기업 기술블로그의 Database 관련 글 303개
메가MGC커피 소개 메가MGC커피는 전국 단위의 매장을 기반으로 빠르게 성장해 온 국내 대표 커피 프랜차이즈 브랜드입니다. 오프라인 매장 주문과 모바일 앱을 통한 주문 서비스도 제공하고 있으며, 고객은 앱을 통해 가까운 매장을 선택하고, 음료를 미리 주문한 뒤 매장에서 픽업할 수 있습니다. 모바일 앱 주문 서비스는 고객 편의성과 매장 운영 효율성을 높이는 핵심 디지털 채널입니다. 특히 출근 시간대와 […]
금융 조직이 AI를 실제 업무에 적용하기 위해서는 모델 도입보다 먼저 신뢰할 수 있고 검증 가능한 데이터 기반을 갖춰야 합니다. Databricks Data + AI Summit 2026의 Deloitte 세션을 통해 Trust, Validity, Context를 중심으로 AI-ready Finance Data와 Finance Data Product 전략을 살펴봅니다. The post [Databricks Data + AI Summit 2026
본 글에서는 Databricks Data + AI Summit 2026의 “Migrating from Oracle to Databricks Lakehouse” 세션을 바탕으로, 비즈니스 Use Case 단위의 우선순위 설정과 Lakeflow Connect, Lakebridge, GenAI 기반 코드 변환을 활용한 단계적 Lakehouse 전환 전략을 살펴봅니다. The post [Databricks Data + AI Summit 2026] Or
LY Corporation의 기술 컨퍼런스인 Tech-Verse 2026의 공식 기사입니다.들어가며안녕하세요. LY Corporation의 DBaaS DevOps 팀에서 일하고 있...
LY Corporation의 기술 컨퍼런스인 Tech-Verse 2026의 공식 기사입니다.들어가며안녕하세요. LY Corporation에서 대규모 데이터 플랫폼 운영을 담당하고 ...
자연어 질문을 SQL로 바꾸고, 고객 데이터에 실행해도 되는 답으로 만들기까지
Server Engineer 고준현 님, Data Engineer 이병우 님
에이전틱 AI가 비즈니스를 이해하고 정확하게 행동하려면 모델보다 먼저 데이터가 준비되어야 합니다. 이번 글에서는 AI-Ready Data의 개념과 시맨틱 레이어, 지식 그래프, 온톨로지를 활용해 데이터를 AI가 이해할 수 있는 구조로 만드는 방법을 살펴봅니다. The post [AWS Summit Seoul 2026] AI-Ready Data: 에이전틱 AI 시대, 데이터가 답이다 appeared first on NDS Cloud Tech Bl
Amazon.com을 움직이는 데이터베이스의 비밀
Iceberg의 강력한 기능은 공짜가 아니다 — 6개월간의 운영에서 배운 것들
CSV 파일을 LLM에게 전달하고 차트를 생성하는 챗봇은 반나절이면 만듭니다. 하지만 같은 챗봇을 분석가가 매일 쓰게 만들려면 다른 질문에 답해야 합니다. 데이터가 AWS 계정 밖으로 나가지 않도록 어떻게 막을지, group by 하나에 수십 초 이상 걸리지 않게 어떻게 빠르게 답할지, 결과값을 분석가가 못 믿겠으면 어떻게 직접 열어보고 확인하게 할지, 수십 턴짜리 대화의 LLM 비용을 어떻게 줄일지. […]
가장 근본적인 DB 전환은 미루고 캐싱·쿼리·부하 분산이라는 기본기로 잠재운 데이터 기록
도입 배경 소스 컴퓨트를 격리하면서 다른 계정이 Redshift로 쿼리하게 만들 수 있을까요? 한국 대형 리테일 그룹의 데이터 플랫폼 통합 프로젝트에서 맞닥뜨린 질문입니다. 자회사별로 Amazon Redshift와 ML 워크로드가 분리 운영되어 그룹 차원의 통합 분석과 AI/ML 활용에 사일로가 발생하던 환경이었고, SageMaker Unified Studio(이하 SMUS)로 그룹 단위 거버넌스를 통합해야 하지만, 동시에 각 자회사의 데이터
이 글은 AWS Database Blog의 “Building agentic AI for Amazon RDS for SQL Server with Strands and AgentCore” by Sudhir Amin 게시글을 번역한 글입니다. Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) for SQL Server 인스턴스를 관리한다면, 수년에 걸쳐 진단 스크립트들을 축적했을 것입니다. 이 스크립트들은 bloc
이 글은 “Kiro로 RDS/Aurora 장애 분석 자동화하기” 시리즈의 세 번째 글입니다. Part 1: “Kiro로 RDS/Aurora 장애 분석 자동화하기 — IDE에서 분석하기” Part 2: “Kiro로 RDS/Aurora 장애 분석 자동화하기 — 터미널에서 분석하기” Part 3 (해당글): “Kiro로 RDS/Aurora 장애 분석 자동화하기 — 매일 자동으로 보고서 받기” 이 시리즈에서 구성하는 자동화 솔루션은 편의상 KIDA(K
이 글은 “Kiro로 RDS/Aurora 장애 분석 자동화하기” 시리즈의 두 번째 글입니다. Part 1: “Kiro로 RDS/Aurora 장애 분석 자동화하기 — IDE에서 분석하기” Part 2 (해당글): “Kiro로 RDS/Aurora 장애 분석 자동화하기 — 터미널에서 분석하기” Part 3: “Kiro로 RDS/Aurora 장애 분석 자동화하기 — 매일 자동으로 보고서 받기” 시리즈에서 구성하는 자동화 솔루션은 편의상 KIDA(Kir
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