Tech Insights

네이버 D2•2026년 6월 2일

Inside VictoriaMetrics

VictoriaMetrics의 내부 구조를 vmagent(수집), vminsert(라우팅), vmstorage(저장), vmselect(쿼리) 순서로 분석하며, 특히 수집 구조의 최적화 방안을 중점적으로 다룹니다.

InfraBigData

AWS•2026년 6월 2일

Amazon SageMaker Unified Studio에서 Cross-Account Amazon Redshift Data Sharing 거버넌스 패턴 검증

Amazon SageMaker Unified Studio(SMUS)에서 Cross-Account Redshift Data Sharing 거버넌스를 구현하는 패턴을 검증하고, Publisher 프로젝트를 소스 계정에 배치하는 것이 핵심임을 제시합니다. 이 패턴은 소스 컴퓨트 격리, 데이터 거버넌스, Redshift 엔진 쿼리 요구사항을 동시에 충족합니다.

AIBigDataArchitecture

AWS•2026년 5월 26일

GraphRAG Toolkit으로 지식 그래프 쿼리하기

GraphRAG Toolkit은 벡터 검색의 한계를 넘어 지식 그래프와 벡터 검색을 결합하여 복잡한 데이터 간의 관계를 이해하고 정확한 답변을 제공하는 고급 검색 시스템입니다. 엔티티 추출, 그래프 탐색, LLM 기반 답변 생성을 통해 비즈니스 인사이트를 도출합니다.

BigDataArchitectureAI

AWS•2026년 5월 22일

현대오토에버의 Amazon Bedrock으로 구축한 빅데이터 클러스터 장애 대응 자동화 에이전트 구축기

현대오토에버 데이터플랫폼기술팀은 LangGraph, Amazon OpenSearch Service, Amazon Bedrock을 활용하여 빅데이터 클러스터 장애 대응을 자동화하는 AI 에이전트를 구축했습니다. 이 시스템은 병렬 RCA, 자체 반증, Human-in-the-Loop 방식을 통해 장애 대응의 MTTA 단축, 품질 표준화, 지식 자산화를 달성했습니다.

AIBigDataArchitecture

AWS•2026년 5월 22일

현대오토에버의 GenAI Sandbox 활용 생산성 향상 Hackathon: 혁신과 협업의 성공 사례

현대오토에버는 GenAI Sandbox 환경을 구축하고 해커톤을 개최하여, 150명의 참여자가 4주간 GenAI 기반 업무 혁신 아이디어를 실험하고 프로토타입을 개발하도록 지원했습니다. Sandbox는 보안, 비용 관리, 개발 편의성을 갖춘 안전한 실험 환경을 제공하며, 이를 통해 다양한 실제 업무 자동화 사례가 발굴되었습니다.

AIBigDataArchitecture

AWS•2026년 5월 18일

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

글로지는 10만 명의 번역가 풀에서 다양한 조건에 맞는 인력을 효율적으로 검색하기 위해 Amazon OpenSearch Service 기반의 자연어 이력서 검색 시스템을 구축했습니다. 이 시스템은 하이브리드 검색, 다국어 및 한국어 처리 품질 향상에 중점을 두었습니다.

BackEndAIBigData

AWS•2026년 5월 15일

GS SHOP의 영상 기반 AI 상품 추천 플랫폼 구축기

GS SHOP은 Amazon Bedrock의 TwelveLabs 모델을 활용하여 영상 콘텐츠를 이해하고, 이를 기존 추천 엔진과 결합한 Hybrid 추천 시스템을 성공적으로 구축했습니다. 이 시스템은 영상의 맥락을 추천 신호로 전환하여 클릭률, 주문율, 전환율 등 주요 지표에서 유의미한 성과 향상을 가져왔습니다.

AIBigDataArchitecture

AWS•2026년 5월 13일

Aurora PostgreSQL에서 한국어 하이브리드 검색 구현하기: pg_bigm + pgvector로 만드는 한국어 특화 RAG

Aurora PostgreSQL에서 pg_bigm과 pgvector를 RRF로 결합하여 한국어 RAG 애플리케이션의 검색 품질을 개선하는 방법을 설명합니다. 한국어의 특성상 키워드 검색과 시맨틱 검색의 결합이 필수적이며, 이를 통해 검색 정확도와 관련성을 높일 수 있습니다.

BigDataBackEndAI

AWS•2026년 4월 29일

한국어 파인튜닝된 SPLADE 기반 Neural Sparse 모델과 Amazon OpenSearch 하이브리드 검색 벤치마크

한국어 SPLADE 기반 Neural Sparse 모델과 Amazon OpenSearch를 활용한 하이브리드 검색 벤치마크 결과를 분석합니다. BM25, Dense Vector, SPLADE 모델의 성능을 MIRACL-ko 데이터셋으로 비교하고, RRF를 이용한 하이브리드 검색의 효과를 검증합니다.

InfraBackEndBigData

네이버 검색의 대규모 메트릭 저장소, VictoriaMetrics 운영기

네이버 D2•2026년 4월 22일

네이버 검색의 대규모 메트릭 저장소, VictoriaMetrics 운영기

네이버 검색팀은 5년간 12.5억 개 시계열과 555조 개 데이터포인트를 관리하는 대규모 VictoriaMetrics 클러스터를 운영하며 겪었던 메모리 한계와 180대 규모 장비의 무중단 전환 경험을 공유합니다. Hot/Warm 2계층 아키텍처와 랑데부 해싱, vmbackup/vmrestore 도구를 활용한 전환 전략이 핵심입니다.

BigDataArchitectureInfra