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Database 글 모음
기업 기술블로그의 Database 관련 글 302개
일 평균 30억 건을 처리하는 결제 시스템의 DB를 Vitess로 교체하기 - 2. 개발 및 운영기
들어가며안녕하세요. LINE Billing Platform 개발 팀의 김영재, 이정재입니다. LINE Billing Platform 개발 팀에서는 LINE 앱 내 여러 서비스에서 ...
MongoDB CQRS 성능 개선기: 예상치 못한 Tomcat NDJSON 병목 해결
Database Insights, 메트릭 대시보드 사용자 정의 지원 추가
Database Insights
개발자가 알면 좋은 Redis 꿀팁 모음
들어가며 Redis는 현대 백엔드 시스템 아키텍처에서 빼놓을 수 없는 핵심 구성 요소입니다. 인메모리 데이터 구조 저장소로서 캐싱뿐 아니라 세션 관리, 메시지 브로커 등 다양한 케이스에 유연하고 쉽게 적용할 수 있습니다. 특히 StackOverflow…
백엔드팀 기술 세미나 — Tech Talk ① | “최소한의 인덱스로 레이턴시 줄이기”
미리디의 데이터 혁신 | “폭발적인 성장을 이끄는 데이터브릭스 기반 데이터 문화 구축 이야기”
Milvus: LINE VOOM의 실시간 추천 시스템을 위한 대규모 벡터 DB 구축기
안녕하세요. LINE VOOM 서비스의 추천 시스템을 개발하는 ML 엔지니어 이창현, 백진우입니다. 저희는 LINE VOOM의 실시간 추천 시스템을 위한 대규모 벡터 데이터베이스 ...
Miridih Dakerton ① | “데이터에서 숨은 패턴을 찾다”
쿼리가 길면 밟힌다! 포스타입에서 데이터베이스를 모니터링 하는 방식
안녕하세요. 포스타입 기술팀의 백엔드 엔지니어 김안선 입니다. 포스타입은 대량의 요청을 실시간으로 처리하는 서비스 입니다. 대규모 서비스 운영에서 데이터베이스의 안정성은 곧 서비스의 품질과도 직결되는 요소인데요. 데이터베이스는 마치 시스템의 심장과도 같아서 사용자가 늘어남에 따라 데이터를 혈액처럼 끊임없이 공급하고 생성합니다. 하지만 급격한 혈류의 증가로 처리 속도가 저하된다면 시스템의 장애를 야기할 수도 있습니다. 오늘은 포스타입을 지탱하는
CDC 파이프라인 구축하기 1편 — 서로 다른 데이터베이스, 어떻게 똑같이 복제할까?
GDPR 비용 절감을 위한 데이터 구조 변경 및 클러스터 최적화
날마다 발생하는 GDPR 비용을 절감하고자 적용했던 데이터 구조 변경 및 AWS EMR cluster 최적화 경험을 공유합니다.
일 평균 30억 건을 처리하는 결제 시스템의 DB를 Vitess로 교체하기 - 1. 솔루션 선정기
들어가며안녕하세요. LINE Billing Platform 개발 팀의 김영재, 이정재입니다. LINE Billing Platform 개발 팀에서는 LINE 앱 내 여러 서비스에서 ...
[WhaTap] RDS Failover/Reboot 관제 2 – RDS Failover
오늘은 BESPIN GLOBAL SRE실 지봉근님이 작성해주신 '[WhaTap] RDS Failover / Reboot 관제 2 - RDS Failover'에 대해 소개해드리도록 하겠습니다. The post [WhaTap] RDS Failover/Reboot 관제 2 – RDS Failover appeared first on BESPIN Tech Blog.
[WhaTap] RDS Failover / Reboot 관제 1 – Describe RDS
오늘은 BESPIN GLOBAL SRE실 지봉근님이 작성해주신 '[WhaTap] RDS Failover / Reboot 관제 1 - Describe RDS' 에 대해 소개해드리도록 하겠습니다. The post [WhaTap] RDS Failover / Reboot 관제 1 – Describe RDS appeared first on BESPIN Tech Blog.
CATCHTABLE 2.0 VALUE UP
실무에서 만나는 DB isolation level
대규모 트래픽 속 Kafka 를 이용한 개인정보 암호화 및 스키마 전환
약 18억 명의 사용자를 기반으로 운영되는 글로벌 계정 서비스인 삼성 계정에서는 24/7 대규모 트래픽을 안정적으로 처리하고 있으며, 삼성 계정에 관련된 모든 작업은 무중단으로 진행하고 있습니다. 이러한 제약사항 속에서 사용자 Database 내 개인식별정보들을 Kafka 를 이용해 서비스 영향 없이 스키마 전환 및 데이터의 컬럼 단위 암호화를 진행했던 경험에 대해 공유하고자 합니다.
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