AWS 기술 블로그

Category: Amazon RDS

Strands와 AgentCore를 활용해 Amazon RDS for SQL Server용 에이전틱 AI 구축하기

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 blocking 세션을 조회하고, 느린 프로시저를 식별하며, 디스크 공간을 모니터링하고, 인덱스 사용량을 분석합니다. […]

Part 3: Kiro로 RDS/Aurora 장애 분석 자동화하기 — 매일 자동으로 보고서 받기

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(Kiro Database Analyzer)라고 부릅니다. 이 […]

Part 2: Kiro로 RDS/Aurora 장애 분석 자동화하기 — 터미널에서 분석하기

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(Kiro Database Analyzer)라고 부릅니다. 이 시리즈에서는 […]

Part 1: Kiro로 RDS/Aurora 장애 분석 자동화하기 — IDE에서 분석하기

이 글은 “Kiro로 RDS/Aurora 장애 분석 자동화하기” 시리즈의 첫 번째 글입니다. Part 1 (해당글): “Kiro로 RDS/Aurora 장애 분석 자동화하기 — IDE에서 분석하기” Part 2: “Kiro로 RDS/Aurora 장애 분석 자동화하기 — 터미널에서 분석하기” Part 3: “Kiro로 RDS/Aurora 장애 분석 자동화하기 — 매일 자동으로 보고서 받기” 이 시리즈에서는 Kiro와 MCP(Model Context Protocol) 서버를 활용하여, 버튼 하나로 Amazon […]

현대오토에버의 Amazon Bedrock으로 구축한 빅데이터 클러스터 장애 대응 자동화 에이전트 구축기

이 글은 현대오토에버의 GenAI Sandbox 활용 생산성 향상 해커톤 시리즈의 세번째 글이며, 현대오토에버의 오명우, 정세종님과 함께 작성하였습니다. 첫 번째 글에서는 현대오토에버와 AWS가 GenAI Sandbox를 활용해 어떻게 생산성 향상 해커톤을 기획하고 운영했는지, 그리고 14개 팀 150여 명이 참여한 이 행사의 전반적인 성과를 소개 했습니다. 두 번째 글에서는 Amazon Bedrock과 LangGraph를 활용해 어떻게 다중 AI 에이전트 기반 […]

AWS Organizations에서 Amazon Aurora 및 Amazon RDS 자동 마이너 버전 업그레이드를 위한 업그레이드 롤아웃 정책 지원

이 글은 AWS Database Blog에 게시된 AWS Organizations now supports upgrade rollout policy for Amazon Aurora and Amazon RDS automatic minor version upgrades by Sukhpreet Kaur Bedi, Jonathan Topping, Aditya Khosla, and William Doan을 한국어 번역 및 편집하였습니다. 데이터베이스 엔진을 마이너 버전 업그레이드로 최신 상태로 유지하는 것은 안전하고 신뢰할 수 있는 애플리케이션을 유지하는 데 중요합니다. […]

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

이 글은 AWS Database Blog에 게시된 Speed up time series data ingestion by partitioning tables on Amazon RDS for PostgreSQL by Vinicius Schmidt and Andy Katz을 한국어 번역 및 편집하였습니다. 지난 포스트 (Amazon RDS for PostgreSQL에서 고성능 시계열 데이터 테이블 설계)에서는 시계열 데이터를 처리할 때 성능을 향상시키는 전략으로 파티션된 테이블(partitioned tables)을 사용하는 방법을 설명했습니다. 이번 […]

AWS Transform for SQL Server: SQL Server를 Aurora PostgreSQL로 .NET 코드와 함께 현대화

윈도우 기반의 환경에서 .NET 코드와 SQL Server는 업무용 애플리케이션으로 널리 사용되는 패턴입니다. 클라우드 환경이 인프라의 변화를 가져온 이후, 상업용 소프트웨어에 대한 오픈 소스의 대체가 용이해짐에 따라 윈도우 기반에서 리눅스 기반으로 변경하거나 데이터베이스 역시 PostgreSQL과 같은 오픈소스 데이터베이스로의 전환을 원하는 것은 라이선스 비용 절감의 측면에서 더 이상 미룰 수 없는 작업이기도 합니다. 하지만, 데이터베이스를 담당하는 부서와 […]

Amazon RDS 및 Amazon Aurora와 Amazon OpenSearch Ingestion 통합하기

본 게시글은 AWS Bigdata Blog에 게시된 Integrating Amazon OpenSearch Ingestion with Amazon RDS and Amazon Aurora를 한국어 번역 및 편집하였습니다. 수백만 개의 항목에 대한 강력한 검색 기능은 높은 관련성을 유지하면서 빠르고 정확하며 손쉽게 제공되어야 합니다. 관계형 데이터베이스는 구조화된 데이터를 저장하는 데 널리 사용되는 방법이며, 조직에서는 핵심 비즈니스 정보를 저장하기 위해 관계형 데이터베이스를 광범위하게 사용합니다. 관계형 […]

Amazon RDS for PostgreSQL에서 고성능 시계열 데이터 테이블 설계

이 글은 AWS Database Blog에 게시된 Designing high-performance time series data tables on Amazon RDS for PostgreSQL by Jim Mlodgenski and Andy Katz을 한국어 번역 및 편집하였습니다. 시계열 데이터(Time series)를 저장해야 하는 많은 조직들이 있습니다. 일부 조직은 사물 인터넷(IoT, Internet of Things) 디바이스에서 메트릭을 수집하는 것과 같은 대량의 시계열 데이터를 저장하고 쿼리하도록 설계된 애플리케이션을 가지고 […]