AWS Database Blog 한국어 팔로우 이 웹사이트는 데이터베이스를 위한 Amazon Web Services (AWS) 블로그를 제공하여, AWS 데이터베이스 서비스를 효율적으로 사용하는 데 도움이 되는 유용한 자습서, 조언 및 자주 묻는 질문에 대한 답변을 제공합니다. RSS aws.amazon.com AWS Database Blog aws.amazon.com
크게만 확장하지 말고 스마트하게 확장하세요: InfluxDB 3 Enterprise를 위한 멀티 노드 Amazon Timestream 실용 가이드 Amazon Timestream for InfluxDB 3 Enterprise의 멀티 노드 스케일링 출시로, 클러스터는 이제 고유한 역할을 가진 최대 15개의 노드를 지원할 수 있습니다. 워크로드의 요구 사항에 맞춰 수집, 쿼리 및 압축을 분리할 수 있습니다. 이 게시물에서는 수직 확장과 수평 확장 중 언제 어떤 것을 선택해야 하는지, 그리고 안정성과 비용 모두를 위해 올바른 선택을 하는 방법에 대해 다룹니다. Scale smart, not just big: a practical guide to multi-node Amazon Timestream for InfluxDB 3 Enterprise aws.amazon.com
Prisma ORM 및 Amazon Aurora DSQL을 사용한 다중 리전 API 구축 이 게시물에서는 Prisma ORM과 Amazon Aurora DSQL을 사용하여 다중 리전 활성-활성 API를 구축하는 방법을 보여줍니다. Building a multi-Region API with Prisma ORM and Amazon Aurora DSQL aws.amazon.com
자동화된 포렌식 아티팩트를 활용한 Amazon RDS를 위한 AI 기반 사고 분석 이 게시물에서는 Amazon RDS 및 Amazon Aurora 데이터베이스에 대한 지속적인 포렌식 아티팩트 수집을 위한 서버리스 접근 방식을 시연합니다. 데이터베이스 내부의 시점 스냅샷을 주기적으로 캡처하여 Amazon S3에 저장함으로써, AI 도구가 몇 초 안에 분석할 수 있는 시계열 기록을 생성합니다. 이를 통해 몇 시간 걸리던 수동 조사가 즉각적인 대화로 전환됩니다. AI-powered incident analysis for Amazon RDS using automated forensic artifacts aws.amazon.com
Nubank의 미션 크리티컬 결제를 Amazon Aurora PostgreSQL로 마이그레이션 대규모 결제 인프라를 관리하는 것은 성능과 운영 효율성 모두에 영향을 미치는 고유한 과제를 제시합니다. 이 게시물에서는 Nubank가 자체 관리형 PostgreSQL에서 직면했던 기술적 및 운영적 과제, 데이터베이스 솔루션 선택을 위해 수립한 평가 기준, 그리고 Amazon Aurora PostgreSQL 호환 에디션으로의 성공적인 마이그레이션 결과를 공유합니다. Nubank는 특정 사례에서 최대 1,900배의 쿼리 성능 향상을 달성했습니다. Migrating mission-critical payments at Nubank to Amazon Aurora PostgreSQL aws.amazon.com
Amazon RDS for SQL Server 2025에서 AWS 서비스 직접 호출 이 게시물에서는 Amazon RDS for SQL Server 2025에서 T-SQL에서 직접 AWS 서비스 및 외부 HTTPS 엔드포인트를 호출하는 sp_invoke_external_rest_endpoint 저장 프로시저를 사용하는 방법을 배웁니다. Invoke AWS services directly from Amazon RDS for SQL Server 2025 aws.amazon.com
Amazon Bedrock 및 Amazon RDS의 SQL Server 2025를 사용하여 에이전트형 AI 패턴 구축 이 게시물에서는 Amazon RDS의 SQL Server 2025가 sp_invoke_external_rest_endpoint를 사용하여 T-SQL에서 직접 Amazon Bedrock 기반 모델을 호출하는 방법을 보여줍니다. 이 접근 방식은 미들웨어를 제거하고 지연 시간을 줄이며 데이터베이스 워크플로우에 직접 AI 기능을 제공합니다. Building agentic AI patterns with Amazon Bedrock and SQL Server 2025 on Amazon RDS aws.amazon.com
