YG Tech Blog

이 글에서는 PostgreSQL pgvector를 기반으로 한 AI 검색 시스템을 확장하고 운영하는 방법을 다룹니다.특히, 트래픽 증가에 대비한 확장 전략, Multi-Region 배포, 장애 복구(Failover) 및 성능 최적화 방안을 중심으로 설명합니다. ✅ 벡터 검색 시스템의 트래픽 확장 전략 (수평/수직 확장)✅ Multi-Region 데이터베이스 배포 및 글로벌 서비스 운영✅ 고가용성을 위한 장애 복구 및 Failover 전략 🚀 1. pgvector 기반 AI 검색 시스템의 확장 전략 AI 검색 시스템은 사용량이 증가할수록 데이터베이스 부하가 증가하기 때문에 확장성이 중요합니다.확장 방식에는 수직 확장(Vertical Scaling) 과 수평 확장(Horizontal Scaling) 이 있..

📌 개요 이 글에서는 PostgreSQL pgvector의 벡터 데이터를 안정적으로 백업하고 복원하는 방법을 다룹니다.특히, 백업 자동화, 데이터 유실 방지, AWS S3 또는 Kubernetes CronJob을 활용한 자동 백업 전략까지 실무에 맞게 정리합니다. ✅ 벡터 데이터를 보호하는 백업 전략 (pg_dump, WAL, PITR)✅ AWS S3 또는 Kubernetes CronJob을 활용한 자동 백업✅ 벡터 데이터의 손실 없이 빠른 복원 방법 🚀 1. PostgreSQL 벡터 데이터 백업 전략 벡터 데이터는 대량으로 저장되므로 데이터 손실을 방지하기 위한 강력한 백업 전략이 필요합니다. ✅ PostgreSQL에서 벡터 데이터를 백업하는 주요 방법백업 방법설명추천 사용 사례pg_dump데이터베..