본문 바로가기

전체 글

 (314)
생성형 AI 시대, 지속 가능한 AI 운영을 위한 인프라 전략 AI 프로젝트를 넘어 AI 서비스로 성공의 열쇠는 AI 인프라 라이프사이클에 있습니다 최근 생성형 AI는 기업의 디지털 혁신을 이끄는 핵심 기술로 자리 잡고 있습니다. 많은 기업들이 AI 도입을 위한 PoC(Proof of Concept)를 완료하고 이제는 실제 업무 환경에 적용하는 단계로 나아가고 있습니다. 그러나 AI 프로젝트를 성공적으로 수행하는 것과 이를 안정적으로 운영하는 것은 또 다른 과제입니다. 실제 현장에서는 모델 성능만으로 AI 도입의 성패가 결정되지 않습니다. 데이터를 어떻게 관리할 것인지, 인프라를 얼마나 유연하게 확장할 수 있는지, 운영 효율성과 비용을 어떻게 최적화할 것인지가 AI 서비스의 지속 가능성을 좌우하는 핵심 요소가 되고 있습니다. 이에 따라 기업들은 단순히 GPU나 ..
AI 시대의 데이터베이스, SingleStore가 바꾸는 것들 SingleStore 핵심 신기능 — Aura AI · MCP Server · Flow CDC · 성능 혁신 "데이터베이스는 그냥 저장소 아닌가요?" 이제 이 질문은 틀렸습니다. SQL 한 줄로 LLM을 호출하고, 자연어로 데이터를 탐색하며, AI 에이전트가 DB를 직접 관리하는 시대가 왔습니다. SingleStore는 2025년부터 'AI-Native Database Platform'으로의 전환을 가속하는 굵직한 기능들을 연속 출시했습니다. 이 글에서는 실무에서 바로 활용 가능한 핵심 신기능을 집중 해부합니다. ※ 핵심 신기능 한눈에 보기 카테고리기능명출시월한 줄 요약Aura AIAura Analyst2025. 10자연어 → SQL 변환, Agentic 데이터 분석 AI 인프라MCP Server2..
Grafana가 바꾸는 Observability의 기준 이제 모니터링은 '보는 것'을 넘어, 스스로 이해하는 방향으로 진화하고 있습니다. 인프라는 복잡해졌고, 데이터는 계속 늘어나고 있습니다. DevOps 및 SRE 환경을 운영하고 있다면 이런 순간이 낯설지 않을 겁니다. "대시보드는 항상 열려 있었는데, 왜 장애는 알람이 아니라 팀원의 슬랙 메시지로 먼저 알게 됐을까?" 문제는 더 이상 모니터링 도구의 부재가 아닙니다. 이미 수많은 메트릭과 로그, 트레이스를 수집하고 있지만, 실제 인시던트는 여전히 사후에 인지되는 경우가 많습니다. 특히 MSA, Kubernetes, 멀티 클라우드 환경이 보편화되면서 운영 복잡성은 이전과 비교할 수 없을 만큼 커졌습니다. 이제는 사람이 모든 데이터를 실시간으로 직접 분석하고 판단하는 방식만으로 대응하기 어려운 단계에 가..
JENNIFER AI가 바꾸는 모니터링의 기준 대시보드는 항상 켜져 있었는데, 왜 장애는 고객 신고로 알게 됐을까?IT 운영 담당자라면 한 번쯤 이 질문을 마주했을 겁니다. 모니터링 툴을 쓰고 있음에도 장애를 사후에 인지하는 상황, 왜 반복될까요? 클라우드 전환, 마이크로서비스 아키텍처(MSA), 쿠버네티스 도입으로 현대 IT 시스템은 구조적으로 복잡해졌습니다. 수백 개의 인스턴스, 수천 건의 동시 트랜잭션, 각기 다른 서비스 간 호출 관계까지... 아무리 정교한 대시보드라도, 수백 개의 지표를 사람이 실시간으로 판단하는 데는 한계가 있습니다. 국내 APM 1위 솔루션 JENNIFER가 이 질문에 답합니다. 사람이 놓치는 그 간격을 없애도록 설계된 AI로. 운영자의 눈을 대신하는 AI, JENNIFER가 먼저 봅니다. JENNIFER, 무엇이 달라졌..
데이터 시대의 변화와 Databricks 데이터 플랫폼, 지금 어떤 변화가 일어나고 있을까요?데이터 분석 환경이 점점 복잡해지고 있다고 느끼시나요?데이터 레이크와 데이터 웨어하우스를 동시에 운영하고 계신가요?AI 도입을 위해 데이터 플랫폼을 어떻게 구축해야 할지 고민하고 계신가요? 최근 기업들이 데이터를 활용하는 방식은 빠르게 변화하고 있습니다. 단순한 데이터 분석을 넘어 AI 기반 서비스와 데이터 중심 의사결정이 중요한 경쟁력이 되고 있기 때문입니다. 이러한 변화 속에서 데이터 플랫폼 역시 새로운 방향으로 발전하고 있습니다. 데이터 환경은 어떻게 변화해 왔을까요?1990년대 기업들은 데이터 웨어하우스(Data Warehouse) 중심의 데이터 분석 환경을 구축했습니다. 거래 기록, 판매 데이터, 고객 정보와 같은 정형 데이터를 저장하고 BI ..
AEM으로 완성하는 엔터프라이즈 콘텐츠 운영의 새로운 기준 혹시 여러분도 이런 불편을 겪고 있지 않으신가요? 웹사이트와 콘텐츠를 운영하다 보면, 생각보다 많은 불편함을 마주하게 됩니다. 간단한 페이지 수정에도 매번 퍼블리셔나 개발자의 도움이 필요한 경우사이트 제작이나 콘텐츠 업데이트 때마다 이미지와 영상을 따로 찾아야 하는 상황현업과 협업할 때마다 PPT를 공유하고, 메일로 수정 사항을 확인해야 하는 번거로움다국어 사이트 운영으로 언어별 번역과 검수가 반복되는 업무웹, 모바일, 뉴스레터 등 여러 채널을 각각 따로 관리해야 하는 부담이러한 비효율은 단순한 불편함을 넘어 콘텐츠 운영 속도와 마케팅 성과 전반에 직접적인 영향을 미치게 됩니다. 그래서 많은 글로벌 엔터프라이즈 기업들은 이 문제를 해결하기 위한 해답으로 AEM Sites와 DAM을 선택하고 있습니다. ..
Postgres 하나로 끝내는 벡터 검색,별도의 AI 데이터베이스가 정말 필요할까? 요즘 정보 검색 어떻게 하시나요? 예전처럼 검색 엔진 창에 키워드를 넣고 계시는 분은 많지 않을 것입니다. 대부분 자연스럽게 ChatGPT, Gemini, Claude 같이 평소 쓰는 생성형 AI 서비스를 브라우저에 띄워 놓고 궁금한 사항을 긴 문장으로 풀어 설명해 탐색을 할 것입니다. 이런 변화가 일어난 것은 불과 3년 만입니다. 2022년 말 생성형 AI를 접한 후 우리의 정보 찾기 일상은 크게 바뀌었습니다. 예전의 검색이 입력한 키워드와 문서 내 단어가 정확히 일치하는지 확인하는 어휘적 일치에 의존했다면, 이제는 문맥과 의도를 파악하는 의미론적 검색으로 패러다임이 완전히 바뀌었습니다. 이러한 지능형 검색을 가능하게 하는 핵심 기술이 바로 텍스트, 이미지 등 비정형 데이터를 고차원 숫자 배열로 변환..
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..

티스토리툴바