AIX 또는 Windows Db2에서 Amazon RDS for Db2로 마이그레이션 이 게시물에서는 네이티브 Db2 도구(db2look 및 db2move)를 사용하여 온프레미스 AIX 또는 Windows 서버에서 Amazon RDS for Db2로 IBM Db2 데이터베이스를 마이그레이션하는 단계별 지침을 제공합니다. 또한 대안적인 접근 방식으로 AWS Database Migration Service(AWS DMS)도 다룹니다. 또한 데이터 무결성을 확인하고 전환 시간을 최소화하기 위한 모범 사례도 다룹니다. Migrate from AIX or Windows Db2 to Amazon RDS for Db2 aws.amazon.com
Amazon Aurora DSQL의 연결 풀링 전략 이 게시물에서는 Aurora DSQL 연결 오버헤드를 줄이고, 초당 100개의 연결 속도 제한을 준수하며, 썬더링 허드 재연결 폭풍을 피하는 데 도움이 되는 네 가지 구체적인 전략을 배우게 됩니다. 이를 통해 대규모에서 안정적인 성능을 지원하는 연결 풀 구성을 위한 프로덕션 준비 체크리스트를 갖추게 될 것입니다. Connection pooling strategies in Amazon Aurora DSQL aws.amazon.com
Amazon DynamoDB용 오픈 소스 Bulk Executor 소개 Amazon DynamoDB를 사용할 때 때때로 테이블의 모든 항목에 대해 일괄 작업을 수행하고 싶을 때가 있는데, 이는 과거에는 사용자 지정 코딩이 필요했습니다. 오픈 소스 Bulk Executor for DynamoDB는 이러한 일괄 작업을 단순화합니다. 이 기능을 사용하여 count, find, delete 또는 update와 같은 명령을 호출할 수 있습니다. 대규모로 실행할 때도 코딩이 필요하지 않습니다. 이 게시물에서는 Bulk Executor의 내장 기능을 살펴보고 DynamoDB 테이블에 대한 일반적인 일괄 작업을 위해 설치하고 사용하는 방법을 보여줍니다. Introducing open source Bulk Executor for Amazon DynamoDB aws.amazon.com
AWS에서 AI 어시스턴트를 지원하는 시맨틱 온톨로지 구축 – 1부 이 게시물에서는 AI 어시스턴트가 엔터프라이즈 데이터를 효율적으로 탐색하는 데 도움이 되는 시맨틱 온톨로지를 구축하는 방법을 보여줍니다. 데이터 관계를 위한 속성 그래프 저장소(property graph store)를 구조화하고, 시맨틱 검색을 위한 벡터 인덱싱을 설정하며, 사용성을 개선하는 자동화된 사실 학습 계층(automated fact-learning layer)을 구현하는 방법을 배우게 됩니다. 이 하향식 접근 방식은 기존 데이터에 온톨로지를 기반으로 하며, 이론적 모델이 아닌 관찰된 패턴에서 추상화를 구축합니다. Build a semantic ontology to power AI assistants on AWS – Part 1 aws.amazon.com
블루/그린 배포를 사용하여 Aurora PostgreSQL에서 대규모 인덱스 재구축 이 게시물에서는 Amazon Aurora Blue/Green Deployments와 Aurora Optimized Reads를 결합하여 Amazon Aurora PostgreSQL에서 대규모 인덱스를 재구축하는 방법을 보여줍니다. NVMe(Non-Volatile Memory express) 기반 인스턴스 클래스를 사용하여 green(스테이징) 환경에서 재인덱싱을 수행함으로써, 정렬 단계에서 네트워크를 통한 Amazon EBS 대신 빠른 로컬 스토리지를 사용하게 되며, 프로덕션 워크로드에 영향을 미치는 것을 방지합니다. Rebuild large indexes on Aurora PostgreSQL with Blue/Green Deployments aws.amazon.com
AWS CloudFormation을 통한 DMS 스키마 변환 프로비저닝 AWS Database Migration Service Schema Conversion (DMS SC)은 Oracle 또는 SQL Server와 같은 이기종 시스템의 데이터베이스 객체를 PostgreSQL 또는 MySQL로 변환합니다. 이 게시물에서는 DMS SC가 생성형 AI 기능을 통해 코드 변환 경험을 어떻게 향상시키는지 보여줍니다. Provisioning DMS Schema Conversion via AWS CloudFormation aws.amazon.com
AWS DMS Schema Conversion에서 에이전트 기반 AI로 데이터베이스 현대화를 가속화하세요. 오늘부터 자연어를 통해 전체 AWS DMS Schema Conversion (DMS SC) 워크플로우를 오케스트레이션하기 위해 AI 에이전트를 사용할 수 있습니다. AI 에이전트는 대화형 프롬프트만으로 마이그레이션 프로젝트 생성, 소스 메타데이터 탐색, 스키마 변환, 평가 보고서 생성, 결과 내보내기를 포함한 전체 수명 주기를 관리합니다. Accelerate database modernization with agentic AI in AWS DMS Schema Conversion aws.amazon.com
