Category: Amazon Aurora

이 글은 AWS Blog의 “PostgreSQL 18 on Amazon Aurora and Amazon RDS: Security, monitoring, and developer enhancements” by Nazneen Jafri, Sukhpreet Kaur Bedi, Ranjan Burman, and Baji Shaik 게시글을 번역한 글 입니다. 이 시리즈의 1부에서는 스킵 스캔 최적화, 향상된 EXPLAIN 출력, 자동 셀프 조인 제거, vacuum/autovacuum 개선 사항을 포함한 PostgreSQL 18의 성능 향상에 대해 살펴보았습니다. […]

이 글은 AWS Blog의 “PostgreSQL 18 on Amazon Aurora and Amazon RDS: Security, monitoring, and developer enhancements” by Nazneen Jafri, Sukhpreet Kaur Bedi, Ranjan Burman, and Baji Shaik 게시글을 번역한 글 입니다. 복합 인덱스 전반의 쿼리 성능 관리, 구체화(materialized)된 CTE에서의 메모리 스필(spill) 진단, 그리고 실행 계획의 성능저하(plan regression) 없이 메이저 버전 업그레이드 수행은 PostgreSQL 사용자라면 […]

본 사례는 AWS 3A(Agentic AI Acceleration) 프로그램에서 재사용 가능한 레퍼런스 asset으로 개발되었습니다. 이 글은 프로덕션 환경에서 에이전틱 AI를 운영하기 위한 2부작 시리즈입니다. 파운데이션을 세우는 것에서 시작해, 이를 안정적으로 운영하는 AgentOps까지 다루며, 이번 글은 그 두 번째 편입니다. Part 1: Amazon Bedrock AgentCore로 구축하는 AgentOps (1): 파운데이션과 게이트웨이 Part 2: Amazon Bedrock AgentCore로 구축하는 AgentOps (2): […]

본 사례는 AWS 3A(Agentic AI Acceleration) 프로그램에서 재사용 가능한 레퍼런스 asset으로 개발되었습니다. 이 글은 프로덕션 환경에서 에이전틱 AI를 운영하기 위한 2부작 시리즈입니다. 파운데이션을 세우는 것에서 시작해, 이를 안정적으로 운영하는 AgentOps까지 다룹니다. Part 1: Amazon Bedrock AgentCore로 구축하는 AgentOps (1): 파운데이션과 게이트웨이 (이번 글) Part 2: Amazon Bedrock AgentCore로 구축하는 AgentOps (2): 관측성, 평가 그리고 AgentOps […]

메가MGC커피 소개 메가MGC커피는 전국 단위의 매장을 기반으로 빠르게 성장해 온 국내 대표 커피 프랜차이즈 브랜드입니다. 오프라인 매장 주문과 모바일 앱을 통한 주문 서비스도 제공하고 있으며, 고객은 앱을 통해 가까운 매장을 선택하고, 음료를 미리 주문한 뒤 매장에서 픽업할 수 있습니다. 모바일 앱 주문 서비스는 고객 편의성과 매장 운영 효율성을 높이는 핵심 디지털 채널입니다. 특히 출근 시간대와 […]

이 글은 “Kiro로 RDS/Aurora 장애 분석 자동화하기” 시리즈의 세 번째 글입니다. Part 1: “Kiro로 RDS/Aurora 장애 분석 자동화하기 — IDE에서 분석하기” Part 2: “Kiro로 RDS/Aurora 장애 분석 자동화하기 — 터미널에서 분석하기” Part 3 (해당글): “Kiro로 RDS/Aurora 장애 분석 자동화하기 — 매일 자동으로 보고서 받기” 이 시리즈에서 구성하는 자동화 솔루션은 편의상 KIDA(Kiro Database Analyzer)라고 부릅니다. 이 […]

이 글은 “Kiro로 RDS/Aurora 장애 분석 자동화하기” 시리즈의 두 번째 글입니다. Part 1: “Kiro로 RDS/Aurora 장애 분석 자동화하기 — IDE에서 분석하기” Part 2 (해당글): “Kiro로 RDS/Aurora 장애 분석 자동화하기 — 터미널에서 분석하기” Part 3: “Kiro로 RDS/Aurora 장애 분석 자동화하기 — 매일 자동으로 보고서 받기” 시리즈에서 구성하는 자동화 솔루션은 편의상 KIDA(Kiro Database Analyzer)라고 부릅니다. 이 시리즈에서는 […]

이 글은 “Kiro로 RDS/Aurora 장애 분석 자동화하기” 시리즈의 첫 번째 글입니다. Part 1 (해당글): “Kiro로 RDS/Aurora 장애 분석 자동화하기 — IDE에서 분석하기” Part 2: “Kiro로 RDS/Aurora 장애 분석 자동화하기 — 터미널에서 분석하기” Part 3: “Kiro로 RDS/Aurora 장애 분석 자동화하기 — 매일 자동으로 보고서 받기” 이 시리즈에서는 Kiro와 MCP(Model Context Protocol) 서버를 활용하여, 버튼 하나로 Amazon […]

한국어는 교착어 특성상 영어 기반 벡터 검색만으로는 정확한 결과를 얻기 어렵습니다. 이 블로그에서는 Amazon Aurora PostgreSQL에서 pg_bigm(바이그램 키워드 검색)과 pgvector(벡터 시맨틱 검색)를 RRF(Reciprocal Rank Fusion)로 결합한 하이브리드 검색을 구현하여, 한국어 RAG 애플리케이션의 검색 품질을 개선하는 방법을 소개합니다. 왜 한국어에는 하이브리드 검색이 필요한가? RAG(Retrieval-Augmented Generation) 애플리케이션에서 검색 품질은 최종 답변의 정확도를 결정합니다. 벡터 검색(pgvector)은 의미적으로 유사한 […]

이 글은 AWS Database Blog에 게시된 Supercharging vector search performance and relevance with pgvector 0.8.0 on Amazon Aurora PostgreSQL by Shayon Sanyal을 한국어 번역 및 편집하였습니다. 효율적인 벡터 유사성 검색은 시맨틱 검색, 추천 시스템, 그리고 검색 증강 생성(RAG) 구현에 있어 핵심 구성 요소가 되었습니다. Amazon Aurora PostgreSQL-Compatible Edition은 이제 pgvector 0.8.0을 지원하여 벡터 검색 기능에 […]