Abhijit Save2025년 7월 15일이 블로그는 Bharat Telange 및 Amruta Deolasee와 공동 작성되었습니다. PostgreSQL Distributed(PGD)는 고가용성과 확장성을 제공하는 분산 데이터베이스입니다. PGD 팀은 강력하고 고성능의 제품을 제공하기 위해 철저하고 폭넓은 테스트를 수행하고 있습니다. 이 블로그에서는 PGD 제품에 대해 수행되는 다양한 테스트 활동을 전반적으로 소개합니다. 테스트 방법론 및 전략 지원 플랫폼과 버전 전반에 걸쳐 고성능과 품질을 보장하기 위해 PGD 팀은 다양한 최신 테스트 방법론을 사용합니다. 핵심에는 **지속적인 테스트(Continuous Testing)**가 있으며, 이를 통해 문제를 조기에 발견하고 코드가 발전함에 따라 제품의 무결성을 유지할 수 있습니다. 지원 플랫폼: PGD 릴리즈별 지원 PostgreSQL 주요 버전: 이와 같은 폭넓은 지원을 통해 어떤 Postgres 버전이나 변형을 사용하더라도 PGD의 고성능과 안정성을 기대할 수 있습니다. PGD 테스트는 크게 다음의 카테고리로 나뉩니다: […]

Rob Feldman | 2025년 7월 3일 최근 EDB는 업계 최초의 주권형(Sovereign) 데이터 및 AI 플랫폼, EDB® Postgres AI를 공식 출시했습니다.이 획기적인 플랫폼의 출시는 단순한 제품 런칭 그 이상입니다. EDB는 그와 함께 한 가지 핵심 원칙을 분명히 합니다: “AI는 강력해야 하지만, 동시에 안전하고 책임감 있어야 한다.” AI는 빠르게 진화하고 있지만, ‘올바르게’ 따라잡는 것이 중요합니다 기업들이 AI 도입에 속도를 내고 있는 지금, 중요한 것은 단순히 모델을 도입하는 것이 아닙니다.데이터가 어떻게 처리되고, 어디에 저장되며, 누가 접근할 수 있고, AI가 어떤 방식으로 거버넌스되는지에 대한 총체적인 결정이 중요합니다. EDB는 이러한 점을 고려해 고객이 완전한 데이터 통제권을 유지한 채 AI를 도입할 수 있는 플랫폼을 만들었습니다.바로 EDB Postgres AI입니다. 고객의 데이터는 고객의 것—EDB Postgres AI의 철학 EDB […]

작성자: Dunith Danushka2025년 7월 2일 EDB Postgres AI Analytics Accelerator로 분석 애플리케이션을 구축하는 방법: 단계별 가이드 ETL 파이프라인 없이도 수십억 건의 데이터를 초 단위로 처리할 수 있는 고성능 분석 엔진이 Postgres 위에 구현된다면 어떨까요? 트랜잭션 데이터와 현대적인 레이크하우스 포맷을 하나의 시스템으로 질의할 수 있고, 컴퓨트와 스토리지를 분리하여 워크로드에 따라 독립적으로 확장할 수 있다면 어떤 가능성이 열릴까요? 이번 튜토리얼에서는 이러한 비전을 EDB Postgres AI Analytics Accelerator를 통해 실현하는 방법을 안내합니다. Postgres 데이터베이스와 최신 레이크하우스 환경을 아우르며 빠른 쿼리를 실행하는 방법, 데이터 주권을 완전히 유지하면서도 탁월한 분석 성능을 제공하는 방법을 단계별로 소개합니다. Analytics Accelerator 개요 EDB Postgres AI Analytics Accelerator는 Postgres를 컬럼 기반 분석 데이터베이스로 변환하여, 트랜잭션 성능을 저하시키지 않고도 고속 분석이 […]

