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• DBMS MySQL 성능, 더 이상 추측은 그만! 데이터베이스 정밀 진단이 필요한 이유 데이터베이스도 기술 부채(Technical Debt)가 있다는 것을 아시나요? 여기서 말하는 기술 부채는 성능 저하를 야기하는 요소들이 쌓이는 것을 말합니다. 어떤 요소들이 있을까요? 비효율적인 SQL 구문, 부적절한 인덱스, 잘못된 스키마 설계가 떠올릴 수 있습니다. 이를 방치하면 기술 부채가 복리 이자처럼 불어납니다. 문제는 기술 부채가 시스템 중단으로 이어지지 않다 보니 심각한 문제로 보이지 않을 수 있다는 것입니다. 하지만 방관하면 서버 증설 같이 비용을 들여도 더 나은 성능을 보장할 수 없습니다. MySQL 성능 저하 요인을 찾는 것이 어려운 이유MySQL의 성능 저하는 여러 요인들이 복잡하게 얽혀 발생합니다. 운영체제 설정, I/O나 메모리, MySQL 엔진 파라미터, 데이터베이스 스키마 설..

• Cloud 락플레이스가 RO@D 솔루션을 제안하는 이유는? 클라우드 네이티브 앱과 AI/ML 워크로드를 위한 통합 애플리케이션 플랫폼으로 진화 중인 Red Hat OpenShift와 Dynatrace의 만남Red Hat OpenShift 하면 아마 '엔터프라이즈 컨테이너 플랫폼'을 떠올리실 것입니다. 하지만 이런 설명은 2025년 현재 기준으로 보면 절반만 맞습니다. 2011년 PaaS 형태로 처음 등장한 Red Hat OpenShift는, 2015년 쿠버네티스와 도커(OCI) 기반으로 전환하면서 오늘날의 모습을 갖추기 시작했습니다. 이후 쿠버네티스 커뮤니티의 기술 발전에 발맞추어 진화를 거듭한 Red Hat OpenShift는, 2025년 현재 가상화와 클라우드 네이티브 애플리케이션, 그리고 AI/ML 개발과 운영까지 지원하는 포괄적인 ‘통합 애플리케이션 플랫..

• OS RHEL 8 시스템 잠재력을 깨우는 열쇠, 선제적 예방 관리 가이드 IT 시스템 관리자의 하루는 날씨 같습니다. 일상적인 작업과 모니터링을 하지만 일기예보가 틀릴 때가 있듯이 예기치 못한 장애로 퇴근을 못하거나 한밤 중에 뛰어 나올 수 있습니다. 전산실이나 데이터센터로 여러 동료들이 모인다고 바로 문제가 해결되지는 않습니다. 원인 찾아 대응해야 하는 진짜 작업이 남아 있습니다. 끊임 없이 반복되는 장애 발생과 대응 속에서 보내는 일상을 어떻게 바꿀 수 없을까요? 이 질문에 대한 답은 사실 다들 압니다. 사후 관리(Reactive Maintenance)가 아니라 선제적 예방 관리(Proactive Maintenance)를 해야 한다는 것입니다. 말이 쉽지 막상 실천이 어렵다 보니 다들 알아도 실천을 못하고 있죠. 밖에서 답을 찾으면 의외로 쉽게 시작할 수 있는 것이 선제적..

• DBMS MySQL Enterprise Edition을 AI 데이터 플랫폼으로 바꾸는 마술 ‘MySQL AI’ MySQL과 HeatWave는 서로 다른 것일까요? 2025년 현재 기준으로 보면 MySQL Enterprise Edition과 MySQL HeatWave는 여러 면에서 닮아 가고 있습니다. 오라클은 AI 시대를 위한 데이터 플랫폼으로 MySQL HeatWave를 클라우드 환경에 전진 배치하였습니다. 그리고 기업의 온프레미스 환경에서는 MySQL Enterprise Edition이 오픈 소스 데이터 플랫폼의 기준이 될 수 있도록 기업의 눈높이에 맞는 고성능, 고가용성, 보안성 등을 강화하는 전략을 취하였습니다. 서로 역할이 달라 보이던 것들이 화학적 통합의 길을 걷고 있습니다. 이를 알리는 신호탄이 바로 MySQL AI의 등장입니다. MySQL AI는 오라클이 MySQL Enterprise Edition..

• Cloud MSA부터 Agentic AI 시대까지 수용할 수 있는 단 하나의 플랫폼 Rad Hat OpenShfit MSA(Micro Service Architecture)부터 Agentic AI까지 진화하는 엔터프라이즈 애플리케이션을 수용하는 것은 단순히 기술을 선택하는 것이 아닙니다. 이는 끊임없는 비즈니스 요구를 반영할 수 있는 유연하고 지속 가능한 쪽으로 엔터프라이즈 애플리케이션 아키텍처를 유지하는 노력의 과정입니다. 이 여정이 최근 새로운 도전을 눈 앞에 두고 있습니다. 지금까지 엔터프라이즈 애플리케이션 아키텍처를 뒷받침해온 확장성, 유지보수성, 통합성은 AI 기능과 서비스가 메인스트림으로 떠오르면서 더 높은 유연성을 요구받고 있습니다. 관련해 모놀리식(Monolithic), MSA를 거쳐 지능형 AI 에이전트까지 엔터프라이즈 애플리케이션 아키텍처의 진화 과정을 살펴보고 Red Hat OpenShift가 이 ..

