Amazon S3 Tables이 압축을 사용하여 쿼리 성능을 최대 3배까지 개선하는 방법
Amazon S3 Tables의 자동 컴팩션이 작은 파일로 인한 읽기 오버헤드를 줄여 쿼리 성능을 높이는 방법을 소개했습니다. 테스트에서는 스토리지 집약적 워크로드에서 최대 3배 수준의 개선을 보였습니다.


Amazon S3 Tables의 자동 컴팩션이 작은 파일로 인한 읽기 오버헤드를 줄여 쿼리 성능을 높이는 방법을 소개했습니다. 테스트에서는 스토리지 집약적 워크로드에서 최대 3배 수준의 개선을 보였습니다.

RDS PostgreSQL의 autovacuum 지연과 XID 랩어라운드 위험을 줄이기 위해 postgres_get_av_diag() 활용법을 소개했습니다. Lambda, EventBridge, SES를 연결해 차단 원인을 주기적으로 감지하고 알림하는 방법을 설명했습니다.

Neptune Database와 Neptune Analytics 간 동기화 방안을 설명했습니다. 특히 Neptune Streams, Lambda, EventBridge를 활용한 준 실시간 연동과 체크포인트 관리에 초점을 맞췄습니다.

대용량 MySQL DB를 Aurora MySQL로 옮길 때 MyDumper와 MyLoader를 활용한 멀티스레드 논리 마이그레이션 방법을 소개했습니다. 백업·복원 속도 개선 옵션과 벤치마크 결과, AWS DMS 대안까지 함께 설명했습니다.

포스코홀딩스는 다수 CCTV의 AI 추론 결과를 Kinesis와 Managed Apache Flink로 실시간 분석했습니다. CloudWatch 필터링, CEP 최적화, State Backend 조정으로 이벤트 감지와 운영 효율을 높였습니다.

Amazon OpenSearch Service OR1 인스턴스의 내부 구조와 데이터 흐름을 설명했습니다. Amazon S3 기반 원격 저장과 물리 복제로 처리량, 내구성, 복구 효율을 높이는 방식을 다뤘습니다.

Amazon DocumentDB의 문서 압축 기능으로 저장 공간과 I/O 비용을 줄이는 방법을 소개했습니다. 샘플 데이터셋 기준 최대 34% 절감 사례와 적용 시 유의점을 함께 설명했습니다.
Amazon OpenSearch Service의 Multi-AZ with Standby에서 검색과 색인 트래픽이 어떻게 분산되고 전환되는지 설명했습니다. 가중치 라운드 로빈과 영역별 장애 조치로 고가용성과 일관된 성능을 확보하는 방식도 다뤘습니다.
DynamoDB로 메시징 서비스를 현대화하는 과정에서 발생한 핫 파티션과 쓰로틀링 문제를 다뤘습니다. 배치 쓰기, 샤딩, 셔플링, Warm Throughput으로 처리량과 안정성을 높인 사례를 정리했습니다.

전용 코디네이터 노드를 통해 OpenSearch에서 조정 작업과 데이터 처리를 분리하는 방법을 설명했습니다. 색인·검색 성능 향상과 VPC IP 절감, 운영 지표 점검 방법도 함께 정리했습니다.
