AI가 기업의 데이터와 업무 방식을 어떻게 변화시킬지 살펴봅니다. AI 도입 기업의 성과부터 트랜잭션 데이터, 관계형 데이터베이스, 개발자 업무와 워크플로우까지 5가지 변화를 정리합니다.

EDB 엔지니어링 뉴스레터 15호의 주요 소식을 정리합니다. AI 논문 인용 오류와 컴퓨팅 인프라, DBA 역할의 변화, PostgreSQL 기여 현황과 GPU 가속 확장 PGPU 소식을 소개합니다.

Kubernetes에서 PostgreSQL을 운영할 때 Deployment와 StatefulSet의 한계, 고가용성, Operator, CloudNativePG와 기술지원 기준을 살펴봅니다.

OpenAI의 대규모 PostgreSQL 운영 사례를 바탕으로 단일 프라이머리 구조의 한계와 EDB PGD 액티브-액티브 아키텍처의 차이를 살펴봅니다.

MariaDB와 PostgreSQL의 아키텍처, 기능, 성능, 보안, 라이선스 차이와 워크로드별 선택 기준, 마이그레이션 고려 사항을 비교합니다.

시계열 데이터의 개념부터 분석 유형, 핵심 구성 요소, 산업별 활용 사례와 PostgreSQL 기반 분석 도구까지 알아봅니다.

생성형 AI와 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG) 애플리케이션을 개발할 때는 방대한 벡터 데이터를 효율적으로 저장하고 검색하는 방법이 중요합니다. 특히 파이프라인 구성과 외부 플랫폼 연동이 복잡해질수록 데이터베이스 안에서 AI 워크로드를 처리하는 방법에 대한 관심도 커지고 있습니다. ‘PostgreSQL 기반 AI & 벡터 DB’ 웨비나에서는 PostgreSQL 기반 벡터 데이터베이스의 핵심 개념과 구현 방법을 실제 데모로 소개합니다. 오픈소스 pgvector를 활용한 시맨틱 검색과 RAG 구현부터 VectorChord, BM25, AIDB를 이용한 데이터베이스 내 AI 파이프라인까지 한 번에 확인할 수 있습니다. PostgreSQL 기반 AI·벡터 DB 웨비나...

AI 거버넌스의 개념과 필요성부터 윤리 원칙, NIST·ISO/IEC 42001 프레임워크, 주요 규제와 구축 베스트 프랙티스까지 알아봅니다.

PostgreSQL 개발 중 AddressSanitizer가 버퍼 오버플로우를 발견한 실제 사례와 ASan 설정, 환경 변수 구성, 회귀 테스트 실행 방법을 알아봅니다.

MySQL과 PostgreSQL의 오픈소스 구조와 성장 차이를 비교하고, 벤더 종속을 줄이기 위한 데이터 주권과 PostgreSQL의 가치를 살펴봅니다.