Amazon RDS for Oracle 복제본의 복제 지연 진단 및 해결 – 2부 이 게시물은 Amazon RDS for Oracle 읽기 복제본의 복제 지연 시간 감소에 대한 2부작 시리즈의 두 번째 부분입니다. 1부에서는 복제 지연 시간을 최적화하기 위한 redo 압축 및 구성 옵션에 대해 논의했습니다. 이 게시물에서는 Amazon CloudWatch 메트릭 및 데이터베이스 뷰를 사용하여 복제 지연 시간을 모니터링하는 방법, 대기 이벤트 분석을 통해 일반적인 근본 원인을 식별하는 방법, 성능 문제를 해결하고 해결하는 방법을 보여줍니다. Diagnose and resolve replica lag in Amazon RDS for Oracle replicas – Part 2 aws.amazon.com
Amazon RDS for Oracle 복제본의 복제 지연 시간 최적화: Redo 압축 활용 – 1부 파트 1(본 게시물)에서는 redo 압축 기능을 사용하여 RDS for Oracle 복제본의 지연 시간을 최적화하는 방법을 보여줍니다. 파트 2에서는 RDS for Oracle 복제본의 복제 지연 시간을 모니터링, 문제 해결 및 해결하기 위한 다양한 기술을 논의합니다. Optimize replication lag for Amazon RDS for Oracle replicas using redo compression – Part 1 aws.amazon.com
DMS를 사용하여 Amazon RDS for Db2에서 온프레미스 AIX Db2로 장애 복구 이 게시물에서는 AWS Database Migration Service(AWS DMS)를 사용하여 Amazon Relational Database Service(Amazon RDS) for Db2에서 온프레미스 AIX Db2 인스턴스로 CDC(Change Data Capture) 전용 역방향 복제를 설정하는 방법을 알아봅니다. Fail back from Amazon RDS for Db2 to on-premises AIX Db2 using DMS aws.amazon.com
Amazon RDS for PostgreSQL 18의 논리적 복제 개선 사항 이 게시물에서는 RDS for PostgreSQL에서 PostgreSQL 18 논리 복제 개선 사항을 사용하는 방법을 보여줍니다. publish_generated_columns 매개변수를 사용하여 STORED 생성 열을 복제하고, pg_stat_subscription_stats의 새로운 카운터를 통해 충돌을 모니터링하고, 병렬 스트리밍이 기본적으로 활성화되어 있는지 확인하고, 실행 중인 구독에서 2단계 커밋을 전환하고, 자동 슬롯 정리를 위해 idle_replication_slot_timeout을 구성합니다. 이러한 기능은 RDS for PostgreSQL 18.0 이상 및 Aurora PostgreSQL에서 사용할 수 있습니다. Logical replication improvements in Amazon RDS for PostgreSQL 18 aws.amazon.com
Amazon S3를 사용하여 PostgreSQL 감사 로그 추출 및 분석 자동화 이 게시물에서는 CloudWatch Logs에서 PostgreSQL 감사 로그를 추출하고, 구조화된 쉼표로 구분된 값(CSV) 형식으로 변환하며, 장기 분석을 위해 Amazon S3에 저장하는 자동화된 파이프라인을 배포하는 방법을 보여줍니다. 이 솔루션은 생성 후 거의 실시간으로 로그 항목을 처리합니다. Automate PostgreSQL audit log extraction and analysis with Amazon S3 aws.amazon.com
AWS Database Savings Plans를 통한 Dynata의 TCO 절감 및 빠른 현대화 여정 이 게시물에서는 Dynata가 Database Savings Plans를 채택하여 데이터베이스 비용 최적화를 간소화하고 AWS Graviton 프로세서로의 현대화를 가속화한 방법을 보여줍니다. 여러 데이터베이스 서비스에 걸쳐 Reserved Instances를 관리하는 대신, Dynata는 비용 약정을 단일의 유연한 가격 모델로 통합했습니다. 이를 통해 운영 오버헤드를 70% 줄이고, Amazon Aurora serverless까지 비용 적용 범위를 확장했으며, 인프라가 발전함에 따라 총 소유 비용을 절감했습니다. Dynata’s journey to lower TCO and faster modernization with AWS Database Savings Plans aws.amazon.com
오라클용 Amazon RDS에서의 데이터 마스킹 이 게시물에서는 Amazon RDS for Oracle과 함께 Oracle Data Masking and Subsetting Pack을 사용하는 방법을 살펴봅니다. Oracle Enterprise Manager(OEM)에서 Data Masking을 설정하는 방법과 자동화 옵션에 대해 다룹니다. Data masking in Amazon RDS for Oracle aws.amazon.com
