EDB PGAA가 Apache Spark와 NVIDIA RAPIDS를 연동해 PostgreSQL 분석 워크로드를 GPU로 가속하는 구조와 TPC-DS 성능 결과를 살펴봅니다.

NVIDIA RAPIDS Accelerator for Apache Spark를 활용해 EDB Postgres AI 쿼리를 GPU로 가속하는 방법을 설명합니다. CPU 환경의 연결 검증부터 NVIDIA Brev의 GPU 환경에서 TPC-DS 쿼리를 실행하는 구성 과정을 살펴봅니다.

고동시성 BI와 AI 에이전트 워크로드가 클라우드 데이터 웨어하우스 비용을 높이는 원인과 WarehousePG 기반 대안을 살펴봅니다.

EDB Postgres AI Factory의 Agent Studio, Vector Engine, VectorChord, AI Pipelines 및 Model Serving을 통해 엔터프라이즈 AI 에이전트와 RAG 워크로드를 구축하고 확장하는 방법을 살펴봅니다.

Postgres 운영에서 LLM 에이전트가 직접 인프라를 제어할 때의 위험과 결정론적 정책 엔진을 결합한 안전한 AI 에이전트 아키텍처를 알아봅니다.

RHEL과 KubeVirt로 인프라를 현대화할 때 발생할 수 있는 PostgreSQL 지원 공백과 EDB Postgres를 통한 고가용성·보안·운영 전략을 살펴봅니다.

Barman Cloud와 AWS S3를 활용해 CloudNativePG 복제 클러스터를 구축하고 PostgreSQL 백업, WAL 아카이빙, 복제 상태를 검증하는 과정을 단계별로 설명합니다.

AIDB Live 모드로 PDF 문서의 청킹, 임베딩, 벡터 인덱싱을 자동화하고 PostgreSQL 기반 RAG 지식 베이스를 구축하는 과정을 살펴봅니다.

글로벌 은행이 VM 기반 PostgreSQL을 쿠버네티스와 CloudNativePG로 전환한 4단계 전략과 운영 교훈을 소개합니다.