PostgreSQL은 전 세계 수많은 기업의 데이터 인프라를 책임지는 만큼, 그 내부 구조는 복잡하고 정교합니다. EDB는 올해 초, 잠재력 있는 내부 엔지니어들이 PostgreSQL 개발에 직접 참여할 수 있도록 돕는 ‘Developer U’ 프로그램을 시작했습니다. 오늘은 EDB의 플랫폼 운영(Platform Operations) 팀에서 제품 배포 파이프라인을 담당하던 Bryan Green이, 이 프로그램을 통해 어떻게 시스템 레벨의 오픈소스 프로젝트에 기여하게 되었는지, 그 기술적인 여정을 소개합니다. 1. 어셈블리(Assembly)로 시작된 로우 레벨(Low-level)에 대한 열정 Bryan의 프로그래밍 여정은 12살 때부터 시작되었습니다. Atari 400을 접한 그는 곧바로 어셈블리 언어에 빠져들었고, 시스템이 가장 낮은 수준(Low-level)에서 어떻게 작동하는지 이해하는 데 매료되었습니다. 이후 대학에서 컴퓨터 공학을 전공하고 IBM 메인프레임 어셈블리 프로그래머로 커리어를 시작한 그는, Windows NT와 CICS 간의 미들웨어를 작성하거나 Windows 파일 시스템 커널 […]

저자: Tom Kincaid (EDB Vice President) 날짜: 2025년 12월 1일 이 블로그는 매년 실시되는 스택 오버플로우(Stack Overflow) 개발자 설문조사에서 Postgres가 어떻게 개발자들이 가장 존경하고, 원하고, 실제로 사용하는 데이터베이스가 되었는지에 대한 제 견해를 담고 있습니다. ‘개발자와 함께 정상에 오른 Postgres의 여정’ 시리즈의 세 번째이자 마지막 글입니다. 이전 시리즈 요약: 이번 Part 3에서는 Postgres가 마침내 1위를 차지하게 된 결정적인 이유를 제시합니다. 요약: 데이터베이스의 왕좌를 차지하다 스택 오버플로우는 매년 전 세계 개발자 수만 명을 대상으로 가장 존경하고(Admired), 원하고(Desired), 사용하는(Used) 기술에 대해 묻습니다. 2017년부터 데이터베이스 항목이 추가되었는데, 올해 Postgres는 이 세 가지 분류 모두에서 1위를 차지했습니다. 개발자들이 가장 사랑하고, 배우고 싶어 하며, 실제로 가장 많이 쓰는 데이터베이스가 된 것입니다. 이를 시각적으로 보여드리기 위해 2017년부터의 […]

글쓴이: Floor Drees 날짜: 2025년 11월 24일 EDB는 올해 초 ‘Developer U’ 프로그램을 시작했습니다. PostgreSQL 개발 잠재력을 가진 동료들이 실제 PostgreSQL 커뮤니티 기여를 통해 성장하도록 돕기 위해서입니다. 저는 평소 사람들의 성장 스토리에 관심이 많습니다. 그래서 참가자들을 만나 그들의 동기와 꿈, 그리고 패치(Patch)에 대해 이야기를 나누었습니다. Vaibhav Dalvi는 Staff SDE(Staff Software Development Engineer)입니다. 2018년 11월 EDB에 입사하기 전까지 그는 데이터베이스 관련 전문 경험이 없었습니다. 업무 외적으로 그는 스포츠와 역사를 좋아합니다. 크리켓을 즐기거나, 마라타 제국의 요새를 보기 위해 웨스턴 가트(Western Ghats)로 트레킹을 떠나기도 합니다. [2025년 벵갈루루에서 열린 PGConf India에 참석한 Vaibhav Dalvi] 배경 및 경력 Vaibhav는 전자통신공학 학사 학위를 받았고 임베디드 시스템 대학원 과정을 수료했습니다. 그는 컴퓨터 과학의 기초 원리, C/C++ 언어, […]

글쓴이: Floor Drees 날짜: 2025년 11월 24일 EDB는 올해 초, PostgreSQL 개발에 잠재력을 가진 동료들이 실제 컨트리뷰터(Contributor)로 성장할 수 있도록 돕는 Developer U 프로그램을 시작했습니다. 사람들의 성장 스토리를 좋아하는 저는, 참가자 몇 분을 만나 그들의 동기, 희망, 꿈, 그리고 패치(Patch)에 대해 이야기를 나누었습니다. 첫 번째 주인공은 Akshay Joshi입니다. 그는 PostgreSQL 및 EPAS를 위한 관리 도구인 pgAdmin 프로젝트를 담당하는 수석 엔지니어이자 엔지니어링 매니저입니다. 팀 전체를 관리하고, pgAdmin 4의 커뮤니티 릴리스를 감독하며, EDB의 pgAdmin 패키징을 책임지고 있습니다. 또한 WarehousePG Observability(관측 가능성) 프로젝트도 이끌고 있습니다. 인도 푸네(Pune)에 거주하는 Akshay는 영어, 힌디어, 마라티어뿐만 아니라 C, C++, 그리고 PostgreSQL 언어(?)까지 구사합니다! 배경 및 경력 Akshay는 컴퓨터 공학 학사와 컴퓨터 응용 석사 학위를 취득했습니다. 소프트웨어 업계에서 […]

