AWS 기술 블로그

Amazon Aurora Blue/Green Deployment를 활용하여 애플리케이션 계층을 포함한 데이터베이스 변경 사전 테스트하기

이 글은 애플리케이션 계층을 포함한 데이터베이스 변경 사전 테스트의 중요성과 사전 테스트를 위한 아키텍처를 소개합니다. 특히 Amazon Aurora의 Blue/Green Deployment를 핵심으로 CQRS(Command Query Responsibility Segregation) 패턴과 Amazon Route53의 트래픽 흐름(Traffic Flow)과 트래픽 정책(Traffic Policy)을 활용한 아키텍처를 다룹니다. Amazon Aurora는 MySQL 및 PostgreSQL과 호환되는 완전 관리형 관계형 데이터베이스이며, 일반적인 데이터베이스 유지보수 작업(백업 및 복구, 패치 등)은 […]

Valkey GLIDE

Valkey 및 Redis 오픈 소스용 오픈 소스 클라이언트 라이브러리, Valkey GLIDE 소개

이 글은 AWS Database Delivery Blog에 게시된 Introducing Valkey GLIDE, an open source client library for Valkey and Redis open source by Asaf Porat Stoler and Mickey Hoter 을 한국어 번역 및 편집하였습니다. 오픈 소스(Apache 2.0 라이센스) Valkey 클라이언트 라이브러리인 Valkey General Language Independent Driver for the Enterprise(GLIDE)를 소개합니다. Valkey는 캐싱, 세션 저장소, 순위표 및 […]

Amazon Aurora MySQL 스토리지 공간 활용도 이해하기

이 글은 AWS Database Delivery Blog에 게시된 Understanding Amazon Aurora MySQL storage space utilization by Raunak Gupta 을 한국어 번역 및 편집하였습니다. Amazon Aurora는 고급 상용 데이터베이스의 성능, 확장성 및 가용성을 제공하는 동시에 오픈 소스 데이터베이스의 단순성과 비용 효율성을 제공하도록 설계된 완전관리형 관계형 데이터베이스 서비스입니다. Amazon Aurora MySQL-Compatible Edition은 MySQL과 상호 호환되므로 이미 MySQL 기술을 […]

AWS 환경에서 Overlay IP 주소를 활용한 고가용성 구성 및 MCCS 솔루션을 통한 자동 장애조치

AWS 클라우드 환경에서의 고가용성 구조에 적용할 수 있는 장애 조치 구현 방법은 다양합니다. 예를 들어 Amazon RDS와 같은 여러 AWS 서비스들은 도메인 이름 시스템(Domain Name System, DNS)을 이용하여 DNS 레코드의 IP 주소를 변경하는 방법으로 장애 조치를 수행합니다. 하지만, DNS를 기반으로 하는 장애 조치 방법은 해당 시스템에 접근하고자 하는 외부 시스템이 레거시 소프트웨어나 하드웨어 장비와 같이 […]

PostgreSQL의 Fillfactor와 영향도

PostgreSQL Page, Fillfactor, Heap-only-Tuple란? PostgreSQL의 테이블과 인덱스는 8KB 크기의 페이지에 데이터를 저장합니다. 각각의 페이지에는 헤더 영역인 24bytes 크기의 PageHeaderData와 실제 데이터를 포인팅하는 ItemIdData 라는 포인터, 그리고 아직 아무것도 할당되지 않은 FreeSpace와 실제 데이터가 저장되는 Items 으로 구성됩니다. INSERT나 UPDATE 통해 아이템이 추가되면 페이지의 FreeSpace 끝 부분부터 순서대로 쌓이게 됩니다. 테이블과 인덱스에는 Fillfactor라는 스토리지 속성이 있습니다. […]

HPC(eVDI) 전문 MSP를 이용한 AWS 클라우드 기반의 R&D 환경 구성

많은 엔터프라이즈 기업들이 R&D 활동에 필수적인 CAE(Computer Aided Engineering) 및 CAD(Computer Aided Design) 워크로드 작업을 위하여, 데이터센터 또는 전산실에 HPC(High Performance Computing) 및 eVDI(engineering VDI) 환경을 구축하여 사용하고 있습니다. 그러나 이렇게 온프레미스(on-premise) 환경에 구축되는 인프라 환경들은 비용, 성능, 운영 편의성 등의 측면에서 많은 제약사항을 가지고 있습니다. 이에 따라 최근에는 사용량 기반의 합리적인 과금 및 탄력적인 […]

Sendbird의 Amazon Aurora MySQL 에서의 대용량 테이블 스키마 변경을 위한 SB-OSC 개발 및 적용 사례

Sendbird는 채팅, 음성/비디오 콜, In App Notification, AI Chatbot등의 메세징/커뮤니케이션 플랫폼을 통해 고객의 비즈니스에 가치를 제공하는 글로벌 SaaS 기업입니다. Sendbird는 전 세계 10개 AWS Region을 통해 매달 3억명의 사용자가 생성하는 70억건의 메세지를 Amazon Aurora MySQL을 활용해 처리하고 저장하고 있습니다. 이번 게시글에서는 Sendbird가 대용량 Amazon Aurora MySQL을 어떻게 효율적으로 관리하고 운영하는지 알아봅니다. Amazon Aurora MySQL 대용량 […]

AWS ParallelCluster와 Amazon SageMaker를 이용한 바이옴에이츠의 미생물 복합 균주 개발 사례

바이옴에이츠(BIOMATZ)는 2022년 4월에 설립된 마이크로바이옴 복합 균주 설루션 개발사로, “Biome is our mates”라는 철학을 갖고 있으며, 마이크로바이옴 의약품 연구 개발 분야의 대표적인 스타트업 기업입니다. 수천 개의 균 사이의 상호작용을 분석하여 최적의 ‘메이트(Mates)’를 조합하는 AI 기술인 BASyMCo를 보유하고 있습니다. 당사는 장내미생물 빅데이터를 활용하여 마이크로바이옴 복합 균주 치료제 개발에 전념하고 있습니다. [영상] 바이옴에이츠 기업 소개 | Biome […]

생성형 AI로 만드는 나만의 이력서: 웅진 IT의 Amazon Bedrock과 SageMaker 활용 사례

웅진은 디지털 신기술을 활용하여 기업 고객의 디지털 전환을 선도하는 IT기업으로, SAP ERP, 렌탈 솔루션, 모빌리티 솔루션 및 클라우드 서비스를 포함하여 지난 20년 동안 대외 사업을 진행하고 있습니다. 현재 전체 매출의 85%를 대외 사업에서 창출하며, 1,300여개 고객사와 협력하고 있습니다. 고객사의 산업별, 규모별 특성을 고려하여 최적의 고객 맞춤형 IT 솔루션을 제공하고 있습니다. ‘AI 이력서’ 서비스는 웅진이 개발한 […]

Amazon QuickSight를 사용하여 SaaS 환경을 위한 멀티테넌트 애플리케이션 지원

본 게시물은 AWS Business Intelligence Blog에 Evangelos Pertsinis 님, Mike Gillespie님, Ramon Lopez 님이 공저한 “Support multi-tenant applications for SaaS environments using Amazon QuickSight” 원문을 한국어로 번역 및 편집한 글입니다. 시각화 및 보고 기능을 갖춘 애플리케이션 서비스는 고객 확보, 수익 증대, 경쟁력 제고에 크게 기여합니다. 통합된 분석 및 보고 기능이 없는 서비스형 소프트웨어(SaaS) 솔루션은 시장에서 […]