작성자: Dave Stone2025년 7월 2일공동 작성자: Neel Chopra EDB Postgres AI를 통해 Postgres로 중앙화하는 것이 GenAI 애플리케이션을 경쟁사보다 빠르게 제공하는 열쇠인 이유를 알아보세요. 헤더: AI 프로젝트가 완주하지 못하는 이유는? 당신의 AI 프로젝트가 결승선을 넘지 못하는 모습을 지켜보는 데 지치셨나요? 당신만 그런 것이 아닙니다. 많은 조직이 AI의 가능성을 실질적인 결과로 전환하는 데 어려움을 겪고 있으며, 그 핵심 원인은 모델 자체 아래에 숨어 있는 데이터에 있습니다. 특히 생성형 AI(GenAI) 애플리케이션의 강점은 데이터의 품질과 접근성에 직접적으로 연결되어 있습니다. 이 같은 인식은 투자를 촉진하고 있으며, Menlo Ventures는 2024년 GenAI 지원을 위한 데이터 및 인프라 투자가 2023년에 비해 8배 증가했다고 보고했습니다. AI 모델 뒤에 있는 데이터의 가치가 이토록 중요한 상황에서, 이 데이터를 어떻게 저장하고 접근할 […]

작성자: Manni Wood작성일: 2025년 6월 30일 코딩 챌린지! 상황 설정:당신은 psql을 통해 데이터베이스에 접속해 있습니다. 그리고 다음 질문에 답하는 SQL 쿼리를 막 작성해냈습니다:“성(last_name)이 ‘R’로 시작하는 사용자들의 이름(first name)과 두 자리 국가 코드(country code)를 이름과 국가 코드 순으로 정렬해서 보여줘.”SQL은 다음과 같습니다: select u.first_name, a.country_abbrev from users as u join addresses as a on u.address_id = a.id where u.last_name like ‘R%’order by u.first_name, a.country_abbrev; 챌린지:이제 당신이 사용하는 프로그래밍 언어에서 이 쿼리 결과를 프론트엔드로 전달 가능한 형태로 직렬 해제(deserialize)하는 가장 간결한 방법을 찾는 것입니다. (프론트엔드는 HTML, JSON, Protobuf 등일 수 있으므로, 어떤 형식으로든 쉽게 변환할 수 있는 형태면 충분합니다.) 저는 Go 언어를 사용할 건데, 그게 가장 익숙하니까요. 먼저 위 SQL 쿼리를 여러 […]

작성자: Manni Wood게시일: 2025년 6월 18일 새로운 데이터베이스 플랫폼을 도입할 때 가장 먼저 해야 하는 일 중 하나는 기존 시스템의 데이터를 새로운 플랫폼으로 옮기는 작업입니다. 이전까지 데이터 마이그레이션은 쉽지 않은 일이었지만, EDB Postgres AI는 새롭게 강화된 **하이브리드 관리 기능(Hybrid Management)**과 **데이터 마이그레이션 서비스(DMS)**를 통해 이 과정을 훨씬 간단하고 자동화된 방식으로 처리할 수 있도록 도와줍니다. 단순한 마이그레이션부터 복잡한 실시간 복제까지 단순한 Postgres 간 마이그레이션의 경우 pg_dump와 pg_restore 같은 친숙한 기본 툴로도 충분히 가능합니다. 하지만, 다음과 같은 복잡한 상황에서는 이야기가 달라집니다: 물론, Kafka, Zookeeper, Debezium 같은 오픈소스 툴로도 구현은 가능합니다. 하지만 이 모든 툴을 직접 설치하고 운영하는 일은 막대한 인프라 비용과 전문 지식을 요구합니다. 반면, EDB Postgres AI의 마이그레이션 툴링은 이러한 복잡성을 […]

글쓴이: Manni Wood2025년 6월 13일 여러분께 퀴즈 하나 드릴게요.Postgres에서 빈 테이블에 대량의 데이터를 가장 빠르게 적재하는 방법은 무엇일까요? 2번을 고르셨다면, 아마 Postgres 공식 문서의 “Populating a Database” 페이지를 읽으셨거나, 그에 상응하는 실전 경험이 많으신 분일 겁니다. 저도 예전에 비슷한 경험이 있습니다. 두 개의 유사한 테이블에 데이터를 적재하는 일이 있었는데, 하나는 순식간에 끝났고 다른 하나는 터무니없이 느렸죠. 알고 보니 느렸던 테이블은 인덱스를 미처 제거하지 않은 상태였습니다. 그 실수를 고친 후 작업은 잘 마무리했지만, ‘제약 조건을 그대로 두면 성능이 엄청나게 떨어진다’는 교훈은 지금도 생생히 기억납니다. 그런데 얼마 전, 저희 EDB의 Data Migration Service에서도 사용하는 Debezium이라는 도구에서 흥미로운 권장사항을 발견했습니다.“대량 데이터 적재 시 테이블의 모든 제약 조건을 제거하되, Primary Key만은 그대로 두라”는 것이었죠. […]