

Amazon Q Developer를 이용한 일신비츠온의 이기종 데이터베이스 마이그레이션 사례
일신비츠온은 MSSQL 레거시를 PostgreSQL로 옮기기 위해 DMS와 Babelfish를 먼저 활용했습니다. 복잡한 저장 프로시저와 함수는 Amazon Q Developer로 보완해 자동 변환율과 작업 속도를 크게 높였습니다.


일신비츠온은 MSSQL 레거시를 PostgreSQL로 옮기기 위해 DMS와 Babelfish를 먼저 활용했습니다. 복잡한 저장 프로시저와 함수는 Amazon Q Developer로 보완해 자동 변환율과 작업 속도를 크게 높였습니다.

PostgreSQL 데이터를 Elasticsearch로 동기화하는 Kafka Connect CDC 파이프라인 구성 글입니다. 10년 넘게 운영한 레거시 시스템의 검색 연동 맥락을 소개합니다.

PostgreSQL에서 ES로의 CDC 파이프라인을 Kafka Connect로 구성한 뒤의 트러블슈팅 글입니다. 제공된 본문만으로는 구체적 문제와 해결 내용은 확인되지 않습니다.


파티션 프루닝, 인덱스 정리, 조인 단순화로 PostgreSQL의 락 매니저 경합을 줄이는 방법을 다뤘습니다. 16개 빠른 경로 슬롯 초과 시 성능 저하가 커지며, 최적화로 TPS가 개선되었습니다.

Amazon Bedrock과 RDS for PostgreSQL로 대화 기록 기반 질의응답 기능을 구현한 사례를 소개했습니다. 의도 분석, 벡터 검색, 답변 생성 흐름으로 정확도와 다국어 대응을 높였습니다.


Amazon RDS for PostgreSQL에서 Dedicated Log Volume을 사용해 WAL을 분리하고 성능을 벤치마크한 사례를 다루었습니다. pgbench와 모니터링 지표를 통해 TPS 향상과 지연 시간 감소 효과를 확인했습니다.


PostgreSQL의 전체 텍스트, 벡터, 지리공간 검색을 결합해 구직 검색 엔진을 구축하는 방법을 소개했습니다.하이브리드 검색과 인덱싱, 파티셔닝 등 성능 최적화 포인트도 함께 정리했습니다.


Amazon Aurora PostgreSQL 업그레이드에서 RDS Blue/Green 배포의 롤백 전략을 설명했습니다. 자체 관리형 논리적 복제로 Blue Prime 클러스터를 구성해 복구 경로를 마련하는 방법을 다뤘습니다.

pgstattuple 확장으로 PostgreSQL 테이블과 인덱스의 팽창, 단편화, 여유 공간을 진단하는 방법을 소개했습니다. VACUUM, pg_repack, REINDEX와 자동화 전략으로 성능을 유지하는 실무 팁을 정리했습니다.


Amazon RDS for PostgreSQL과 Aurora PostgreSQL에서 동적 데이터 마스킹을 구현하는 방법을 소개했습니다. 역할 기반 마스킹 뷰와 관련 구성요소, 그리고 적용 시 한계도 함께 설명했습니다.

레거시 정산 시스템의 성능 한계와 복잡도를 해결하기 위해 Spring Boot와 Spring Batch로 전면 재설계했습니다. 정산 기준별 Step 분리와 일간 집계 추가로 확장성과 운영 안정성을 높였습니다.


프로모션 배치를 Kubernetes로 이관한 과정과 운영 경험을 정리했습니다. Quartz 클러스터링, 관리 도구 보완, 종료·리소스 대응까지 다뤘습니다.