How Meta understands data at scale

삼성계정 서비스, 대규모 트래픽 속 Amazon MSK 를 이용한 무 중단 Database 스키마 전환

삼성전자 삼성 계정 서비스는 18억 사용자 데이터를 무중단 암호화 및 스키마 전환을 위해 Kafka 기반 분산 스트리밍 파이프라인과 오프라인 복제 DB를 활용하였으며, 트래픽 전환 및 데이터 동기화, 복구 계획을 포함한 안전한 마이그레이션을 성공적으로 수행하였다. 이로써 서비스 장애 없이 대량 데이터 암호화와 스키마 변경이 가능했고, 확장성과 안정성도 검증하였다. 실시간 데이터 처리와 고가용성을 유지하며 개인정보 보안을 강화하는 방안을 구현하였다. 이러한 시스템 설계와 운용 노하우는 글로벌 대규모 서비스의 데이터 보안 표준을 제시한다.

PostgreSQL의 고급 검색 기능을 사용한 구직 검색 엔진 구축

이 글은 PostgreSQL의 고급 검색 기능을 활용하여 구직 플랫폼의 정밀한 search engine을 구축하는 방법을 설명합니다. 전체 텍스트 검색, 의미론적 벡터 유사성 검색, 지리공간 검색을 단일 시스템에서 통합하여 성능과 확장성을 높일 수 있음을 강조합니다. 구체적인 데이터 구조와 인덱스 활용 전략, 하이브리드 검색 및 성능 최적화 기법도 소개됩니다. 이러한 기술들은 전자상거래, 부동산 등 다양한 분야에도 적용 가능하며, 복합 검색 환경 구현이 가능함을 보여줍니다.

모니터링에서 옵저버빌리티로 더 나은 시스템 이해를 위한 여정

여기어때는 시스템의 복잡성 증가와 장애 대응 강화를 위해 옵저버빌리티 도입을 추진 중입니다. 이는 로그, 메트릭, 트레이스 세 가지 데이터 유형을 통해 전체 시스템을 실시간으로 이해하는 기술이며, 장애 분석 속도와 정확성을 크게 향상시킵니다. 기존의 수동적 모니터링을 넘어 근본 원인 파악이 가능해지고, 조직 전반의 문제 해결 능력과 협업이 개선됩니다. 점진적 시스템 도입을 통해 비즈니스와 사용자 경험의 품질을 지속적으로 높이고 있습니다.

[AWS Summit 2025] 생성형 AI 기반으로 스마트 인사이트 구현

AWS Summit 2025에서 Amazon Q in Quicksight와 Amazon Q Business를 활용한 사례를 소개하며, 생성형 AI가 데이터 시각화, 실시간 질의응답, 인사이트 자동 생성 및 업무 효율성을 크게 향상시키는 것을 보여줌. Quicksight는 자연어 질의, 차트 자동 생성, 핵심 인사이트 보고 기능을 제공하며, Q Business는 비정형 데이터와 연계된 AI 챗봇으로 업무 지원 및 데이터 통합을 돕는다. 이러한 기술을 통해 기업은 빠른 인사이트 도출과 조직 전체 데이터 활용의 경쟁력을 확보 가능. 복잡한 도구 대신 생성형 AI를 활용해 비즈니스 결정 속도를 높이고 있다.