

전용 코디네이터 노드를 사용한 Amazon OpenSearch Service 클러스터 복원력과 성능 향상
전용 코디네이터 노드를 통해 OpenSearch에서 조정 작업과 데이터 처리를 분리하는 방법을 설명했습니다. 색인·검색 성능 향상과 VPC IP 절감, 운영 지표 점검 방법도 함께 정리했습니다.


전용 코디네이터 노드를 통해 OpenSearch에서 조정 작업과 데이터 처리를 분리하는 방법을 설명했습니다. 색인·검색 성능 향상과 VPC IP 절감, 운영 지표 점검 방법도 함께 정리했습니다.

DocumentDB에 적재한 상품 데이터를 OpenSearch로 동기화하기 위해 Monstache를 도입했습니다. 변경 스트림 설정과 타임아웃 조정으로 실시간 조회와 운영 확인까지 해결했습니다.


AWS re:Invent 2023 현장 분위기와 참가 팁, 주요 세션 내용을 함께 정리했습니다.\n특히 AI/ML과 OpenSearch, Amazon Q 등 업무에 참고할 만한 AWS 신기능을 소개했습니다.


리멤버 커뮤니티 새 글 피드 개인화 추천에 SimCSE와 OpenSearch k-NN을 적용한 과정을 소개했습니다. MongoDB 병목을 줄여 평균 0.2초 응답의 추천 API를 구성했습니다.


OpenSearch Anomaly Detection으로 시계열 이상 탐지와 Slack 알림 설정 과정을 정리했습니다.\nDetector, Monitor, 조건 쿼리까지 단계별 예시를 통해 실무 적용 방법을 설명했습니다.


5월 트래픽 폭증에 대비해 RDS 모니터링과 자원 분리 전략을 강화했습니다. 커밋 지연 원인을 찾아 파라미터를 조정해 처리량을 개선했습니다.


외부 검색 솔루션의 한계를 해결하기 위해 AWS 기반 검색 파이프라인을 내부 구축했습니다. 30분이던 증분색인 주기를 1분 이내로 줄이고 운영 부담도 낮췄습니다.
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