SKAI Worldwide Tech Blog

산업이 급속도로 발달함에 따라 발생하는 데이터의 양은 증가하고 있으며, 코로나19의 영향으로 인한 언택트 문화 확산으로 데이터 트래픽이 폭발적으로 늘어났습니다. 데이터 트래픽이 최근 2년간 약 2.5배 급증한 상황에서 기업은 데이터베이스를 단순 수집, 저장용으로 이용하는 것을 넘어 대고객 서비스를 위한 서비스의 지속성이 중요하게 되었습니다. 즉, 서비스가 죽지 않고 계속 살아있는 ‘고가용성’의 고려는 필수적이라고 할 수 있습니다.  데이터베이스를 사용하면서 서버가 중단되는 현상이나 재해가 일어나 서버가 멈추는 경우가 발생할 수 있습니다. 이와 같이 예기치 않은 상황으로 서비스가 다운되면 서비스가 중단되고, 데이터가 손실될 수 있습니다. 서비스가 단 1~2분 중단되더라도 기업에 미치는 영향은 금전적 손실과..

1. 개요 본 문서는 AEM-Monitor의 아키텍처 및 데이터 수집 방법에 대해 설명한다. 2. AEM-Monitor란? AEM-Monitor는 AgensSQL의 데이터를 실시간으로 모니터링하는 도구이다. 사전에 정의된 데이터를 실시간으로 수집하고, 일정 기간에 한해 과거 데이터 조회가 가능하다. 실시간 대시 보드, 슬로우 쿼리 조회, 알람 설정이 가능한 모니터링 솔루션이다. 3. Architecture AEM-Monitor은 Prometheus, Exporter, Backend, Frontend로 구성된다. 1. Frontend A. Frontend는 리액트 기반 웹서비스이며, JAVA Backend / prometheus와 통신한다. Frontend는 React query를 이용하여 설정된 시간마다..

AgensSQL은 국내 최초의 PostgreSQL 오픈소스 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)과 그의 확장 모듈들을 통합한 데이터베이스 패키지입니다. AgensSQL은 PostgreSQL DBMS를 기반으로 다양한 모듈로 패키징되어 제공됩니다. 이 패키징을 이용하면 필요한 모듈을 즉시 활성화하여 사용할 수 있으며, 이러한 모듈은 오픈소스 커뮤니티에 의해 정렬되고 더 개발됩니다. 이러한 특징을 통해 사용자와 개발자들이 자유롭게 참여하고 다양한 기능을 활용할 수 있습니다. PostgreSQL을 기반으로 하며 안정적인 오픈소스 패키지를 편리하고 안정적으로 제공하며, Replication, Failover, Connection Pooling 등 필수 기능을 다양한 패키지로 제공합니다. AgensSQL에는 다양한..

Introduction 본 글에서는 Fraud Detection System (FDS)에서의 그래프 데이터베이스를 활용한 데이터 모델링과 방법론에 대해 자세히 살펴보겠습니다. FDS는 이상거래 및 사기 탐지 시스템으로, 기존의 미리 정의된 규칙(Rule)을 사용하여 실시간으로 데이터를 탐지합니다. 하지만 그래프 데이터베이스의 도입을 통해 어떤 가치가 더해질 수 있는지 살펴보고, 실제로 어떻게 데이터 모델링과 방법론이 적용되는지 알아보겠습니다. FDS의 데이터와 그래프 모델링 FDS에서 주로 사용되는 데이터는 거래 정보와 사용자 정보 등 다양한 데이터로 구성됩니다. 기존의 FDS는 거래 데이터를 실시간으로 분석하여 정의된 규칙에 따라 이상 거래를 탐지하는 방식을 채택했습니다. 그러나 이러한 방식은 규칙의 ..

관계형 데이터와 그래프 데이터의 융합: 출발은 AgensSQL로부터 AgensSQL은 PostgreSQL을 기반으로 개발된 새로운 오픈소스 기반의 관계형 DBMS로서, 그래프 데이터베이스 관리 시스템인 AgensGraph의 노하우와 전문성을 결합하여 개발되었습니다. AgensSQL의 주요 특징과 장점으로는 안정성, 사용성, 확장성 그리고 호환성이 있습니다. 안정성: PostgreSQL 엔진을 기반으로 하며, 최대 SQL 기능과 표준 지원, 다양한 프로그래밍 언어 지원, 강력한 확장 기능, 대량 데이터 처리 최적화 등을 제공합니다. 사용성: Agens Enterprise Manager를 통해 기업 고객의 효율적인 데이터 관리를 돕는 통합 운영 관리 도구를 제공합니다. DB 기본 운영/관리, 모니터링 대시보..