CRED가 Amazon RDS Blue/Green Deployments를 대규모로 활용하는 방법 이 게시물에서는 CRED가 Amazon RDS 블루/그린 배포를 중심으로 자동화된 오케스트레이션 프레임워크를 구축한 방법을 배우게 됩니다. 이 프레임워크는 전체 플릿에 걸쳐 엔진 업그레이드, 인스턴스 스케일링, 스토리지 최적화 및 변경 데이터 캡처(CDC) 파이프라인 마이그레이션을 수행합니다. 이 접근 방식은 데이터 손실 사고 제로와 프로덕션 사고 제로를 달성했습니다. How CRED uses Amazon RDS Blue/Green Deployments at scale aws.amazon.com
Database Insights를 이용한 Amazon RDS 및 Aurora의 계정 간 및 리전 간 모니터링 이 게시물에서는 Amazon CloudWatch Database Insights를 사용하여 Amazon Relational Database Service(Amazon RDS) 및 Amazon Aurora 데이터베이스에 대한 중앙 집중식 교차 계정 및 교차 리전 모니터링을 설정하는 방법을 보여줍니다. 데이터베이스가 두 개의 AWS 계정 또는 열 개에 분산되어 있고, 한 리전 또는 여러 리전에 분산되어 있더라도 이 워크스루를 통해 전체 데이터베이스 플릿에 대한 가시성을 갖춘 단일 모니터링 계정을 얻을 수 있습니다. Cross-account and cross-Region monitoring for Amazon RDS and Aurora with Database Insights aws.amazon.com
Amazon RDS 로그 분석: Kiro와 MCP를 이용한 자연어 쿼리 이 게시물에서는 awslabs.cloudwatch-mcp-server의 Model Context Protocol(MCP) 서버와 결합된 AI 기반 대화형 비서인 Kiro를 사용하여 RDS 로그를 검토하는 접근 방식을 시연합니다. 이 솔루션은 로그 분석을 기술적이고 쿼리 기반 프로세스에서 자연어 대화로 전환하여 즉각적으로 실행 가능한 인사이트를 제공합니다. Amazon RDS log analysis: natural language queries with Kiro and MCP aws.amazon.com
Amazon RDS for Db2에서 자체 관리형 AD Kerberos 인증 활성화 이 게시물에서는 Kerberos 인증을 사용하여 Amazon RDS for Db2를 위한 Windows Active Directory를 구성하는 방법과 도메인에 가입된 클라이언트에서 설정을 검증하는 방법을 보여줍니다. aws-samples/sample-rds-db2-tools 리포지토리에 게시된 엔드투엔드 프로세스를 단계별로 안내합니다. Enable self-managed AD Kerberos authentication with Amazon RDS for Db2 aws.amazon.com
AWS DMS 성능을 위한 장기 실행 트랜잭션 관리 이 게시물에서는 장기 실행 트랜잭션이 AWS Database Migration Service(AWS DMS) 변경 데이터 캡처(CDC) 지연 시간에 미치는 영향을 살펴보고, Oracle, PostgreSQL, MySQL 및 SQL Server에 대한 모니터링 접근 방식을 단계별로 안내하며, 복제 성능에 영향을 미치기 전에 문제가 되는 트랜잭션을 식별하고 해결하기 위한 즉시 사용 가능한 스크립트를 제공합니다. Manage long-running transactions for AWS DMS performance aws.amazon.com
Amazon Aurora DSQL을 이용한 사용자 인증 및 세션 관리 이 게시물에서는 Amazon Aurora DSQL에서 세션 관리를 포함한 사용자 인증 서비스를 설계하고 구현하는 방법을 배웁니다. 클라이언트에서 데이터베이스까지, 그리고 다시 돌아오는 전체 요청 흐름을 살펴보고, Amazon Aurora DSQL에 특화된 설계 고려 사항을 탐색하며, 실제 클러스터에 대한 구축 및 테스트를 통해 얻은 실질적인 교훈을 발견합니다. User authentication and session management with Amazon Aurora DSQL aws.amazon.com
