최신 글
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
인기 글
-
카테고리 없음
MySQL 성능 최적화 팁
MySQL 성능 최적화 포인트 중 하나인 InnoDB 엔진 성능 튜닝을 소개하겠습니다. 상세 내용을 소개하기에 앞서 InnoDB 엔진에 대해 간략히 알아보겠습니다. InnoDB 스토리지 엔진은 2000년에 출시된 MySQL 3.23.6에 처음 포함되었습니다. InnoDB 이전에는 MySQL에서 MyISAM 스토리지 엔진을 사용했습니다. MyISAM은 더 단순한 스토리지 엔진으로 InnoDB와 동일한 수준의 안정성과 성능을 제공하지 않습니다. InnoDB가 통합된 이유 InnoDB 스토리지 엔진은 MySQL의 기본 스토리지 엔진입니다. 높은 안정성과 성능을 제공하는 트랜잭션 스토리지 엔진입니다. InnoDB 아키텍처는 다음 그림과 같습니다. 간단히 특징을 알아보자면 InnoDB는 트랜잭션 모델을 사용하여 ..
-
OS
컨테이너 기본 이미지로 Red Hat Universal Base Image(UBI)를 선택해야 하는 이유
엔터프라이즈 컴퓨팅 환경에서 컨테이너 플랫폼의 위상이 높아지고 있습니다. Red Hat OpenShift 같은 엔터프라이즈 컨테이너 플랫폼은 기업이 오랜 기간 운영해온 애플리케이션을 현대화(Application Modernization) 하는 동시에 클라우드 네이티브(Cloud Native) 앱 운영 기반 역할을 합니다. 엔터프라이즈 애플리케이션의 과거, 현재, 미래를 잇는 역할을 엔터프라이즈 컨테이너 플랫폼이 하는 것이라 이해할 수 있습니다. 여기에 더해 엔터프라이즈 컨테이너 플랫폼은 하이브리드 멀티 클라우드 환경에 일관성을 부여하는 역할도 합니다. 예를 들어 많은 기업이 Red Hat OpenShift를 중심에 놓고 온프레미스, 하이브리드, 퍼블릭 클라우드 등 환경 구분 없이 컨테이너를 배포하고 운영..
-
DBMS
생성형 AI 시대에 벡터 데이터베이스가 중요한 이유
생성형 AI 시대에 벡터 데이터베이스가 중요한 이유 생성형 AI는 텍스트, 이미지, 비디오 등 다양한 형태의 데이터를 생성하고 이해하는 AI 기술을 말합니다. 예를 들어, 텍스트 생성 AI는 사람이 쓴 것 같은 글을 작성할 수 있고, 이미지 생성 AI는 주어진 설명에 따라 새로운 이미지를 만들어 낼 수 있습니다. 이런 AI 기술들은 데이터를 숫자 벡터로 변환하여 작동합니다. 벡터 데이터베이스란? 벡터 데이터베이스는 이러한 고차원 데이터를 효율적으로 저장하고 관리하는 데이터베이스입니다. 고차원 데이터는 여러 차원(특징)을 가진 데이터를 의미합니다. 예를 들어 이미지 데이터는 각 픽셀의 색상 값을 차원으로 가지며, 텍스트 데이터는 각 단어의 의미를 숫자로 표현한 벡터를 차원으로 가질 수 있습니다. 이런 데..
-
DBMS
카카오뱅크가오라클에서 EDB의 Postgres Advanced Server(EPAS)로 전환한 이유
카카오뱅크는 인터넷 전문 은행으로 디지털 뱅킹 시대를 이끄는 리더입니다. 카카오뱅크는 설립 때부터 ‘디지털’을 가장 중요한 전략이자 차별점으로 삼았습니다. 모바일 앱을 통해 인터넷 뱅킹이나 창구 대면 거래와 비교할 수 없는 편의성을 제공하고 있습니다. 디지털 네이티브 기업의 역량을 뱅킹 부문에서 발휘하고 있는 카카오뱅크가 최근 큰 결심을 행동에 옮겨 화제를 모으고 있습니다. 바로 핵심 업무의 데이터베이스로 운영하던 오라클 DB를 오픈 소스인 EDB의 Postgres Advanced Server(EPAS)로 전환하겠다는 결심입니다. 카카오뱅크는 기존 운영 중이던 오라클 DB 마이그레이션과 함께 신규 서비스를 위한 DB로 EPAS를 활용한다는 계획입니다. 오라클 DB 마이그레이션 결정 카카오뱅크가 DB 전환..
-
Solutions
생성형 AI 프로젝트를 성공으로 이끄는 조합 ‘Red Hat OpenShift AI + Watsonx.ai’
최근 많은 조직이 거대 언어 모델(LLM)을 활용한 사내외 챗봇 개발과 LLM 기능을 기존 애플리케이션에 적용하는 방안을 검토하고 있습니다. 보통 개념 검증은 클라우드에서 합니다. 모든 것이 준비되어 있다 보니 데이터만 있다면 당장 시작할 수 있다 보니 클라우드에서 제공하는 LLM 모델이나 API 그리고 개발 도구를 사용하는 것입니다. 이렇게 시작하면 빠른 시간에 LLM이 과연 어떤 변화를 조직에 가져올 수 있는 지 평가하기 좋습니다. 하지만 중장기적인 관점에서 보면 사내 또는 하이브리드 환경 구축을 고민하지 않을 수 없습니다. 보안과 규제 걱정 없이 조직이 속한 산업을 위해 맞춤형으로 만들어 크기는 작지만 특정 업무 수행은 더 잘하는 도메인 특화 LLM 활용 전략을 수립하려면 사내 또는 하이브리드 환..