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엔터프라이즈 DB 보안의 핵심, SSO 및 SCIM 계정 통합 관리 가이드 - [싱글스토리 19화] 안녕하세요 에이플랫폼입니다. 지난 싱글스토리 18화와 이어지는 시리즈 입니다.- 지난화 보러가기 -엔터프라이즈 보안 인증 및 컴플라이언스 완벽 가이드 - [싱글스토리 18화]모든 대기업과 엔터프라이즈 조직은 대규모 자금을 투자해 Okta, Microsoft Entra ID(구 Azure AD), Ping Identity 등 고도화된 아이덴티티 및 액세스 관리(IAM) 인프라를 구축해 운영하고 있습니다. 이는 수년에 걸친 정책 설정, 통합 작업, 그리고 구성원들의 거부감 없는 온보딩 과정을 거쳐 완성된 전사 보안의 핵심 기틀입니다.그러나 새로운 클라우드 솔루션이나 데이터베이스(DB) 벤더를 도입할 때마다 해당 플랫폼만을 위한 별도의 사용자 계정을 생성하고, 패스워드 정책을 세우며, MFA(다요소 인증)를 .. 2026. 5. 20.
2026년 5월 AWS 장애 사태 심층 분석: SingleStore Smart DR이 리전급 재해의 해법인 이유 안녕하세요 에이플랫폼 입니다.2026년 5월 7일 목요일 오후 11시 50분(UTC), AWS 버지니아 북부(US-EAST-1) 리전의 한 데이터 센터 안에서 예기치 못한 사고가 시작되었습니다. 가용 구역 use1-az4 내 냉각 장치들이 잇따라 고장 나며 서버실 온도가 급격히 상승한 것입니다. 불과 몇 분 만에 해당 랙의 EC2 인스턴스와 EBS 볼륨들이 전력을 잃기 시작했습니다.이 순간, 코인베이스(Coinbase)에서 포지션을 정리하려던 트레이더들, 그리고 NBA 플레이오프 경기를 지켜보며 팬듀얼(FanDuel)에 접속했던 베터들은 속수무책으로 에러 화면만 마주해야 했습니다. 이번 포스팅에서는 원문의 상세한 리포트를 바탕으로, 왜 기존의 고가용성(HA) 설계가 이 재앙을 막지 못했는지, 그리고 비즈.. 2026. 5. 15.
엔터프라이즈 보안 인증 및 컴플라이언스 완벽 가이드 - [싱글스토리 18화] 안녕하세요 에이플랫폼입니다.새로운 데이터베이스 도입을 검토할 때, 성능만큼이나 의사결정권자의 머리를 아프게 하는 것이 있습니다. 바로 '보안 및 컴플라이언스(Compliance)' 검토입니다.산더미처럼 쌓인 보안 설문지를 채우고, SOC 2나 ISO 같은 복잡한 인증 마크들을 확인하다 보면 문득 이런 생각이 드실 겁니다. "이 인증들이 실제로 우리 데이터를 어떻게 보호한다는 거지? 우리가 놓치고 있는 책임은 없을까?"단순히 인증 로고를 나열하는 것은 쉽습니다. 하지만 그 인증이 가진 진짜 의미와 '공동 책임의 경계'를 명확히 이해하는 것이야말로, 까다로운 보안 심사 과정을 획기적으로 단축하고 비즈니스를 빠르게 전진시키는 핵심 동력이 됩니다.오늘은 SingleStore 본사에서 전하는 가이드를 바탕으로, .. 2026. 5. 14.
MCP(Model Context Protocol) 완벽 활용법: SingleStore로 구축하는 최강의 AI 데이터 에이전트 안녕하세요 에이플랫폼 입니다.최근 AI 에이전트 기술이 비약적으로 발전하면서, 단순히 학습된 지식을 읊는 수준을 넘어 기업의 실제 데이터를 실시간으로 분석하고 활용하려는 시도가 늘고 있습니다. 하지만 늘 한계로 지적되었던 점이 있습니다. 바로 "LLM(거대언어모델)이 어떻게 보안을 유지하면서 파편화된 데이터베이스에 안전하고 효율적으로 접근할 것인가?"라는 문제였습니다.이러한 고민을 해결하기 위해 탄생한 것이 바로 MCP(Model Context Protocol)입니다.왜 데이터베이스 액세스에 MCP가 필요할까요?기존에는 데이터베이스의 쿼리 결과를 복사해서 AI 채팅창에 붙여넣는 번거로운 과정을 거쳐야 했습니다. 하지만 MCP는 AI 어시스턴트가 외부 도구와 상호작용하는 방식을 표준화합니다. 덕분에 사용자.. 2026. 5. 8.