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  Cloud 쿠버네티스(오픈시프트)의 안정적인 백업 , 이관 및 장애복구 방안 Veeam Kasten을 이용한 쿠버네티스(오픈시프트)의 백업 방안 요즘 인프라의 변화는 지구 온난화처럼 가속화되고 있습니다. 쿠버네티스가 대표적인 예이며, 이는 과거 물리 서버에서 가상화 서버로의 전환이 진행되던 과도기와 비슷한 상황이라 할 수 있습니다. 초기에는 가상화 서버의 성능이 물리 서버보다 떨어져 대부분의 IT 관리자가 비중요 업무(WEB/WAS)만 가상화로 운영했습니다. 그러나 가상화 기술이 발전하면서 핵심 업무(DB)까지도 가상화 환경에서 운영하기 시작했습니다. 물리 서버보다 가상화 서버가 제공하는 자원 배포의 유연성과 높은 가성비 덕분입니다. 쿠버네티스 역시 물리 서버에서 가상화 서버로 이관하던 흐름과 유사하게, 많은 고객이 기존 물리·가상화 서버의 업무를 쿠버네티스로 옮기고 있거나 이..

• 소식 디지털 주권과 자율성, 기업의 생존을 위한 필수 전략: 새롭게 출범한 락플레이스가 제시하는 미래 오늘날 기업들은 지정학적 불안정과 국제 무역 갈등 속에서 비즈니스를 운영해야 하는 과제를 안고 있습니다. 특정 국가나 단일 기술에 대한 의존은 언제든 비즈니스의 발목을 잡는 심각한 위험이 될 수 있습니다. 이러한 상황에서 단순히 규제를 준수하는 것을 넘어 예측 불가능한 위기에서도 비즈니스 연속성을 보장하는 ‘디지털 주권과 자율성(Digital Sovereignty & Autonomy)’이 기업의 핵심 생존 전략으로 주목받고 있습니다. 규제 준수만으로는 충분하지 않다!많은 기업이 데이터 현지화와 같은 정부 규제를 따르는 디지털 주권(Digital Sovereignty) 확보에 집중하지만 이것만으로는 충분하지 않습니다. 외부 요인에 흔들리지 않고 독립적으로 운영할 수 있는 자율성이 반드시 필요합니다. 디지털..

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  Solutions SRE 역량의 중요성과 Dynatrace로 SRE 팀의 역량을 높이는 방법 오늘날 기업의 성공은 디지털 서비스에 달려있다고 해도 과언이 아닙니다. 고객들은 24시간 끊김 없는 서비스와 완벽한 안정성을 당연하게 기대하며, 아주 잠깐의 중단에도 큰 불편으로 느낍니다. 이처럼 높아진 사용자 경험 기준을 따라가는 데 있어 매우 중요한 역할을 하는 조직이 있습니다. 바로 사이트 신뢰성 전문 엔지니어링 인력으로 꾸린 SRE 팀입니다. SRE 팀은 개발과 운영을 잇는 가교 역할을 합니다. 개발 팀이 빠른 소프트웨어 개발과 배포에 집중을 한다면, SRE 팀은 민첩함 속에 안전성과 신뢰성을 유지하는 막중한 책임을 집니다. 빠른 배포와 안정적인 서비스 운영 사이의 균형을 맞추며 고객 만족과 비즈니스 연속성을 보장하는 역할을 한다고 보면 됩니다. SRE: Site Reliability Engine..

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  Cloud AnsibleFest 2025를 통해 본 IBM의 빅픽처 ‘Ansible + Terraform’ 클라우드만 해도 벅찬데 이제 AI까지 엔터프라이즈 컴퓨팅 환경을 구축하고 운영하는 IT 팀의 너무 빠른 변화 속에서 나날이 어깨가 무거워지는 시기를 지내고 있습니다. 다행인 것은 IT 환경 관리 도구 역시 달라진 요구를 신속하게 수용하고 있다는 것입니다. 이번 포스팅에서는 하이브리드 멀티 클라우드로 확장하고 있는 엔터프라이즈 컴퓨팅 인프라 관리 부문에서 큰 그림을 그리고 있는 IBM의 이야기를 해볼까 합니다. IBM의 행보를 잘 보면 지금껏 경계가 뚜렷하던 관리 도구들은 빠르게 큰 틀에서 하나의 도구처럼 동작할 것으로 보입니다. 복잡성, 비용, 규제 준수의 압박에서 벗어나는 길지난 5월 미국 보스턴에서 AnsibleFest 2025가 열렸습니다. 인프라 관리자들에게 이번 행사는 꽤 의미가 깊습니다. ..

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  DBMS 하이브리드 클라우드와 EDB Postgres AI로 AI 혁신을 앞당기는 방법 어느 조직이나 AI 프로젝트는 우선순위 높은 과제입니다. 이처럼 중요하지만 프로젝트를 성공으로 이끄는 것은 쉽지 않습니다. 프로젝트 성과를 기대 이하로 낮출 수 있는 위험들이 곳곳에 자리하고 있습니다. 이중 프로젝트 성패를 가르는 요소로 인프라와 데이터를 꼽습니다. AI 모델은 방대한 데이터에 접근해야 하고, 인프라는 예측하기 어려운 작업량 변화에 민첩하게 대응해야 하며, 이 모든 과정에서 엄격한 보안 및 규제 요구사항을 충족해야 합니다. 온프레미스에만 AI 전용 GPU 기반 컴퓨팅 인프라와 통합 데이터 환경을 갖춘 곳은 생각보다 많지 않습니다. 투자 부담부터 운영까지 생각보다 걸림돌이 많습니다. 더불어 최근 모델 경량화 기술을 활용해 엣지 컴퓨팅 환경에 모델을 배포해 추론을 수행하고자 하는 새로운 요구..