AWS 기술 블로그

Category: Database

Amazon Aurora MySQL을 사용하여 MMORPG를 개발할 때 고려해야할 점들

이 글은 SQL Server to Amazon Aurora MySQL in Game Development 시리즈 블로그의 일부로 작성되어 있습니다. 시리즈의 모든 글들은 아래 링크들을 따라가시면 읽어보실 수 있습니다. 저장 프로시저 중심 아키텍처에서 벗어나 클라우드 데이터베이스 적응하기 Aurora MySQL 성능 검증 직접 해보기 Amazon Aurora MySQL을 사용하여 MMORPG를 개발할 때 고려해야할 점들 Amazon Aurora MySQL을 활용한 클라우드 답게 데이터베이스 […]

Amazon Bedrock을 활용한 Aurora MySQL 운영하기-1부

불과 몇년만에 생성형 AI 서비스가 모든 사람의 화두가 되고 모든 비즈니의 중심과 투자는 생성형AI 서비스로 몰리고 있습니다. ChatGPT를 시작으로 많은 생성형 AI모델들이 쏟아져 나오고, 새로 나오는 모델들은 기존보다 훨씬 뛰어난 성능과 기능을 자랑합니다. 이러한 생성형AI서비스 모델을 LLM(Large Language Model)이라고도 합니다. 많은 기업들이 챗봇형태의 서비스를 시작으로 다양한 실험을 통해, 에이전트 형태의 서비스를 개발하고 있습니다. 이전에는 LLM […]

Amazon RDS MySQL LTS 버전 8.4 정식 출시

이 글은 AWS Database Delivery Blog에 게시된 Amazon RDS for MySQL LTS version 8.4 is now generally available by Mershad Irani and Vijay Karumajji 을 한국어 번역 및 편집하였습니다. Amazon Relational Database Service(Amazon RDS)는 MySQL 커뮤니티의 최신 LTS(장기 지원) 메이저 버전인 MySQL 버전 8.4에 대한 지원이 발표되었습니다. 이를 통해 Amazon RDS는 이제 MySQL Community Edition […]

Amazon ElastiCache 워크로드를 위한 카오스 실험

Amazon ElastiCache는 Valkey, Memcached 및 Redis OSS와 호환되는 완전관리형 서비스로서 99.99%의 가용성을 갖추고 있으며 현대적 애플리케이션의 성능을 최적의 비용으로 실시간으로 개선합니다. ElastiCache의 다양한 기능 중 다중 AZ(가용 영역)는 자체 ElastiCache 캐시를 설계할 때 가용성이 더욱 뛰어난 구성으로 실행할 수 있는 기능입니다. 특정 유형의 예정된 유지 관리를 수행하는 동안이나 노드(*node, 본 게시글에서는 ElastiCache의 단일 EC2 instance를 […]

Valkey용 Amazon ElastiCache의 서버 측 지연 시간 모니터링

이 글은 AWS Database Blog에 게시된 Monitor server-side latency for Amazon ElastiCache for Valkey by Yasha Jayaprakash을 한국어 번역 및 편집하였습니다. Amazon ElastiCache는 Valkey 및 Redis OSS (Open Source Software)와 호환되는 인 메모리(in-memory) 캐시로, 마이크로초 지연 시간으로 실시간 애플리케이션을 지원합니다. ElastiCache는 캐싱, 게임 리더보드, 미디어 스트리밍, 세션 스토어 등 마이크로초 단위로 계산되는 까다로운 워크로드와 지연 […]

RDS 데이터베이스의 스토리지 볼륨을 축소하여 인프라 비용 최적화하기

이 글은 AWS Database Blog에 게시된 Shrink storage volumes for your RDS databases and optimize your infrastructure costs by Nitesh Gupta and Keyur Diwan을 한국어 번역 및 편집하였습니다. Amazon Relational Database Service(Amazon RDS) 오픈 소스 엔진을 사용하면 인스턴스를 확장하거나 축소하는 작업은 비교적 간단합니다. 하지만, 스토리지 크기를 늘린 후 이를 줄이는 작업은 그리 쉽지 않았습니다. 예를 […]

Amazon S3 데이터 레이크와 기계학습을 위한 Snowflake 통합 파이프라인 플랫폼 구축하기

인공지능과 기계학습 기술의 상용화로, 기업들은 대량의 데이터를 효과적으로 수집, 저장, 관리할 필요성을 점차 인식하고 있습니다. 데이터 레이크(Data Lake)는 이러한 필요성에 부응하여, 다양한 소스로부터 대규모의 데이터를 실시간으로 수집하고 저장함으로써 기업의 의사결정과 혁신을 지원합니다. 이제 데이터 레이크는 기업이 데이터 자산을 최대한 활용하고 비즈니스 가치를 창출하는 핵심 요소로 자리 잡고 있습니다. 정형, 반정형, 비정형 데이터 등 다양한 유형의 […]

버드뷰가 이끄는 화해의 K-뷰티 글로벌화: Amazon Bedrock 기반 글로벌 번역 서비스 구축 여정

버드뷰(Birdview) & 화해(Hwahae) 소개 화해(Hwahae)는 2013년 버드뷰(Birdview)가 출시한 이후 국내 뷰티 시장의 혁신을 주도하고 있는 대표적인 뷰티 플랫폼입니다. 현재 월간 130만 명 이상의 활성 사용자를 보유하고 있으며, 특히 20-30대 여성의 80% 이상이 사용하는 필수 뷰티 서비스로 자리잡았습니다. 화해는 뷰티 소비자의 똑똑한 선택을 통해 인디 브랜드의 성장 기회를 제공함으로써 뷰티 시장의 성장을 선도하는 서비스입니다. 실 사용자의 […]

Aurora MySQL와 MS-SQL의 성능 비교 직접 해보기

이 글은 SQL Server to Amazon Aurora MySQL in Game Development 시리즈 블로그의 일부로 작성되어 있습니다. 시리즈의 모든 글들은 아래 링크들을 따라가시면 읽어보실 수 있습니다. 저장 프로시저 중심 아키텍처에서 벗어나 클라우드 데이터베이스 적응하기 Aurora MySQL 성능 검증 직접 해보기 Game 개발시 Aurora MySQL을 사용하는 과정에서 SQL Server와 달라 주의할 점들에 대한 가이드 (업로드 예정) Amazon […]

AWS 서비스를 활용하여, 오픈소스 데이터베이스로 내 데이터 다시 담기

이 글은 SQL Server to Aurora MySQL in Game Development 시리즈 블로그의 일부로 작성이 되었습니다. 시리즈의 모든 글들은 아래 링크들을 따라가시면 읽어보실 수 있습니다. 저장 프로시저 중심 아키텍처에서 벗어나 클라우드 데이터베이스 적응하기 Aurora MySQL 성능 검증 직접 해보기 Game 개발시 Aurora MySQL을 사용하는 과정에서 SQL Server와 달라 주의할 점들에 대한 가이드 Amazon Aurora MySQL을 활용한 […]