아마존 엘라스티캐시용 발키 9.1 발표 Amazon ElastiCache가 이제 Valkey 9.1을 지원하여, ElastiCache에서 지연 시간에 민감하고 처리량이 높으며 운영상으로 까다로운 인메모리 워크로드를 실행하는 고객에게 Valkey 오픈 소스 프로젝트의 최신 커뮤니티 주도 혁신을 제공합니다. 이 게시물에서는 Valkey 9.1이 까다로운 워크로드에서 더 많은 처리량과 메모리 효율성을 얻도록 지원하는 동시에 멀티 테넌트 및 공유 클러스터 배포에 대한 더 강력한 격리를 제공하는 방법을 논의합니다. 또한 일반적인 애플리케이션 및 운영 워크플로우를 단순화하는 새로운 명령, 운영자에게 엔진 동작에 대한 더 나은 가시성을 제공하는 새로운 관찰 가능성 기능, 그리고 ElastiCache가 완전 관리형 서비스에서 최신 Valkey 오픈 소스 혁신을 지속적으로 제공하는 방법에 대해서도 다룹니다. Announcing Valkey 9.1 for Amazon ElastiCache aws.amazon.com
Amazon Neptune을 이용한 재무 계층 구조 구축 및 재무 운영 이 게시물에서는 Amazon의 Finance Technology(FinTech) 팀이 Amazon Neptune을 사용하여 복잡한 기업 재무 구조를 속성 그래프로 모델링하는 방법을 보여줍니다. 이러한 구조에는 결제 라우팅 및 현금 관리를 규율하는 법인 관계, 회사 간 계약, 은행 계좌 연관 관계가 포함됩니다. Building Financial Hierarchies with Amazon Neptune for Treasury Operations aws.amazon.com
Securonix, Amazon ElastiCache for Valkey로 캐시 비용 20% 절감 이 게시물에서는 Securonix가 수백 개의 Amazon ElastiCache 클러스터를 Redis OSS에서 Valkey로 마이그레이션하여 캐싱 비용을 20% 절감한 방법을 공유합니다. 이는 연간 10만 달러 이상의 절감 효과를 가져왔습니다. 또한 이 마이그레이션은 전 세계 엔터프라이즈 보안 팀을 위해 매일 수백 테라바이트의 데이터를 처리하는 Securonix의 글로벌 SIEM 플랫폼 전반에 걸쳐 CPU 활용률과 전반적인 처리량을 향상시켰습니다. How Securonix reduced cache costs by 20% with Amazon ElastiCache for Valkey aws.amazon.com
Amazon Aurora PostgreSQL에서 pgvector를 프로덕션에서 실행 중입니다 Amazon Aurora PostgreSQL에서 pgvector를 실행하면 이미 익숙한 데이터베이스에서 프로덕션 등급의 벡터 스토어를 사용할 수 있으며, 이는 Amazon Aurora의 운영 도구, 고가용성 및 확장 동작에 의해 지원됩니다. 프로덕션 트래픽은 예측 가능한 일련의 운영 고려 사항을 발생시킵니다. 즉, 코퍼스가 증가함에 따른 쿼리 지연 시간, 필터링된 벡터 검색 시 리콜, 인덱스 빌드 중 메모리 헤드룸, 부하 시 연결 동작입니다. 이 게시물은 RAG 검색 계층을 건강하게 유지하는 데이터베이스 운영에 국한됩니다. 이 게시물에서는 pgvector 워크로드가 의존하게 된 후 이를 건강하게 유지하는 운영 관행을 다룹니다. 즉, 올바른 인덱스 및 거리 함수 선택, 양자화 및 파티셔닝을 통한 확장, Hierarchical Navigable Small World(HNSW) 변경 관리, 메모리 상주 운영을 위한 크기 조정, 문제를 조기에 감지하는 관찰 가능성 신호입니다. Running pgvector in production on Amazon Aurora PostgreSQL aws.amazon.com
Oracle Database@AWS의 중앙 집중식 교통 검사 이전 게시물 "Oracle Database@AWS를 위한 네트워크 연결 패턴 구현"에서는 세 가지 연결 패턴을 다루었습니다. 이들은 애플리케이션 VPC와 Oracle Database@AWS 네트워크 간의 직접 피어링, AWS Transit Gateway를 사용한 단일 리전 연결, AWS Cloud WAN을 사용한 다중 리전 연결입니다. 이 게시물에서는 트래픽이 목적지에 도달하기 전에 전용 검사 VPC를 통해 라우팅되는 두 가지 중앙 집중식 검사 패턴을 안내합니다. 하나는 AWS Transit Gateway를 사용하고 다른 하나는 서비스 삽입을 포함한 AWS Cloud WAN을 사용합니다. Centralized traffic inspection for Oracle Database@AWS aws.amazon.com
Amazon Aurora DSQL을 사용한 Spring Boot REST API 구축 이 게시물에서는 Aurora DSQL과 통합되는 Spring Boot REST API를 구축하는 방법을 배웁니다. IAM 인증을 위한 Aurora DSQL JDBC 커넥터를 구성하고, 낙관적 동시성 제어를 구현하며, 애플리케이션을 두 개의 지역 노드에서 실행하여 활성-활성 동작을 관찰합니다. Build a Spring Boot REST API with Amazon Aurora DSQL aws.amazon.com
