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Claude Apps Gateway on AWS 자세히 알아보기
AWS
데브옵스

Claude Apps Gateway on AWS 자세히 알아보기

Amazon Bedrock 기반 Claude 운영을 위한 Claude Apps Gateway의 구조와 구성 요건을 정리했습니다. IdP 연동, 권한 제어, 텔레메트리 중앙화까지 AWS 환경에서의 활용 방법을 소개했습니다.

#AWS#Amazon Bedrock
137005분
Amazon Aurora 및 Amazon RDS의 PostgreSQL 18: 성능 향상
AWS
백엔드

Amazon Aurora 및 Amazon RDS의 PostgreSQL 18: 성능 향상

PostgreSQL 18의 주요 성능 향상 기능을 Amazon Aurora 및 Amazon RDS 기준으로 정리했습니다. 복합 인덱스 활용, EXPLAIN 가시성, autovacuum 제어 개선을 함께 소개했습니다.

#AWS#Aurora
26005분
아임웹
AI

AI가 쓴 SQL을 안전하게 쓰는 법

자연어를 SQL로 바꾸는 과정에서 LLM이 만든 쿼리를 그대로 믿지 않고 여러 단계로 검증하는 구조를 소개했습니다. 도메인 지식은 DB에 담고, 실행 전후 게이트와 회귀 평가로 안전성과 품질을 지켰습니다.

#LLM#SQL
8005분
현대오토에버의 Amazon Bedrock으로 구축한 빅데이터 클러스터 장애 대응 자동화 에이전트 구축기
AWS
AI

현대오토에버의 Amazon Bedrock으로 구축한 빅데이터 클러스터 장애 대응 자동화 에이전트 구축기

LangGraph와 Amazon Bedrock, OpenSearch를 결합해 빅데이터 클러스터 장애 대응을 자동화했습니다. 병렬 RCA와 반증 검증으로 진단 품질을 높이고 MTTA를 줄였습니다.

#Amazon Bedrock#LangGraph
62005분
채널톡
AI

AI Native 레포에서 조직으로: hollon-ai 구축기

팀챗을 공용 인터페이스로 삼아 AI를 조직의 실행 흐름에 연결한 구축 사례를 소개했습니다.\nClaude Code 위에 상태머신, K8s 실행기, 메모리 계층을 얹어 보안 대응과 운영 점검까지 확장했습니다.

#Kubernetes#Redis
3005분
AI Native 레포에서 조직으로: hollon-ai 구축기
채널톡
AI

AI Native 레포에서 조직으로: hollon-ai 구축기

AI Native 레포를 조직 전체가 쓰는 실행 harness로 확장한 hollon-ai 구축기를 소개했습니다. 팀챗, Kubernetes, 상태머신, 메모리 계층으로 요청부터 복구까지 같은 흐름에 묶었습니다.

#LLM#Kubernetes
19005분
채널톡
데브옵스

채널톡 메인 백엔드 서버 CI 개선기

채널톡 메인 백엔드 서버의 CI 병목을 단계적으로 분해해 개선한 과정을 정리했습니다. 공유 상태 제거, prepare 분리, 동적 큐와 캐시로 실행 시간을 크게 줄였습니다.

#CI/CD#Java
3005분
채널톡 메인 백엔드 서버 CI 개선기
채널톡
데브옵스

채널톡 메인 백엔드 서버 CI 개선기

AI가 코드를 빠르게 만들수록 CI 병목과 피드백 속도가 더 중요해졌습니다. 채널톡은 공유 상태 제거와 캐시, 동적 큐로 메인 백엔드 CI를 36.6분에서 15분대까지 줄였습니다.

#CI/CD#Java
34005분
CloudWatch Database Insights를 통한 실행 계획 분석으로 Amazon Aurora PostgreSQL 데이터베이스 성능 최적화 및 문제 해결하기
AWS
데브옵스

CloudWatch Database Insights를 통한 실행 계획 분석으로 Amazon Aurora PostgreSQL 데이터베이스 성능 최적화 및 문제 해결하기

Aurora PostgreSQL에서 CloudWatch Database Insights로 실행 계획을 비교해 성능 저하 원인을 분석했습니다. 인덱스 삭제와 work_mem 부족으로 인한 병목을 찾아 최적화하는 방법을 소개했습니다.

#CloudWatch#Amazon Aurora
60005분
채널톡
백엔드

고객 타게팅을 좀 더 정교하게, ClickHouse 도입기

고객 타게팅 정교화를 위해 주문·쿠폰·장바구니 데이터를 ClickHouse 기반 OLAP로 옮긴 과정을 정리했습니다. 다만 ReplacingMergeTree, JOIN, Point Query 한계를 보완하려고 하이브리드 아키텍처를 함께 도입했습니다.

#ClickHouse#OLAP
3005분
Amazon RDS for PostgreSQL에서 테이블 파티셔닝을 통한 시계열 데이터 수집 속도 향상
AWS
백엔드

Amazon RDS for PostgreSQL에서 테이블 파티셔닝을 통한 시계열 데이터 수집 속도 향상

Amazon RDS for PostgreSQL에서 시계열 데이터 수집을 빠르게 만드는 파티셔닝 방법을 정리했습니다. 벤치마크로 단일 테이블 대비 수집 시간이 크게 줄고, 인덱스 수가 성능에 미치는 영향도 확인했습니다.

#Amazon RDS for PostgreSQL#PostgreSQL
48005분
Amazon RDS for PostgreSQL에서 고성능 시계열 데이터 테이블 설계
AWS
백엔드

Amazon RDS for PostgreSQL에서 고성능 시계열 데이터 테이블 설계

Amazon RDS for PostgreSQL에서 시계열 테이블을 고성능으로 설계하는 방법을 설명했습니다. 데이터 타입 최적화, BRIN 인덱스, 일별 파티셔닝으로 수집 성능을 크게 높였습니다.

#Amazon RDS for PostgreSQL#PostgreSQL
61005분