Kubernetes에서 PostgreSQL 배포와 운영을 자동화하는 EDB Postgres CloudNativePG를 소개합니다. 고가용성, 모니터링, 보안과 셀프 힐링 아키텍처 등 포트폴리오의 주요 기능을 살펴봅니다.

Amazon S3 Tables, Ollama와 Hugging Face, 분산 데이터베이스의 시간 처리, PostgreSQL 성능 개선과 CloudNativePG 소식을 살펴봅니다.

PGAA의 벡터화된 쿼리 엔진, 계층화된 테이블, 스토리지와 컴퓨팅 분리 및 레이크하우스 통합 기능을 소개합니다.

LLM의 정보·맥락·정확성 한계와 RAG가 이를 보완하는 원리를 알아봅니다. 컨텍스트 윈도우, 벡터 검색, pgvector를 활용한 RAG 구성 방식까지 설명합니다.

EDB AI Accelerator의 Pipelines 확장과 pgvector를 활용해 Postgres에서 벡터 검색, 임베딩 자동화 및 엔터프라이즈 GenAI 애플리케이션을 구축하는 방법을 소개합니다.

PostgreSQL C 코드의 메모리 누수를 재현하고 Valgrind, AddressSanitizer, LeakSanitizer와 eBPF bcc memleak으로 원인을 추적하는 과정을 설명합니다.

PostgreSQL 17에서 게시와 구독을 구성해 논리적 복제를 설정하고, walsender와 apply worker가 데이터를 처리하는 원리를 실습 코드로 알아봅니다.

PostgreSQL 고가용성의 핵심 지표인 RTO와 RPO, 복제 및 장애 조치 방식, 1×3·1×3+1·2×3+1 아키텍처의 특징과 선택 기준을 설명합니다.

EDB 하이브리드 컨트롤 플레인의 중앙 집중식 Postgres 관리, 자동화, 모니터링, 쿼리 진단 및 데이터 마이그레이션 기능을 소개합니다.

변화하는 AI 모델에 대응할 유연한 GenAI 기반을 구축하는 방법을 살펴봅니다. EDB Postgres AI와 Griptape를 활용한 데이터 관리, 모델 연동, 보안과 확장성 확보 전략을 소개합니다.