Amazon RDS Multi-AZ DB 클러스터의 교차 계정 자동 새로고침 프로덕션 데이터와 비프로덕션 환경을 최신 상태로 유지하는 것은 일반적인 운영상의 요구 사항입니다. 이 게시물에서는 단일 트리거로 실행되는 서버리스 파이프라인을 사용하여 Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) Multi-AZ DB 클러스터(PostgreSQL 및 MySQL에서 사용 가능)의 교차 계정 환경 새로 고침을 자동화하는 방법을 배웁니다. Automating cross-account refresh for Amazon RDS Multi-AZ DB clusters aws.amazon.com
Amazon Aurora 및 Amazon RDS의 PostgreSQL 18: 성능 향상 이것은 PostgreSQL 18의 주요 기능을 다루는 두 부분 시리즈의 1부입니다. 이 게시물에서는 다중 열 인덱스에 대한 스킵 스캔 최적화, 향상된 EXPLAIN 출력, 불필요한 자체 조인 자동 제거, 그리고 데이터베이스를 효율적으로 실행하는 데 도움이 되는 여러 vacuum 및 autovacuum 개선 사항에 중점을 둡니다. PostgreSQL 18 on Amazon Aurora and Amazon RDS: Performance enhancements aws.amazon.com
Amazon Aurora 및 Amazon RDS의 PostgreSQL 18: 보안, 모니터링 및 개발자 기능 향상 이 시리즈의 1부에서는 PostgreSQL 18의 성능 향상, 즉 skip scan 최적화, 향상된 EXPLAIN 출력, 자동 self-join 제거, vacuum/autovacuum 개선 사항을 살펴보았습니다. 이 두 번째 부분에서는 보안, 모니터링, 개발자 생산성 및 운영 효율성과 전반적인 개발자 경험을 향상시키는 논리적 복제 개선 사항에 중점을 둡니다. PostgreSQL 18 on Amazon Aurora and Amazon RDS: Security, monitoring, and developer enhancements aws.amazon.com
CloudWatch Database Insights를 이용한 Amazon Aurora PostgreSQL 잠금 분석 심층 분석 이 게시물에서는 Amazon Aurora PostgreSQL에서 Amazon CloudWatch Database Insights를 사용하여 잠금 분석을 수행하는 방법을 보여줍니다. 기능을 활성화하고, 잠금 트리 시각화를 해석하고, 일반적인 잠금 관련 문제를 해결하고, 최적의 데이터베이스 성능을 유지하는 방법을 배웁니다. 이 잠금 트리 분석 기능은 Amazon RDS for PostgreSQL에도 적용됩니다. Deep dive into Amazon Aurora PostgreSQL lock analysis with CloudWatch Database Insights aws.amazon.com
RDS for SQL Server 인스턴스를 라이선스 포함에서 자체 미디어 가져오기(BYOM)로 변환 Amazon RDS for SQL Server에 최근 Bring Your Own Media(BYOM)가 출시되어, 기존 SQL Server 라이선스를 완전 관리형 RDS 인스턴스와 함께 사용할 수 있습니다. 이는 기존 Microsoft 라이선스 계약이 있고 해당 투자를 AWS에서 활용하여 클라우드 지출을 최적화하려는 경우 특히 유용합니다. 이미 라이선스 포함(LI) 모델로 RDS for SQL Server를 실행 중이라면, 이제 데이터베이스 마이그레이션 없이 해당 인스턴스를 BYOM으로 제자리에서 변환할 수 있습니다. 이 게시물에서는 설치 미디어 준비, BYOM 엔진 버전 생성, 제자리 라이선스 모델 변경 수행 등 엔드투엔드 변환 프로세스를 안내합니다. Converting an RDS for SQL Server instance from license included to Bring Your Own Media (BYOM) aws.amazon.com
Similarweb의 HBase에서 Amazon DynamoDB로의 이전 대규모의 방대한 데이터 볼륨을 관리하는 것은 상당한 운영상의 어려움을 안겨줍니다. Similarweb에서는 Apache HBase로 이러한 어려움에 직면했으며 Amazon DynamoDB에서 해결책을 찾았습니다. Similarweb은 기업이 경쟁사를 벤치마킹하고 성장 전략을 최적화하는 데 도움을 주기 위해 웹사이트 트래픽, 앱 사용량 및 시장 동향에 대한 AI 기반 인사이트를 제공하는 디지털 인텔리전스 플랫폼입니다. 기존 Apache HBase 인프라에서 확장성과 운영 복잡성에 대한 문제가 점점 커짐에 따라 보다 유연하고 효율적인 대안을 모색하게 되었습니다. 이 게시물에서는 Apache HBase에서 DynamoDB로 데이터 스토리지를 마이그레이션한 여정을 안내합니다. 기술적 과제, 마이그레이션 접근 방식, 데이터 모델링 전략, 비용 최적화 기법 및 그 과정에서 달성한 주요 이점에 대해 논의합니다. Similarweb’s migration from HBase to Amazon DynamoDB aws.amazon.com
