AWS 기술 블로그
Category: Database
버드뷰가 이끄는 화해의 K-뷰티 글로벌화: HAQM Bedrock 기반 글로벌 번역 서비스 구축 여정
버드뷰(Birdview) & 화해(Hwahae) 소개 화해(Hwahae)는 2013년 버드뷰(Birdview)가 출시한 이후 국내 뷰티 시장의 혁신을 주도하고 있는 대표적인 뷰티 플랫폼입니다. 현재 월간 130만 명 이상의 활성 사용자를 보유하고 있으며, 특히 20-30대 여성의 80% 이상이 사용하는 필수 뷰티 서비스로 자리잡았습니다. 화해는 뷰티 소비자의 똑똑한 선택을 통해 인디 브랜드의 성장 기회를 제공함으로써 뷰티 시장의 성장을 선도하는 서비스입니다. 실 사용자의 […]
Aurora MySQL와 MS-SQL의 성능 비교 직접 해보기
이 글은 SQL Server to HAQM Aurora MySQL in Game Development 시리즈 블로그의 일부로 작성되어 있습니다. 시리즈의 모든 글들은 아래 링크들을 따라가시면 읽어보실 수 있습니다. 저장 프로시저 중심 아키텍처에서 벗어나 클라우드 데이터베이스 적응하기 Aurora MySQL 성능 검증 직접 해보기 HAQM Aurora MySQL을 사용하여 MMORPG를 개발할 때 고려해야할 점들 HAQM Aurora MySQL을 활용한 클라우드 답게 데이터베이스 […]
AWS 서비스를 활용하여, 오픈소스 데이터베이스로 내 데이터 다시 담기
이 글은 SQL Server to Aurora MySQL in Game Development 시리즈 블로그의 일부로 작성이 되었습니다. 시리즈의 모든 글들은 아래 링크들을 따라가시면 읽어보실 수 있습니다. 저장 프로시저 중심 아키텍처에서 벗어나 클라우드 데이터베이스 적응하기 Aurora MySQL 성능 검증 직접 해보기 Game 개발시 Aurora MySQL을 사용하는 과정에서 SQL Server와 달라 주의할 점들에 대한 가이드 HAQM Aurora MySQL을 활용한 […]
HAQM RDS for MySQL과 HAQM Aurora MySQL의 TempTable 스토리지 엔진 사용
이 글은 AWS Database Blog에 게시된 Use the TempTable storage engine on HAQM RDS for MySQL and HAQM Aurora MySQL by Lei Zeng을 한국어 번역 및 편집 하였습니다. 2023년 8월 기준으로 Aurora MySQL 에 영향을 주는 MySQL: 8.0.28 커뮤니티 버전의 변경된 파라미터를 반영해서 새롭게 내용이 업데이트 되었습니다. MySQL 8.0은 쿼리 처리 속도를 높이기 위해 […]
RDS MySQL 과 Aurora MySQL 에서 Innodb purge 작업 최적화 하기
이 글은 AWS Database Blog에 게시된Achieve a high-speed InnoDB purge on HAQM RDS for MySQL and HAQM Aurora MySQL by Lei Zeng을 한국어 번역 및 편집 하였습니다. Purge 는 MySQL 데이터베이스의 정리 작업입니다. InnoDB 스토리지 엔진은 다중 버전 동시성 제어(MVCC)나 롤백 작업에 더 이상 필요하지 않은 언두 로그와 삭제로 표시된 테이블 레코드를 정리하기 위해 이를 […]
HAQM Aurora MySQL의 여러 관리 도구를 SQL Server Management Studio 와 비교하기
이 글은 SQL Server to Aurora MySQL in Game Development 시리즈 블로그의 일부로 작성되어 있습니다. 시리즈의 모든 글들은 아래 링크들을 따라가시면 읽어보실 수 있습니다. 저장 프로시저 중심 아키텍처에서 벗어나 클라우드 데이터베이스 적응하기 Aurora MySQL 성능 검증 직접 해보기 Game 개발시 Aurora MySQL을 사용하는 과정에서 SQL Server와 달라 주의할 점들에 대한 가이드 HAQM Aurora MySQL을 활용한 […]
애플리케이션 개발자를 위한 PostgreSQL 아키텍처 고려사항 : 파트 2
이 글은 AWS Database 블로그의 How PostgreSQL processes queries and how to analyze them by Peter Celentano and Tracy Jenkins 의 한국어 번역입니다. 애플리케이션 계층은 웹사이트에서 눈에 보이는 부분이기 때문에 애플리케이션을 구동하는 데이터베이스를 최적화하는 것이 애플리케이션의 성능, 관리 효율성, 확장성에 매우 중요할 수 있습니다. 데이터베이스가 쿼리를 처리하여 요청된 행을 반환하는 방식을 이해하면 애플리케이션 개발자는 병목 […]
저장 프로시저 중심 아키텍처에서 벗어나 클라우드 데이터베이스 적응하기
이 글은 SQL Server to HAQM Aurora MySQL in Game Development 시리즈 블로그의 일부로 작성되어 있습니다. 시리즈의 모든 글들은 아래 링크들을 따라가시면 읽어보실 수 있습니다. 저장 프로시저 중심 아키텍처에서 벗어나 클라우드 데이터베이스 적응하기 Aurora MySQL 성능 검증 직접 해보기 HAQM Aurora MySQL을 사용하여 MMORPG를 개발할 때 고려해야할 점들 HAQM Aurora MySQL을 활용한 클라우드 답게 데이터베이스 […]
HAQM Data Firehose를 활용한 실시간 OLTP to ICEBERG 구현하기
배경 기존의 빅데이터 프레임워크, 특히 HIVE 기반의 데이터레이크를 클라우드 환경에서 구성 할 경우 큰 규모의 데이터를 저장하고 분석하는 데 있어 효율적입니다. 그러나 트랜잭션을 지원하지 않는 관계로 데이터의 복잡성이 증가 할 경우 성능 저하 및 운영 복잡성을 초래할 수 있습니다. 이러한 기존의 데이터레이크의 한계를 극복하기 위해 오픈 테이블 포맷인 Apache Iceberg가 등장했습니다. Apache Iceberg는 스냅샷 기반의 […]
AWS DMS를 활용하여 MySQL 트랜잭셔널 데이터를 HAQM OpenSearch Service로 복제하기
배경 우리는 고객의 검색 경험을 개선하기 위해 새로운 기술을 도입하고자 합니다. 현재 MySQL 데이터베이스에 저장된 상품 상세 설명에 시멘틱 검색 기능을 적용하는 것이 목표입니다. 시멘틱 검색은 단순한 키워드 매칭을 넘어 문맥과 의미를 이해하는 고급 검색 방식입니다. 이를 구현하기 위해서 HAQM OpenSearch Service(AOS)의 Neural search 플러그인을 활용할 계획입니다. 이 플러그인은 시멘틱 검색 기능을 쉽게 적용할 수 있게 […]