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주요 카테고리 AI · DevOps · 백엔드

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대표 인기 포스트무신사의 AI 기반 상품 추천 및 검색 시스템 구현 사례332 조회
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마지막 발행
2026. 11. 12.
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AWS 기술 블로그 글 (46)

백엔드

Amazon Aurora PostgreSQL에서 pgvector를 프로덕션 환경으로 운영하기

Aurora PostgreSQL에서 pgvector를 프로덕션 RAG에 운영하는 방법을 정리했습니다. HNSW 선택, 거리 함수, 메모리 계획, 관측성까지 실무 기준으로 설명했습니다.

#PostgreSQL#pgvector#RAG
3000

백엔드

주식회사 SEGA, 소규모 팀으로 「Sonic Rumble Party」 글로벌 출시를 위한 Amazon DynamoDB 및 Amazon ElastiCache Serverless for Valkey 활용 사례

SEGA가 소규모 팀으로 글로벌 GaaS를 운영하기 위해 DynamoDB와 ElastiCache Serverless를 도입한 사례를 소개했습니다. 단일 테이블 설계와 캐시 최적화로 운영 부담과 비용을 줄이고 안정적인 성능을 확보했습니다.

#DynamoDB#ElastiCache#Valkey
1700

백엔드

채널코퍼레이션의 Amazon DynamoDB와 함께한 아키텍처 현대화 여정 – 3부

채널코퍼레이션은 DynamoDB User 테이블의 Badge 트래픽과 GSI 병목을 분리해 해결했습니다. Export/Glue/Import 기반 마이그레이션으로 서비스 영향 없이 5.5시간 수준으로 전환했습니다.

#DynamoDB#AWS Glue#Amazon S3
2000

백엔드

Amazon Aurora 및 Amazon RDS의 PostgreSQL 18: 보안, 모니터링 및 개발자 기능 향상

Amazon Aurora와 RDS의 PostgreSQL 18에서 보안, 모니터링, 복제, 개발자 기능 개선을 정리했습니다. MD5 인증 중단, uuidv7(), COPY 및 RETURNING 개선, 복제 슬롯 보호 방법을 함께 소개했습니다.

#PostgreSQL#Amazon Aurora#Amazon RDS
2300

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#RDS
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백엔드

Amazon OpenSearch 3.3 업그레이드로 미리캔버스의 검색 성능 개선

OpenSearch 3.3과 derived source로 미리캔버스 검색의 stored fields 병목과 세그먼트 병합 문제를 해결했습니다. 신규 클러스터 도메인 스위칭으로 무중단 전환하고 레이턴시와 IOPS를 크게 개선했습니다.

#OpenSearch#검색#벡터 검색
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백엔드

Amazon OpenSearch Service로 미리캔버스의 듀얼 벡터 검색 도입과 성능 최적화

미리캔버스는 OpenSearch에서 시맨틱 벡터와 비주얼 벡터를 함께 쓰는 듀얼 벡터 검색을 도입했습니다. BM25 선필터와 메모리 최적화 인스턴스 전환으로 성능과 정확도를 함께 개선했습니다.

#OpenSearch#검색#벡터 검색
1700

백엔드

Amazon RDS for MySQL에서 Amazon Aurora Serverless v2로 전환한 메가MGC커피 모바일 주문 서비스 DB 현대화 사례

메가MGC커피가 RDS for MySQL을 Aurora Serverless v2로 전환해 오전 피크 트래픽 대응력을 높였습니다. 또한 Read Replica 기반 Cut-over와 ACU 조정으로 안정성과 비용 효율을 함께 확보했습니다.

#AWS#Amazon RDS#Aurora Serverless v2
2200

백엔드

GloZ의 Amazon OpenSearch Service를 기반으로 한 자연어 이력서 검색 시스템 구축 사례 — Part 1: 데이터 파이프라인과 인덱싱

Amazon OpenSearch Service로 다국어 이력서 검색 파이프라인과 인덱싱 구조를 재설계했습니다. 전처리, 정규화, 임베딩 입력 전략이 검색 정확도를 크게 좌우했습니다.

#OpenSearch#검색#ETL
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Amazon DocumentDB 인덱스 최적화로 미리캔버스의 쿼리 성능을 개선 사례

Amazon DocumentDB 전환 후 발생한 인덱스와 쿼리 성능 문제를 실제 사례로 정리했습니다. explain, profiler, 인덱스 재설계와 쿼리 변경으로 성능을 개선했습니다.

#Amazon DocumentDB#MongoDB#index
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Amazon DocumentDB로 미리캔버스의 성능 50%와 비용 30%를 개선하다

미리캔버스는 MongoDB Atlas의 IOPS 병목과 비용 문제를 해결하기 위해 Amazon DocumentDB로 전환했습니다. 그 결과 응답속도는 50% 개선되고 인프라 비용은 30% 절감했습니다.

#Amazon DocumentDB#MongoDB Atlas#AWS DMS
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백엔드

Amazon OpenSearch Service백프레셔와 Admission Control에 대한이해와 클러스터 복원력 향상

Amazon OpenSearch Service의 백프레셔와 Admission Control로 검색 요청을 제어해 클러스터 복원력을 높이는 방법을 소개했습니다. 429 오류 대응, 모니터링 방법, 재시도 전략도 함께 설명했습니다.

#OpenSearch#backpressure#Admission Control
4400

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.

#PostgreSQL#테이블 파티셔닝#시계열 데이터
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Amazon OpenSearch Service User Behavior Insights(UBI)로 사용자 행동 분석하기

Amazon OpenSearch Service에서 UBI와 OSI를 활용해 검색 행동 데이터를 수집하고 분석하는 방법을 소개했습니다. CDK 배포부터 대시보드 모니터링, 검색 품질 개선 활용처까지 실습 흐름으로 설명했습니다.

#OpenSearch#AWS CDK#Dashboards
3600

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.

#PostgreSQL#시계열 데이터#BRIN
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JSON 데이터베이스로서의 PostgreSQL: 고급 패턴 및 모범 사례

PostgreSQL의 JSON/JSONB 기능으로 스키마 유연성과 트랜잭션 무결성을 함께 확보하는 방법을 소개했습니다. CMS 예제를 통해 GIN 인덱스, JSON_TABLE, 전문 검색, AWS 운영 팁까지 정리했습니다.

#PostgreSQL#JSONB#Gin
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백엔드

Amazon Aurora를 위한 Advanced JDBC Wrapper Driver 소개

Amazon Aurora용 Advanced JDBC Wrapper Driver를 소개하며 장애조치와 인증 통합 기능을 설명했습니다. 또한 IAM과 Secrets Manager 연동, 플러그인 기반 설정과 사용 예시를 함께 다뤘습니다.

#AWS#Java#JDBC
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백엔드

AWS advanced JDBC wrapper 플러그인 이해하기

AWS advanced JDBC wrapper의 플러그인 동작과 활용법을 정리했습니다. Aurora 초기 연결 전략과 Failover v2의 차이, 구성 시 주의점을 살펴보았습니다.

#AWS#JDBC#Amazon Aurora
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