AWS 기술 블로그

Category: Amazon Aurora

Amazon Aurora PostgreSQL에서 pgvector를 프로덕션 환경으로 운영하기

이 글은 AWS Database Blog에 게시된 Running pgvector in production on Amazon Aurora PostgreSQL by Stefan Aichholzer 을 한국어 번역 및 편집하였습니다. Amazon Aurora PostgreSQL-Compatible Edition에서 pgvector를 실행하면 이미 익숙한 데이터베이스 위에 프로덕션 수준의 벡터 스토어를 구축할 수 있으며, Amazon Aurora의 운영 도구, 고가용성, 확장 기능이 이를 뒷받침합니다. 이러한 조합 덕분에 pgvector는 개념 증명(PoC)에서 서비스 […]

Amazon Bedrock 기반 멀티 에이전트 GAMMA로 Oracle-to-PostgreSQL 마이그레이션 가속화하기

소개 클라우드 전환을 가속화하는 조직들은 공통된 병목에 직면합니다. 바로 핵심 비즈니스를 지탱하는 레거시 시스템의 현대화(Modernization)입니다. 기업이 Oracle에서 Amazon Aurora PostgreSQL-Compatible Edition으로 마이그레이션할 때, 테이블, 인덱스, 뷰 같은 스키마 객체는 AWS Schema Conversion Tool(SCT)과 AWS DMS Schema Conversion으로 안정적으로 변환할 수 있습니다. 실제 병목은 복잡한 비즈니스 로직이 내장된 저장 프로시저, 함수, 패키지에 있습니다. 트랜잭션 제어 패턴, […]

Amazon Aurora 및 Amazon RDS의 PostgreSQL 18: 보안, 모니터링 및 개발자 기능 향상

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. […]

Amazon Aurora 및 Amazon RDS의 PostgreSQL 18: 성능 향상

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 […]

Amazon Bedrock AgentCore로 구축하는 AgentOps (2): 관측성, 평가, 그리고 AgentOps 라이프사이클

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): […]

Amazon Bedrock AgentCore로 구축하는 AgentOps (1): 파운데이션과 게이트웨이

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 […]

Amazon RDS for MySQL에서 Amazon Aurora Serverless v2로 전환한 메가MGC커피 모바일 주문 서비스 DB 현대화 사례

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 […]

Part 3: Kiro로 RDS/Aurora 장애 분석 자동화하기 — 매일 자동으로 보고서 받기

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 […]

Part 2: Kiro로 RDS/Aurora 장애 분석 자동화하기 — 터미널에서 분석하기

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 […]

Part 1: Kiro로 RDS/Aurora 장애 분석 자동화하기 — IDE에서 분석하기

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 […]