Tech Insights

메리츠증권의 AWS 클라우드 여정: 클라우드 기반 차세대 증권 플랫폼 설계

메리츠증권은 AWS 클라우드 네이티브 아키텍처를 기반으로 차세대 증권 플랫폼을 구축하며 금융 규제 준수, 실시간 데이터 처리, 현대화된 개발 환경 구축이라는 도전 과제를 해결했습니다. Amazon EKS, MSK, ElastiCache 등과 오픈소스 기술을 결합하여 안정성과 확장성을 확보하고, AI 서비스 확장을 위한 기반을 마련했습니다.

AllArchitectureBigDataInfraBackEnd

2026년03월06일

메리츠증권의 AWS 클라우드 여정: 클라우드 기반 차세대 증권 플랫폼 설계

AWS

CloudWatch Database Insights를 통한 실행 계획 분석으로 Amazon Aurora PostgreSQL 데이터베이스 성능 최적화 및 문제 해결하기

CloudWatch Database Insights(Advanced 모드)를 사용하여 Aurora PostgreSQL의 SQL 실행 계획을 분석하고 성능 문제를 해결하는 방법을 설명합니다. 이 글에서는 실행 계획 비교를 통해 인덱스 삭제로 인한 성능 저하를 진단하고, `work_mem` 파라미터 튜닝을 통해 디스크 기반 정렬 문제를 해결하여 쿼리 성능을 최적화하는 과정을 보여줍니다.

BigDataInfra

2026년03월05일

CloudWatch Database Insights를 통한 실행 계획 분석으로 Amazon Aurora PostgreSQL 데이터베이스 성능 최적화 및 문제 해결하기

AWS

Claude Code 비용/사용량을 한눈에: AWS에 Observability 플랫폼 구축하기

이 글은 Claude Code AI 코딩 에이전트의 사용량, 비용, 성능 등을 분석하기 위한 Observability 플랫폼 구축 방법을 소개합니다. AWS 관리형 서비스(ADOT, AMP, Athena, Managed Grafana)를 활용한 이중 파이프라인 아키텍처를 통해 메트릭은 실시간으로, 이벤트는 심층 분석이 가능하도록 구성하여 Claude Code 운영에 대한 종합적인 가시성을 제공합니다.

BigDataInfraAI

2026년03월05일

Claude Code 비용/사용량을 한눈에: AWS에 Observability 플랫폼 구축하기

AWS

Amazon OpenSearch Service백프레셔와 Admission Control에 대한이해와 클러스터 복원력 향상

Amazon OpenSearch Service는 Search Backpressure와 CPU 기반 Admission Control 도입으로 클러스터 복원력을 강화했습니다. Search Backpressure는 리소스 집약적인 검색 요청을 취소하고, Admission Control은 노드 용량 초과 요청을 제한하여 클러스터 장애를 방지합니다.

InfraArchitectureBigData

2026년02월24일

Amazon OpenSearch Service백프레셔와 Admission Control에 대한이해와 클러스터 복원력 향상

AWS

Amazon SageMaker HyperPod의 오토스케일링 알아보기

Amazon SageMaker HyperPod가 Karpenter 기반의 관리형 노드 오토스케일링을 지원하여, GPU 노드의 자동 확장 및 축소를 가능하게 합니다. 이 기능은 완전 관리형 수명 주기, 적시 프로비저닝, 제로 스케일링, 지능형 노드 선택 등을 제공하며, KEDA와 통합하여 더욱 정교한 ML 워크로드 오토스케일링을 구현할 수 있습니다.

BigDataInfraAI

2026년02월04일

AWS

Amazon RDS for PostgreSQL에서 테이블 파티셔닝을 통한 시계열 데이터 수집 속도 향상

Amazon RDS for PostgreSQL에서 테이블 파티셔닝을 활용하여 시계열 데이터 수집 성능을 향상시키는 방법을 설명합니다. tsbs 및 pgbench 벤치마크 도구를 사용하여 파티션된 테이블이 단일 테이블 대비 데이터 수집 속도를 54%까지 개선할 수 있음을 입증하고, 성능 영향 요인 및 최적화 방안을 제시합니다.

ArchitectureInfraBigData

2026년01월30일

Amazon RDS for PostgreSQL에서 테이블 파티셔닝을 통한 시계열 데이터 수집 속도 향상

여기어때

Android On-Device AI: Gemini Nano와 ML Kit로 만든 2025 해커톤 프로젝트

Android On-Device AI 기술인 Gemini Nano와 ML Kit를 활용하여 앱 내에서 요약, 번역, 이미지 설명 등의 기능을 구현한 해커톤 프로젝트 경험을 공유합니다. 기기 제약 사항과 실제 적용 사례를 소개하며, 온 디바이스 AI의 가능성을 제시합니다.

AIBigDataArchitecture

2026년01월28일

Android On-Device AI: Gemini Nano와 ML Kit로 만든 2025 해커톤 프로젝트

SSG TECH

왜 행사 상품은 항상 늦게 연동될까?

SSG.COM은 제휴 상품 연동 지연 문제를 해결하기 위해 'SoAP(Score of Affiliate Products)' 시스템을 도입했습니다. 중요도 기반 점수화와 가중치 부여를 통해 행사 상품 등 핵심 상품의 연동 속도를 개선하고, 운영 효율성을 높였습니다.

BigDataBackEndArchitecture

2026년01월22일

AWS

Amazon OpenSearch Service User Behavior Insights(UBI)로 사용자 행동 분석하기

Amazon OpenSearch Service(AOS)에서 Amazon OpenSearch Ingestion(OSI) 파이프라인을 활용하여 User Behavior Insights(UBI)를 구성하고, 사용자 행동 데이터를 수집 및 분석하는 방법을 소개합니다. 이를 통해 검색 품질 향상 및 비즈니스 인사이트 확보가 가능합니다.

BigDataBackEndAI

2026년01월20일

Amazon OpenSearch Service User Behavior Insights(UBI)로 사용자 행동 분석하기

AWS

Amazon RDS 및 Amazon Aurora와 Amazon OpenSearch Ingestion 통합하기

Amazon RDS 및 Aurora 데이터베이스와 Amazon OpenSearch Service를 OpenSearch Ingestion을 통해 통합하여, 복잡한 ETL 파이프라인 없이 거의 실시간으로 데이터를 동기화하고 OpenSearch의 강력한 검색 기능을 활용할 수 있게 됩니다.

BigDataInfra

2026년01월16일

Amazon RDS 및 Amazon Aurora와 Amazon OpenSearch Ingestion 통합하기

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