Inbox 패턴 기반 레거시 연동 비동기 전환 사례
레거시 연동 수신 구간을 Inbox 패턴으로 바꾸고 Kafka 비동기 처리로 분리한 사례를 정리했습니다. 응답 시간 단축, 중복 방지, 장애 복구 자동화까지 실측으로 검증했습니다.

PostgreSQL 태그가 달린 국내 IT 기업 기술 블로그 글을 최신순으로 모았습니다.
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레거시 연동 수신 구간을 Inbox 패턴으로 바꾸고 Kafka 비동기 처리로 분리한 사례를 정리했습니다. 응답 시간 단축, 중복 방지, 장애 복구 자동화까지 실측으로 검증했습니다.

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

Oracle에서 PostgreSQL로의 마이그레이션에서 가장 큰 병목인 저장 프로시저 변환을 멀티 에이전트 GAMMA로 자동화하는 내용을 다뤘습니다. 의존성 분석, 코드 생성, 검증, 지식 축적을 결합해 수동 작업을 줄이고 정확도를 높이는 방법을 소개했습니다.

운영 중 PostgreSQL에서 wraparound 방지 autovacuum이 CPU 100%를 유발한 사례를 정리했습니다. xid_age 누적, lock 경합, 긴급 대응과 사전 모니터링 포인트를 함께 설명했습니다.

오프라인 행사 운영을 웹앱으로 전환하며 1인 개발과 Claude 협업 방식을 정리했습니다. 설계, 디버깅, 리팩토링에서 AI를 파트너처럼 활용한 실무 인사이트를 공유했습니다.

Java 21 기반 게시판 프로젝트를 Java 25 환경으로 옮기는 과정을 다뤘습니다. 호환성 3요소와 Gradle, ByteBuddy, Hibernate 체크 포인트를 함께 살펴봤습니다.

Amazon Aurora와 RDS의 PostgreSQL 18에서 보안, 모니터링, 복제, 개발자 기능 개선을 정리했습니다.\nMD5 인증 중단, uuidv7(), COPY 및 RETURNING 개선, 복제 슬롯 보호 방법을 함께 소개했습니다.

Amazon Bedrock 기반 Claude 운영을 위한 Claude Apps Gateway의 구조와 구성 요건을 정리했습니다. IdP 연동, 권한 제어, 텔레메트리 중앙화까지 AWS 환경에서의 활용 방법을 소개했습니다.

PostgreSQL 18의 주요 성능 향상 기능을 Amazon Aurora 및 Amazon RDS 기준으로 정리했습니다. 복합 인덱스 활용, EXPLAIN 가시성, autovacuum 제어 개선을 함께 소개했습니다.
Databricks Summit 2026 키노트를 바탕으로 Agentic AI 시대의 데이터 플랫폼 전략을 정리했습니다. 실시간 데이터, 비즈니스 컨텍스트, 거버넌스의 중요성을 강조했습니다.
![[Databricks Data + AI Summit 2026] Agentic AI 데이터 플랫폼 전략](https://tech.cloud.nongshim.co.kr/wp-content/uploads/2606_databricks.png)
Databricks Data + AI Summit 2026 키노트에서 Agentic AI 시대의 데이터 플랫폼 방향을 정리했습니다. 실시간 데이터 기반과 비즈니스 컨텍스트, 중앙 거버넌스가 핵심으로 제시됐습니다.
![[Databricks Data + AI Summit 2026] 키노트로 본 Agentic Data 시대의 시작](https://tech.cloud.nongshim.co.kr/wp-content/uploads/IMG_0283-scaled.jpg)
자연어를 SQL로 바꾸는 과정에서 LLM이 만든 쿼리를 그대로 믿지 않고 여러 단계로 검증하는 구조를 소개했습니다. 도메인 지식은 DB에 담고, 실행 전후 게이트와 회귀 평가로 안전성과 품질을 지켰습니다.
LangGraph와 Amazon Bedrock, OpenSearch를 결합해 빅데이터 클러스터 장애 대응을 자동화했습니다. 병렬 RCA와 반증 검증으로 진단 품질을 높이고 MTTA를 줄였습니다.

Sentry 대신 필요한 기능만 남긴 작은 에러 트래커를 직접 만들어 운영한 사례를 정리했습니다.재배포 없이 기준을 조정하고 반복 에러만 선별하는 방식의 장단점을 공유했습니다.
Aurora PostgreSQL에서 pg_bigm과 pgvector를 RRF로 결합해 한국어 하이브리드 검색을 구현하는 방법을 소개했습니다. 한국어 조사와 자연어 질문의 한계를 보완해 RAG 검색 품질을 높이는 구조와 예시를 제시했습니다.

팀챗을 공용 인터페이스로 삼아 AI를 조직의 실행 흐름에 연결한 구축 사례를 소개했습니다.\nClaude Code 위에 상태머신, K8s 실행기, 메모리 계층을 얹어 보안 대응과 운영 점검까지 확장했습니다.
AI Native 레포를 조직 전체가 쓰는 실행 harness로 확장한 hollon-ai 구축기를 소개했습니다. 팀챗, Kubernetes, 상태머신, 메모리 계층으로 요청부터 복구까지 같은 흐름에 묶었습니다.
채널톡 메인 백엔드 서버의 CI 병목을 단계적으로 분해해 개선한 과정을 정리했습니다. 공유 상태 제거, prepare 분리, 동적 큐와 캐시로 실행 시간을 크게 줄였습니다.
AI가 코드를 빠르게 만들수록 CI 병목과 피드백 속도가 더 중요해졌습니다. 채널톡은 공유 상태 제거와 캐시, 동적 큐로 메인 백엔드 CI를 36.6분에서 15분대까지 줄였습니다.
Amazon Aurora PostgreSQL에서 pgvector 0.8.0의 반복적 스캔과 비용 추정 개선을 소개했습니다. 필터링된 벡터 검색의 재현율과 지연 시간을 함께 개선하는 방법을 다뤘습니다.