저자: Dr. Sala Muthukrishnan 날짜: 2025년 11월 24일 들어가며: 키워드를 넘어 의도를 읽다 고객이 지원 포털 검색창에 “로그인 안됨”이라고 입력합니다. 그 즉시 시스템은 “비밀번호 복구 가이드”라는 문서를 찾아냅니다. 두 문장 사이에 겹치는 단어가 하나도 없는데도 말이죠. 어떻게 가능했을까요? 바로 벡터 검색(Vector Search) 덕분입니다. 생성형 AI(GenAI) 시대에 검색 기술은 단순한 키워드 매칭을 넘어섰습니다. 오늘날의 사용자는 시스템이 단순히 글자(Literal words)가 아닌 의미(Meaning), 맥락(Context), 의도(Intent)를 이해하기를 기대합니다. 지식 기반(Knowledge Base)에서 정확한 답변을 찾든, 유사한 제품을 추천하든, 혹은 LLM(거대언어모델)을 위한 RAG(검색 증강 생성) 파이프라인을 구축하든, ‘의미적 검색’ 능력은 현대 AI 애플리케이션의 필수 요소가 되었습니다. 여기서 벡터 검색이 등장합니다. 전통적인 검색 엔진이 정확한 단어 일치나 구조화된 쿼리에 의존했다면, 벡터 검색은 다차원 공간에서 작동합니다. 문서, 이미지, […]

Phil Eaton 2025년 10월 24일 Postgres는 연결되는 각 클라이언트에 ‘클라이언트 백엔드(client backend)‘라는 자체 프로세스를 할당합니다. 이 방식은 1) 리소스 경합(resource contention) 또는 2) 지연 시간(latency) 문제, 혹은 두 가지 모두 때문에 사용자는 보통 최대 클라이언트 연결 수를 수백 개 수준으로 제한합니다. 그리고 pgbouncer나 pgcat과 같은 커넥션 풀러(connection pooler)를 도입합니다. 이러한 풀러는 많은 클라이언트 연결을 단일 Postgres 클라이언트 백엔드에 투명하게 다중화(multiplexing)하여 더 많은 연결을 (더 낮은 지연 시간으로) 처리할 수 있습니다. 하지만 이 방식은 어떻게 작동하고 동작할까요? pgcat을 통해 살펴보겠습니다. Postgres 및 pgcat 빌드하기 pgcat과 Postgres를 위한 docker-compose.yml 파일을 찾아 의존성이나 설정에 대한 고민을 건너뛰고 싶었습니다. pgcat 리포지토리에 하나 있긴 했지만, (아마도 Docker가 아닌 Podman을 사용해서인지) 작동시키지 못했습니다. 다른 작동하는 docker-compose […]

Anil Sahoo | 2025년 10월 23일 데이터베이스 도구를 최신 상태로 유지하는 것은 보안, 안정성, 그리고 최신 기능 접근을 위해 매우 중요합니다. 대표적인 오픈소스 PostgreSQL 관리 도구인 pgAdmin 4는 macOS용 데스크톱 앱에 편리한 자동 업데이트 기능을 제공합니다. 이 포스트에서는 자동 업데이트가 어떻게 작동하는지, 그리고 내부적으로 어떤 일이 일어나는지 살펴보겠습니다. 자동 업데이트가 중요한 이유 pgAdmin 4의 자동 업데이트 작동 방식 macOS용 pgAdmin 4 데스크톱 앱에는 새로운 릴리스를 주기적으로 확인하는 자동 업데이트 메커니즘이 포함되어 있습니다. 새 버전을 사용할 수 있게 되면 앱이 사용자에게 알리고, 최소한의 사용자 개입으로 업데이트를 다운로드하고 설치할 수 있습니다. 내부 작동 원리 (Under the Hood) 업데이트 로직은 데스크톱 런타임(desktop runtime)에 구현되어 있으며, pgAdmin 4 소스 코드의 runtime/ 디렉터리에서 찾을 수 […]