[SingleStore] 노드 포트 변경 가이드: ALTER NODE 기능 활용법 (v9.0.17+) 안녕하세요 에이플랫폼 입니다.SingleStore 클러스터를 운영하다 보면 네트워크 환경 변화나 정책에 따라 노드의 호스트나 포트를 변경해야 하는 상황이 종종 발생하곤 하죠. 하지만 기존에는 리프를 제거하고(Remove Leaf), 노드를 삭제하고(Delete), 다시 생성해서(Create), 리프로 추가하는(Add Leaf) 번거로운 과정을 거쳐야만 했습니다. "단순히 정보만 바꾸고 싶은 건데..." 하는 아쉬움이 있으셨을 텐데요.드디어 SingleStore 9.0.17 버전부터는 이런 고민을 싹 해결해 줄 'ALTER NODE' 기능이 강화되었습니다! 이제는 노드를 유지한 채 메타데이터만 슥 수정하는 방식으로 훨씬 스마트하게 작업할 수 있게 되었는데요. 운영 효율을 수직 상승시켜 줄 새로운 절차와 주.. 2026. 4. 28.
External Function 활용 단일 트랜잭션 임베딩 구축 안녕하세요 에이플랫폼 입니다.최근 RAG(검색 증강 생성)나 AI 기반의 벡터 검색 서비스를 구축하는 기업들이 정말 많아졌습니다. 그런데 이 시스템을 직접 개발하다 보면 묘하게 번거롭고 피로한 작업 하나를 마주하게 됩니다. 바로 '데이터 적재와 임베딩(Embedding) 변환' 과정입니다.기존 파이프라인은 대부분 '투 스텝(2-step)'으로 이루어져 있었습니다. 애플리케이션(백엔드) 서버가 텍스트를 임베딩 API로 보내서 무거운 벡터값(ex. 1024차원의 거대한 숫자 배열)을 응답으로 받아온 뒤, 이를 다시 원본 텍스트와 묶어서 데이터베이스에 INSERT 하는 방식이었죠.이러한 방식은 API 통신 예외 처리 로직을 백엔드에 일일이 짜야 하고, 수많은 벡터 데이터를 애플리케이션 메모리에 들고 있어야 하.. 2026. 3. 30.
SingleStore를 이용한 Graph Query 성능 비교 안녕하세요, 에이플랫폼입니다.실시간 대용량 데이터 분석에서 SingleStore는 이미 독보적인 성능을 증명해 왔습니다. 하지만 사기 탐지(Fraud Detection)나 리스크 관리처럼 '데이터 간의 복잡한 관계'를 파헤쳐야 하는 영역에 들어서면 고민이 시작됩니다.SQL로 수많은 JOIN을 감당하며 쿼리를 짤 것인지, 아니면 별도의 그래프 DB(GraphDB)를 도입해 데이터를 복제하는 번거로운 ETL 과정을 감수할 것인지의 기로에 서게 되죠. 데이터의 양이 늘어날수록 이 선택의 무게는 더 무거워질 수밖에 없습니다."데이터는 SingleStore에 그대로, 분석은 그래프처럼"이러한 페인 포인트(Pain Point)를 해결하기 위해 Zero-ETL 그래프 엔진인 'PuppyGraph'에 주목했습니다. P.. 2026. 3. 27.
SingleStore vs ClickHouse: 실전 벡터 DB 성능 비교 안녕하세요, 에이플랫폼입니다.최근 생성형 AI와 RAG(검색 증강 생성) 기술이 비즈니스의 핵심 역량으로 자리 잡으면서, 고차원 데이터를 처리하는 '벡터 데이터베이스'에 대한 관심이 어느 때보다 뜨겁습니다. 추천 엔진부터 시맨틱 검색까지, 이제 벡터 연산 성능은 곧 서비스의 경쟁력이 되고 있습니다.오늘 포스팅에서는 SingleStore에서 진행한 흥미로운 벤치마크 결과를 소개해 드리고자 합니다. 바로 분석형 데이터베이스로 잘 알려진 ClickHouse와 SingleStore의 벡터 검색 성능 비교입니다.이번 테스트는 단순히 단일 쿼리의 속도를 비교하는 데 그치지 않았습니다. 실제 엔터프라이즈 운영 환경과 유사한 다각도의 시나리오를 구성하여, 각 데이터베이스가 복잡한 부하 상황에서 어떤 기술적 대응력을 보.. 2026. 3. 12.
GraphRAG란? RAG의 멀티 홉(Multi-hop) 추론 한계를 해결하는 방법 안녕하세요 에이플랫폼 입니다 오늘은 SingleStore 블로그에서 좋은 글이 나와서 공유 하려고 합니다.RAG가 어떻게 작동하는지, 그리고 왜 GraphRAG가 Traditional RAG를 쉽게 대체하는지 설명해드리겠습니다.검색 증강 생성(RAG)은 외부 지식에 기반을 둔 언어 모델을 구축하는 핵심 기법이 되었습니다.Traditional RAG 파이프라인은 벡터 검색을 통해 관련 텍스트 청크를 뽑아내고, 그 청크를 LLM에 입력해 답변을 생성하는 방식입니다.GraphRAG는 단순 검색을 넘어 엔터티 간의 관계를 파악하는 지식 그래프를 활용합니다.덕분에 여러 단계를 거쳐야 하는 멀티 홉 추론이 가능해지고, 정보의 맥락이 살아있는 정교한 답변을 얻을 수 있습니다.RAG란?LLM은 답변 생성 과정에서 할루.. 2026. 2. 27.

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