Amazon Aurora DSQL에서 EXPLAIN 계획으로 쿼리 성능 개선 이 게시물에서는 Amazon Aurora DSQL에서 쿼리 성능을 진단하고 개선하기 위해 EXPLAIN 계획을 사용하는 방법을 보여줍니다. 술어(predicate)가 평가되는 위치를 이해하기 위한 실용적인 프레임워크로 3계층 필터 모델을 소개하고, Aurora DSQL 계획을 독특하게 만드는 아키텍처 차이점, EXPLAIN 출력의 해부학적 구조, 액세스 방법 선택, 단계별 쿼리 개선 워크플로우를 살펴봅니다. Improve query performance with EXPLAIN plans in Amazon Aurora DSQL aws.amazon.com
Terraform을 이용해 Oracle Database@AWS 리소스를 제공하기. 이 게시물에서는 Terraform을 사용하여 Oracle Database@AWS 제품의 핵심 구성 요소인 ODB 네트워크, Oracle Exadata 인프라, Exadata VM 클러스터 및 Autonomous VM 클러스터를 프로비저닝하는 방법을 보여줍니다. Provision Oracle Database@AWS resources using Terraform aws.amazon.com
AWS Systems Manager와 Amazon EC2를 사용하여 Amazon Aurora PostgreSQL의 메이저 또는 마이너 버전 업그레이드 자동화 수동으로 수행할 경우 여러 데이터베이스 클러스터에 걸쳐 Aurora PostgreSQL 호환 에디션 업그레이드를 관리하는 것은 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉽습니다. 이 게시물에서는 일관되고 반복 가능한 절차를 통해 전체 데이터베이스 플릿에 걸쳐 Amazon Aurora PostgreSQL 업그레이드를 자동화하는 방법을 보여줍니다. Automate Amazon Aurora PostgreSQL major or minor version upgrade using AWS Systems Manager and Amazon EC2 aws.amazon.com
AWS CloudFormation을 사용하여 Oracle에서 Amazon Aurora PostgreSQL로 마이그레이션하는 방법 (1부) 이 게시물에서는 Oracle 스키마를 PostgreSQL로 마이그레이션하기 위해 AWS DMS Schema Conversion을 사용하는 방법을 알아봅니다. AWS DMS Schema Conversion은 데이터베이스 스키마와 코드 개체를 대상 데이터베이스와 호환되는 형식으로 변환합니다. 또한 Amazon Aurora PostgreSQL 호환 에디션으로 데이터를 마이그레이션하기 위해 AWS DMS를 사용하는 방법을 알아봅니다. How to migrate from Oracle to Amazon Aurora PostgreSQL using AWS CloudFormation (Part 1) aws.amazon.com
페더레이션 IAM 인증을 사용하는 공유 데이터베이스 계정은 피하십시오 이 게시물에서는 Okta를 AWS IAM Identity Center와 통합하고 Amazon Relational Database Service(Amazon RDS) AWS Identity and Access Management(AWS IAM) 인증을 구현하여 통합 인증 흐름을 만드는 방법을 배웁니다. IdP의 사용자 ID를 데이터베이스 권한에 자동으로 매핑하는 속성 기반 액세스 제어(ABAC)를 구성하여 대화형 사용자 세션을 지원하고 공유 계정 사용을 방지합니다. 이를 통해 데이터베이스 인증이 애플리케이션 인증과 정확히 동일하게 작동하는 작동 시스템을 갖추게 됩니다. Avoid shared database accounts with federated IAM authentication aws.amazon.com
Aurora DSQL에서 Drizzle ORM으로 타입 안전한 애플리케이션 구축 이 게시물에서는 Drizzle ORM을 Aurora DSQL에 연결하기 위한 프로덕션 준비 패턴을 보여주는 작동하는 수의과 진료소 CLI 애플리케이션을 구축합니다. 완료 시, 일대다 및 다대다 관계를 가진 실행 중인 앱을 갖게 되며, 여기서 배우는 패턴(UUID 기본 키, 애플리케이션 레벨 관계, 사용자 정의 마이그레이션 러너)은 Aurora DSQL의 다른 TypeScript ORM과도 작동합니다. Building type-safe applications with Drizzle ORM in Aurora DSQL aws.amazon.com
