기준점
성능, 규모 및 경쟁력 비교
세계에서 가장 신뢰받는 기업들이 AI®를 위해 당사의 운영 데이터 플랫폼을 선택하는 이유에 대한 최신 증거를 확인하세요.
우리의 차이점
AI를 최우선으로 설계된 확장형 솔루션
Couchbase는 가장 중요한 비즈니스 워크로드에 맞게 설계되었습니다.
Couchbase는 동일한 하드웨어에서 오픈 소스 VectorDBBench 벤치마크를 MongoDB Atlas와 함께 실행했습니다. 10억 개의 벡터와 각 데이터베이스의 최고 재현율을 기준으로 Couchbase는 MongoDB의 2개 서버에 초당 703개의 쿼리를 제공했습니다. 이는 약 350배에 달하는 처리량입니다. 전체 구성은 공개되어 있으므로 이를 재현할 수 있습니다.
알토로스는 Yahoo! Cloud Serving Benchmark(YCSB)를 사용하여 쿠버베이스 Capella, MongoDB Atlas, Amazon DynamoDB 및 Redis Enterprise Cloud를 4가지 워크로드와 4가지 클러스터 크기에서 비교했습니다. 모든 클러스터 크기에서 쿠버베이스 Capella는 업데이트가 많은 쿼리 워크로드와 페이지가 있는 쿼리 워크로드에서 우위를 보였으며, 리디스는 읽기 전용 워크로드에서 리디스가 두 번째로 우위를 보였습니다.
독립 기업인 benchANT은 공급업체의 기본 설정으로 SQL 및 NoSQL 데이터베이스를 실행하여 YCSB를 실행하고 원시 데이터를 공개합니다. 2026년 9월 기준으로 Couchbase는 일반 목적 워크로드 부문에서 처리량 결과 #1위와 상위 10위 중 5위를 차지했습니다. 동일한 세 노드 AWS 클러스터에서 Couchbase는 인기 있는 문서 저장소 대비 처리량을 3.9배 더 높였습니다.
왜 Couchbase가 에이전트 시대에서 승리하는가
연결된 데이터 플랫폼
Natively JSON, SQL, key-value, 캐시, 검색, 벡터, 분석, 에이전트 메모리 및 MCP 서버. 데이터의 한 개의 관리된 복사본을 제공하며 ETL이나 추가 기능은 필요 없습니다.
미션 크리티컬 용 스케일
액티브-액티브 크로스 데이터 센터 복제(XDCR)를 통해 모든 리전에서 쓰기를 수행할 수 있습니다. 하이퍼스케일 벡터 인덱스는 메모리 한계를 넘어 10억 개 이상의 벡터를 지원합니다.
기계 속도에 맞게 설계되었습니다.
벡터 처리량은 최대 3,000배(속도에 맞게 조정된 경우)이며, MongoDB에 비해 대기 시간도 크게 줄어들었습니다. 또한 SQL-on-JSON의 쿼리 대기 시간은 150배 더 짧습니다.
데이터 및 AI TCO 리더십
라쿠텐은 60%개의 서버를 더 적게 사용하면서 하루에 150억 건의 통화 및 메시지 이벤트를 처리합니다.
하이브리드 및 엣지 유연성
클라우드, 데이터 센터, 모바일 및 엣지 환경에서 원격 및 쿠버네티스 배포를 지원합니다.
AI 경제학
40%+
세마포닉 캐싱을 통한 LLM 호출 수가 감소했습니다.
33%-45%
에이전트 메모리를 통한 토큰 사용 감소
100%
기기 내 AI를 통해 제거된 토큰
70%
벡터 검색 기능이 포함된 더 작은 메시지
비교
우리가 어떤 위치에 있는지 확인해 보세요.
벤치마크는 데이터베이스의 성능을 보여줍니다. 비교는 해당 데이터베이스가 어떤 방식으로 적합한지 보여줍니다. 아키텍처, 기능 및 비용 측면에서 Couchbase가 다른 클라우드 NoSQL 데이터베이스와 어떤 차이점을 보이고 있는지 확인하여 워크로드에 적합한 플랫폼을 선택할 수 있습니다.
Couchbase 비교하기
MongoDB
코치베이스와 모비던 DB™의 성능 및 확장성 비교.
오라클
Couchbase로 전환하면 성능을 개선하고 유연성을 높이며 비용을 절감할 수 있는 방법을 알아보세요.
Firebase
Couchbase Mobile이 오프라인 상태에서도 계속 작동하고 다시 연결하면 동기화되는 일관된 앱에 왜 선호되는지 확인해 보세요.
아파치 쿠버네이티브®
Couchbase의 기능, 성능 및 지원 측면에서의 차이점을 확인하세요.
DynamoDB
고객들이 성능, 가격, 사용 편의성, 다용도성 때문에 다른 브랜드를 선택하는 이유를 읽어 보세요.
고객 사례
고객으로부터 직접 듣습니다
당신의 의견을 들었습니다. 이제 그것을 실제로 경험한 사람들의 의견을 들어보세요.
Couchbase 벤치마크 FAQ
독립적인 벤치마크 보고서와 비교는 일반적인 질문들을 제기합니다. 가장 자주 묻는 질문들에 대한 답은 아래에서 찾아보세요.
벤치앤티의 동일한 클러스터에 대한 독립적인 YCSB 테스트에서, 쿠버네스스는 MongoDB의 처리량을 3.9배 향상시켰습니다. 쿠버네스스로 실행된 VectorDBBench 테스트에서 10억 개의 벡터를 처리할 때, 그 성능은 350배 향상되었습니다.
3가지 설계 선택: 캐시가 내장된 메모리 중심 엔진, 각 서비스가 개별적으로 확장되는 다차원 스케일링, 그리고 각 노드가 데이터를 읽고 쓰는 작업을 분리하여 처리하는 방식.
YCSB는 benchANT의 독립적 순위 및 2023년 Altoros 연구 결과, 그리고 Couchbase가 운영하는 VectorDBBench 벡터 검색 테스트를 기반으로 합니다. 이 테스트는 모든 사람이 이를 재현할 수 있도록 전체 구성이 공개되었습니다.
예. 벡터 검색은 RAG 및 AI 에이전트를 지원합니다. 10억 개의 벡터를 보유한 Couchbase는 모든 정확도 설정에서 평균 대기 시간을 100ms 미만으로 유지했으며, 재현율은 최대 93%에 달했습니다.
VectorDBBench는 Zilliz가 개발한 오픈소스 벡터 검색 벤치마크입니다. 이 벤치마크는 처리량, 검색 정확도 및 대기 시간을 측정합니다. Couchbase는 이를 100M 및 1B 개의 벡터를 기준으로 MongoDB Atlas와 비교하여 테스트했습니다.
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AI 데이터 플레인은 가능한 것을 변화시키고 있다.
에이전트 메모리, 관리된 도구 액세스 및 MCP를 모두 하나의 플랫폼에서 제공합니다.
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10억 규모의 벡터 성능 기준 결과
벡터 검색 처리량, 검색 정확도 및 대기 시간 측면에서 Couchbase와 MongoDB가 10억 개의 벡터에서 어떻게 비교되는지 확인하세요.
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흥미롭나요? 오늘 시작하세요.
오늘부터 AI 미래를 더 스마트하게 구축할 수 있는 방법에 대해 이야기해 봅시다.