Charlie Zhang 2025년 10월 11일 이 블로그 시리즈에서는 유용한 도구들로 가득 찬 MCP (Model Context Protocol) 서버를 구축하는 방법을 보여드렸습니다. 처음부터 시작하는 대신, 기존의 프로토콜 버퍼와 Google의 gRPC 트랜스코딩을 활용했습니다. 맞춤형 protoc 플러그인을 생성하여 MCP 서버를 자동으로 생성했으며, 이 통합된 접근 방식을 통해 gRPC 서비스, OpenAPI 사양, REST API 및 MCP 서버를 모두 동일한 소스에서 생성할 수 있었습니다. 블로그 시리즈 구성 이 블로그 시리즈는 4개의 기사로 구성되어 있습니다: 얻게 될 내용 자동 생성된 MCP 도구를 테스트하는 과정에서, 우리는 몇 가지 중요한 한계점을 발견했습니다. 이 글에서는 실제 AI 에이전트와 MCP 도구를 실행하면서 얻은 실용적인 통찰력을 공유하며 다음 내용을 다룹니다: 자동 생성된 MCP 도구의 주요 문제점 (Key Challenges) 문제 1: 너무 많은 […]

Charlie Zhang 2025년 9월 30일 이 블로그 시리즈에서는 유용한 도구들로 가득 찬 MCP (Model Context Protocol) 서버를 구축하는 방법을 보여드립니다. 처음부터 시작하는 대신, 기존의 프로토콜 버퍼와 Google의 gRPC 트랜스코딩을 활용할 것입니다. 맞춤형 protoc (프로토콜 버퍼 컴파일러) 플러그인을 생성하여 MCP 서버를 자동으로 생성할 수 있습니다. 이 통합된 접근 방식을 통해 gRPC 서비스, OpenAPI 사양, REST API 및 MCP 서버를 모두 동일한 소스에서 생성할 수 있습니다. 이 블로그 시리즈는 4개의 기사로 구성되어 있습니다: 구축할 내용 이 튜토리얼을 마치면 다음을 갖게 됩니다: 이 기사에 언급된 모든 코드는 GitHub 저장소 zhangcz828/proto-to-mcp-tutorial에서 찾을 수 있습니다. 전제 조건 시작하기 전에, 1부와 2부를 완료했으며 다음을 갖추고 있는지 확인하세요: 우리가 해결하는 문제 1부와 2부에서는 하나의 proto 파일이 gRPC […]

Charlie Zhang 2025년 9월 21일 이 블로그 시리즈에서는 유용한 도구들로 가득 찬 MCP (Model Context Protocol) 서버를 구축하는 방법을 보여드립니다. 처음부터 시작하는 대신, 기존의 프로토콜 버퍼와 Google의 gRPC 트랜스코딩을 활용할 것입니다. 맞춤형 protoc (프로토콜 버퍼 컴파일러) 플러그인을 생성하여 MCP 서버를 자동으로 생성할 수 있습니다. 이 통합된 접근 방식을 통해 gRPC 서비스, OpenAPI 사양, REST API 및 MCP 서버를 모두 동일한 소스에서 생성할 수 있습니다. 이 블로그 시리즈는 4개의 기사로 구성되어 있습니다: 구축할 내용 이 튜토리얼을 마치면 다음을 갖게 됩니다: 이 기사에 언급된 모든 코드는 GitHub 저장소 **zhangcz828/proto-to-mcp-tutorial**에서 찾을 수 있습니다. 전제 조건 시작하기 전에, 1부를 완료했으며 다음을 갖추고 있는지 확인하세요: 프로토콜 버퍼 플러그인 생태계 이해하기 1부에서는 gRPC 트랜스코딩이 gRPC 및 […]

Charlie Zhang 2025년 9월 3일 이 블로그 시리즈에서는 유용한 도구들로 가득 찬 MCP (Model Context Protocol) 서버를 구축하는 방법을 보여드립니다. 처음부터 시작하는 대신, 기존의 프로토콜 버퍼와 Google의 gRPC 트랜스코딩을 활용할 것입니다. 맞춤형 protoc (프로토콜 버퍼 컴파일러) 플러그인을 생성하여 MCP 서버를 자동으로 생성할 수 있습니다. 이 통합된 접근 방식을 통해 gRPC 서비스, OpenAPI 사양, REST API 및 MCP 서버를 모두 동일한 소스에서 생성할 수 있습니다. 이 블로그 시리즈는 4개의 기사로 구성되어 있습니다: 구축할 내용 이 블로그를 마치면 다음을 갖게 됩니다: 이 기사에 언급된 모든 코드는 GitHub 저장소 zhangcz828/proto-to-mcp-tutorial에서 찾을 수 있습니다. 전제 조건 시작하기 전에 다음을 갖추고 있는지 확인하세요: 우리가 해결하는 문제 우리의 아키텍처는 gRPC를 내부 서비스에 사용하고, REST API를 외부 […]