Amazon Aurora DSQL의 페이지네이션 패턴 이 게시물에서는 Aurora DSQL에 대한 세 가지 페이지 매김 기법인 OFFSET/LIMIT, 커서 기반(키셋), 시간 기반을 배웁니다. SQL과 Python으로 키셋 페이지 매김을 구현하고, API 계층에 통합하며, 복합 인덱스로 최적화하고, 3,000행 트랜잭션 제한 내에서 배치 처리를 처리하며, 다섯 가지 일반적인 안티 패턴을 피합니다. 이를 통해 워크로드에 적합한 페이지 매김 방법을 선택하고 자신 있게 구현할 수 있습니다. Pagination patterns in Amazon Aurora DSQL aws.amazon.com
Amazon RDS for Db2 12.1, 추가 커뮤니티 에디션 출시 안내 Amazon RDS for Db2가 이제 Db2 데이터베이스 엔진의 최신 버전인 IBM Db2 12.1을 지원합니다. 이 업그레이드와 함께 새로운 에디션인 Community Edition(db2-ce)을 출시합니다. 이제 Amazon RDS for Db2 인스턴스를 프로비저닝할 때 세 가지 에디션 중에서 선택할 수 있습니다. 이 게시물에서는 Db2 12.1의 새로운 기능, Community Edition 소개 및 사용 시기, AWS Management Console, AWS Command Line Interface(AWS CLI) 및 Terraform을 사용하여 시작하는 방법, 그리고 Db2 11.5에서 업그레이드하는 경로에 대해 설명합니다. Announcing Amazon RDS for Db2 12.1 with additional community edition aws.amazon.com
Amazon Bedrock 및 Strands Agents를 사용하여 Oracle PL/SQL을 PostgreSQL로 자동 마이그레이션 이 게시물에서는 코드 변환의 마지막 단계를 자동화하는 데 도움이 되는 생성형 AI 기반 마이그레이션 도우미를 구축하는 방법을 배웁니다. Amazon Bedrock의 Anthropic Claude Sonnet 4.6, Strands Agents 프레임워크 및 AWS Knowledge MCP Server를 사용하여 PL/SQL 객체를 Amazon Aurora PostgreSQL 호환 에디션에 대해 변환하고 검증하는 작업을 자동화할 수 있습니다. 이 도우미는 AWS DMS SC 평가 CSV를 읽고, Oracle에서 라이브 PL/SQL 소스를 가져오고, 각 객체를 변환하고, AWS Lambda를 통해 Aurora PostgreSQL에 결과를 배포하고, 단일 파이프라인에서 자동화된 테스트를 실행합니다. Automate Oracle PL/SQL to PostgreSQL migration with Amazon Bedrock and Strands Agents aws.amazon.com
SQLAlchemy와 Aurora DSQL을 이용한 Python 애플리케이션 구축 이 게시물에서는 SQLAlchemy를 Aurora DSQL에 연결하기 위한 프로덕션 준비 패턴을 보여주는 작동하는 동물 병원 명령줄 인터페이스(CLI) 애플리케이션을 구축합니다. 구현하는 패턴(UUID 기본 키, 애플리케이션 수준 관계 및 AUTOCOMMIT 엔진 구성)은 Aurora DSQL의 다른 Python ORM에도 적용됩니다. Building Python applications with SQLAlchemy and Aurora DSQL aws.amazon.com
Oracle Database@AWS 해독: Oracle 워크로드에 적합한 솔루션 결정 이 게시물에서는 AWS에서 Oracle 워크로드를 실행하는 조직에 Oracle Database@AWS가 강력한 선택이 되는 주요 이유를 살펴봅니다. 비즈니스, 기술 및 라이선스 측면의 이점을 다루고, Amazon RDS for Oracle 및 Amazon EC2와 같이 이미 알고 있는 기존 AWS 옵션을 어떻게 보완하는지 설명합니다. Oracle Database@AWS decoded: Determining the right fit for your Oracle workloads aws.amazon.com
Amazon Aurora의 백업 작동 방식 이해하기 이 게시물에서는 Aurora 백업 아키텍처, Amazon RDS 백업과의 차이점, 백업 스토리지 사용량을 모니터링하는 데 사용할 수 있는 Amazon CloudWatch 메트릭에 대해 자세히 알아봅니다. 상세한 시나리오와 시각화를 통해 워크로드 패턴과 보존 기간이 백업 비용에 미치는 영향을 보여줍니다. 또한 교차 리전 백업 옵션을 살펴보고 백업 스토리지 소비를 최적화하기 위한 권장 사항을 공유합니다. Understanding how backups work in Amazon Aurora aws.amazon.com
