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성능 최적화

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2026-03-23 / Last updated : 2026-03-23 Grace EDB Lab

에이전틱 분석(Agentic Analytics)을 위한 대규모 확장성과 예측 가능한 성능 달성

작성자: Dunith Danushka 작성일: 2026년 3월 16일 EDB Postgres® AI 소개: NVIDIA RAPIDS 가속기를 통한 Apache Spark 기반 GPU 성능 최적화 에이전틱 워크포스 시대의 분석 환경 EDB의 ‘소버린(Sovereignty)의 중요성‘ 연구에 따르면, 엔터프라이즈 기업 중 단 13%만이 생성형 AI 파일럿 단계를 넘어 실제 운영 규모의 에이전틱 배포를 성공적으로 완료했습니다. 이는 자율형 업무(Autonomous work)를 확장하는 것이 얼마나 어려운 과제인지를 여실히 보여줍니다. 이러한 에이전틱 워크포스(Agentic Workforce) 시대에 기업이 직면한 핵심 과제는 바로 데이터베이스 관리의 한계입니다. 자율 AI 에이전트는 인간 기반의 워크로드보다 훨씬 더 가변적이고 예측 불가능한 대규모 쿼리 패턴을 지속적으로 생성합니다. 이로 인해 인프라 팀은 OLTP(트랜잭션 처리)와 OLAP(분석 처리) 수요를 동시에 충족해야 한다는 엄청난 압박을 받게 됩니다. 결국 비용이 많이 드는 ETL(추출, 변환, […]

2025-02-19 / Last updated : 2025-05-23 Grace Technical Blog

고성능(몬스터) 하드웨어에서의 PostgreSQL 성능 최적화 가이드

Lætitia Avrot2025년 2월 17일 최신 세대의 CPU 출시 소식을 접하셨나요? AMD의 최신 Genoa CPU(AMD EPYC™ 9965)는 무려 768개의 스레드를 실행할 수 있습니다. 소켓당 192개의 코어, 코어당 2개의 스레드를 지원하는데, 이를 2개의 소켓에서 활용할 수 있습니다. 여기에 10TB의 RAM까지 추가하면 어떤 모습일지 상상이 가시나요? 대부분의 사람들은 이런 고성능 하드웨어가 가상화 환경에서 얼마나 유용할지 먼저 떠올릴 것입니다. 하지만 데이터베이스 전문가인 저는 Postgres가 이렇게 강력한 리소스를 어떻게 활용할 수 있을지 고민하게 됩니다. 저는 단순한 아키텍처를 선호하지만, 고객을 만나다 보면 어마어마한 리소스를 필요로 하는 경우를 자주 접합니다. 현재의 일반적인 서버 환경에서는 이런 요구를 충족하기 위해 MPP(Massively Parallel Processing, 대규모 병렬 처리)를 사용하는 것이 최선일 때도 있습니다. 그렇다면, 이렇게 고성능 하드웨어를 활용하면 더 이상 수평 […]

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