Category: Amazon Aurora

이 글은 “Kiro로 RDS/Aurora 장애 분석 자동화하기” 시리즈의 세 번째 글입니다. Part 1: “Kiro로 RDS/Aurora 장애 분석 자동화하기 — IDE에서 분석하기” Part 2: “Kiro로 RDS/Aurora 장애 분석 자동화하기 — 터미널에서 분석하기” Part 3 (해당글): “Kiro로 RDS/Aurora 장애 분석 자동화하기 — 매일 자동으로 보고서 받기” 이 시리즈에서 구성하는 자동화 솔루션은 편의상 KIDA(Kiro Database Analyzer)라고 부릅니다. 이 […]

이 글은 “Kiro로 RDS/Aurora 장애 분석 자동화하기” 시리즈의 두 번째 글입니다. Part 1: “Kiro로 RDS/Aurora 장애 분석 자동화하기 — IDE에서 분석하기” Part 2 (해당글): “Kiro로 RDS/Aurora 장애 분석 자동화하기 — 터미널에서 분석하기” Part 3: “Kiro로 RDS/Aurora 장애 분석 자동화하기 — 매일 자동으로 보고서 받기” 시리즈에서 구성하는 자동화 솔루션은 편의상 KIDA(Kiro Database Analyzer)라고 부릅니다. 이 시리즈에서는 […]

이 글은 “Kiro로 RDS/Aurora 장애 분석 자동화하기” 시리즈의 첫 번째 글입니다. Part 1 (해당글): “Kiro로 RDS/Aurora 장애 분석 자동화하기 — IDE에서 분석하기” Part 2: “Kiro로 RDS/Aurora 장애 분석 자동화하기 — 터미널에서 분석하기” Part 3: “Kiro로 RDS/Aurora 장애 분석 자동화하기 — 매일 자동으로 보고서 받기” 이 시리즈에서는 Kiro와 MCP(Model Context Protocol) 서버를 활용하여, 버튼 하나로 Amazon […]

한국어는 교착어 특성상 영어 기반 벡터 검색만으로는 정확한 결과를 얻기 어렵습니다. 이 블로그에서는 Amazon Aurora PostgreSQL에서 pg_bigm(바이그램 키워드 검색)과 pgvector(벡터 시맨틱 검색)를 RRF(Reciprocal Rank Fusion)로 결합한 하이브리드 검색을 구현하여, 한국어 RAG 애플리케이션의 검색 품질을 개선하는 방법을 소개합니다. 왜 한국어에는 하이브리드 검색이 필요한가? RAG(Retrieval-Augmented Generation) 애플리케이션에서 검색 품질은 최종 답변의 정확도를 결정합니다. 벡터 검색(pgvector)은 의미적으로 유사한 […]

이 글은 AWS Database Blog에 게시된 Supercharging vector search performance and relevance with pgvector 0.8.0 on Amazon Aurora PostgreSQL by Shayon Sanyal을 한국어 번역 및 편집하였습니다. 효율적인 벡터 유사성 검색은 시맨틱 검색, 추천 시스템, 그리고 검색 증강 생성(RAG) 구현에 있어 핵심 구성 요소가 되었습니다. Amazon Aurora PostgreSQL-Compatible Edition은 이제 pgvector 0.8.0을 지원하여 벡터 검색 기능에 […]

본 블로그는 Domenico di Salvia와 Andrea Filippo La Scola가 작성한 블로그인 Automating vector embedding generation in Amazon Aurora PostgreSQL with Amazon Bedrock를 번역, 편집하였습니다. 벡터 임베딩은 생성형 AI를 활용하여 애플리케이션에서 비정형 데이터를 다루는 방식을 근본적으로 변화시켰습니다. 임베딩은 텍스트, 이미지 및 기타 콘텐츠의 본질을 머신이 효율적으로 처리할 수 있는 형태로 변환하는 수학적 표현 방식으로, 시맨틱 검색, […]

이 블로그는 Optimize and troubleshoot database performance in Amazon Aurora PostgreSQL by analyzing execution plans using CloudWatch Database Insights를 한국어로 번역 및 편집한 글입니다. Amazon Web Services(AWS)는 Amazon Relational Database Service(Amazon RDS) 및 Amazon Aurora 데이터베이스의 성능과 이벤트에 대한 가시성을 높이기 위한 포괄적인 모니터링 도구들을 제공합니다. 이 게시물에서는 Amazon CloudWatch Database Insights를 사용하여, Aurora PostgreSQL […]

최신 애플리케이션은 무중단에 가까운 가용성을 요구합니다. Amazon RDS와 Aurora의 Blue/Green 배포는 데이터베이스 업그레이드 시 다운타임을 크게 줄여주지만, 전환 과정에서 여전히 연결 종료, DNS 전파 지연, 수동 개입이 필요한 연결 실패 등의 문제가 발생할 수 있습니다. AWS Advanced JDBC Wrapper(2023년 출시)는 표준 JDBC 드라이버 위에 AWS 특화 기능을 추가하는 래퍼입니다. 이 게시물에서는 AWS Advanced JDBC Wrapper의 […]

이 글은 AWS Database Blog에 게시된 Unlock Amazon Aurora’s Advanced Features with Standard JDBC Driver using AWS Advanced JDBC Wrapper by Dave Cramer, Chirag Dave, Ramesh Eega을 한국어 번역 및 편집하였습니다. Amazon Aurora를 사용하는 최신 Java 애플리케이션은 클라우드 기반 기능을 최대한 활용하는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다. Aurora는 빠른 장애 조치, AWS Identity and Access […]

이 글은 AWS Database Blog에 게시된 Speed up time series data ingestion by partitioning tables on Amazon RDS for PostgreSQL by Vinicius Schmidt and Andy Katz을 한국어 번역 및 편집하였습니다. 지난 포스트 (Amazon RDS for PostgreSQL에서 고성능 시계열 데이터 테이블 설계)에서는 시계열 데이터를 처리할 때 성능을 향상시키는 전략으로 파티션된 테이블(partitioned tables)을 사용하는 방법을 설명했습니다. 이번 […]