안녕하세요, Microsoft Build에 오신 것을 환영합니다. 오늘은 AI의 도움을 받아 NoSQL 스키마를 설계하고, 앱을 훨씬 더 빠르게 출시하는 방법에 대해 이야기해 보겠습니다.
발표자 소개
저는 Sr. Technical Product Marketing Manager인 Marko Hotti이고요, 오늘 함께해 주실 분은 Azure Cosmos DB의 Principal PM인 Sergiy Smyrnov입니다. 두 사람이 실제 데모와 함께 세션을 이끌어가겠습니다.
오늘의 아젠다
먼저 앱 현대화 과정에서 NoSQL 스키마 설계가 왜 어려운지, 그리고 AI가 어떤 새로운 기회를 열어주는지 짚어보겠습니다. 이어서 Azure Cosmos DB Agent Kit으로 데이터 모델을 설계하고 빠르게 앱을 반복하는 데모를 보여드리고, 마지막에 핵심 요점을 정리하겠습니다.
AI 앱을 위한 Azure Cosmos DB
Azure Cosmos DB는 AI 앱과 AI 기반 개발에 정말 잘 맞습니다. OpenAI의 Nick Cooper도 "NoSQL 스키마 덕분에 앱을 빠르게 반복할 수 있고, 기존 RDBMS 대비 확장성과 안정성 요구사항을 모두 충족했기에 Cosmos DB를 선택했다"고 말했죠. 오늘 데모에서 바로 그 이유를 확인하실 수 있습니다.
데모 시나리오와 출발점
이 팀은 관계형 데이터베이스에서 Azure Cosmos DB NoSQL로 애플리케이션을 현대화하고 있습니다. 처음에는 관계형 스키마를 그대로 1:1로 옮겨서, 테이블마다 컨테이너 하나에 기본 키로 파티션을 나눴는데요. 그러다 보니 코드가 복잡해지고 RU 비용이 치솟고, 프로덕션 확장성도 불확실했습니다. 우리의 목표는 고객, 주문, 상품, 카테고리, 태그를 다루는 전형적인 이커머스 워크로드에서 최적의 NoSQL 설계에 도달하고, 요청당 RU 비용을 줄이면서 실제 볼륨에 맞춰 확장되는지 확인하는 것입니다.
Cosmos DB Agent Kit이 등판합니다
여기서 Azure Cosmos DB Agent Kit이 해결사로 등장합니다. VS Code에서 npx skills add AzureCosmosDB/cosmosdb-agent-kit 한 줄이면 설치가 되고요, GitHub Copilot과 결합해 데이터 모델링, 파티션 키, 쿼리, SDK 모범 사례, 인덱싱, 처리량, 고가용성, 모니터링까지 전문가 수준의 스킬을 IDE 안에서 바로 제공합니다.
이제 실제로 보여드리겠습니다. 명확하게 정의한 액세스 패턴에서 출발해, GitHub Copilot이 Cosmos DB Agent Kit의 도움을 받아 컨테이너 구조와 파티션 키, 문서 형태를 워크로드에 맞게 제안합니다. 어떤 데이터를 임베딩하고 어떤 것은 참조해야 하는지, 왜 이 파티션 전략이 단일 파티션 쿼리를 보장하는지도 설명해 주죠. 그다음엔 이 스키마로 최소한의 앱을 만들어 고객과 주문을 조회해 보고, 단일 파티션 읽기로 예측 가능한 RU가 나오는지 코드로 직접 검증합니다. 프로덕션에 올리기 전에 개발 초기 단계에서 설계가 옳았다는 확신을 얻는 겁니다.
핵심 요점
정리하면, AI는 단순히 코드를 생성하는 데 그치지 않고 IDE 안에서 설계 리뷰까지 함께 해줍니다. 덕분에 더 나은 NoSQL 설계를 더 빠르게, 그리고 자신 있게 만들 수 있죠. 변환된 리포지토리 예제는 aka.ms/build26-dem310에서 확인하실 수 있습니다.
Q&A
여기까지 들어주셔서 감사합니다. 이제 질문을 받겠습니다.