas와 통합하여 사기 탐지를 구현합니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/prescriptive-guidance/latest/migration-mongodb-atlas/images/fraud-detection.png)


(해당 다이어그램은 [MongoDB 웹사이트](https://www.mongodb.com/resources/products/unmasking-deception-harnessing-power-atlas-amazon-sage-maker-canvas-fraud-detection)의 허가를 받아 수정하여 사용되었습니다.)

자세한 내용은 MongoDB 블로그 게시물 [Unmasking Deception: Harnessing the Power of MongoDB Atlas and Amazon SageMaker AI Canvas for Fraud Detection](https://www.mongodb.com/resources/products/unmasking-deception-harnessing-power-atlas-amazon-sage-maker-canvas-fraud-detection)을 참조하세요.