sql9 SingleStore Vector DB에 관한 10문 10답 Q1. 요즘 DB 시장에서 특수 벡터 DB의 비중이 커지고 있는데, 이 특수 벡터 DB가 무엇인가요? 요즘 DB 시장에서 이 특수 벡터 DB를 빼놓고 이야기할 수가 없죠. 특수 벡터 DB는 주로 고차원의 벡터를 저장하고 검색하는 데에 특화되어 있는데, 특히 최근접 이웃 검색(nearest-neighbor search)에 많이 이용되고 있어요. 그리고 이런 DB들은 "메타데이터"라고 불리는 다른 속성들에 대해서도 어느 정도 필터링이 되긴 하지만, 일반적인 DB 시스템에서 기대하는 모든 기능을 갖추고 있지는 않아요. Q2. 이것을 구매한 후 기존의 데이터 아키텍처에 합치면 어떤 일이 발생하나요? 음.. 과도한 데이터 이동이나 데이터 중복 현상, 그리고 분산된 컴포넌트 간의 데이터 값 불.. 2023. 8. 4. [사례 연구, Infiswift] IoT와 AI 애플리케이션의 분석 기능을 강화한 방법 Infiswift는 주로 IoT(Internet of Things) 배포를 통해, AI를 사용하여 실제 문제를 해결합니다. IoT는 인터넷 연결과 데이터 공유를 통해, 물리적 디바이스의 작동을 최적화합니다. Infiswift의 혁신적인 플랫폼을 사용하면, 규모에 상관없이 엔드포인트(endpoint)에 손쉽게 보안 연결과 관리가 가능하며, 새로운 서비스를 시작하거나 기존 서비스를 개선하는 솔루션을 구축할 수 있습니다. Infiswift는 고객이 재생 에너지, 농업, 제조와 같은 산업에서 데이터 중심적(data-driven) 의사결정을 할 수 있도록 지원합니다. Infiswift는 빠르고 안정적인 분석을 제공하고 지속적으로 업데이트되는 기계 학습(ML) 모델을 지원하기 위해, SingleStore를 Infi.. 2021. 8. 20. [사례 연구, 금융] 머신러닝기반 실시간 이상거래 탐지(미국 메이저 은행) 이 사례 연구는 SingleStore의 제품 마케팅 수석 이사인 Mike Boyarski가 웨비나 세션의 일부로 발표했습니다. Mike는 웨비나를 통해 수십 년 동안 축적된 기술 솔루션을 보유하고 있으며 오늘날의 요구 사항을 충족시키기 위해 인프라를 즉시 발전시켜야 하는 금융 서비스 기관이 직면한 과제에 대해 설명합니다. 웨비나에서도 설명되고 있습니다만, Mike는 주요 미국 은행이 SingleStore를 핵심으로 하는 새로운 스트리밍 데이터 아키텍처를 어떻게 작성했는지를 보여줍니다. SingleStore를 사용하여 이들은 머신러링 모델을 실시간으로 적용하면서 하룻밤 사이에 이루어지는 배치 이상거래 탐지 방식에서 "on the swipe"(실시간) 이상거래 탐지 방식으로 전환할 수 있었습니다. 그는 .. 2021. 8. 10. [사례 연구, monday.com] 엔지니어가 SingleStore의 BI 기능을 효과적으로 사용하는 방법 monday.com의 모든 것은 데이터로 시작되서 데이터로 끝납니다. 따라서 우리(monday.com)는 시스템의 성공적인 구동을 위해 모든 데이터를 정확하고 정밀하게 측정해야 합니다. 우리가 자체 BI 솔루션인 빅브레인(BigBrain)을 처음부터 구축한 이유는 monday.com에서 제공하는 모든 KPI를 추적하고 투명성을 제공하여 팀원 모두가 쉽게 액세스할 수 있도록 하기 위해서 입니다. 우리 빅브레인 팀(현재 4명의 엔지니어가 있으며, 추가로 채용 중)은 monday.com의 성장 가속화에 기여하면서 빅브레인 솔루션을 강화하기 위한 대규모 프로젝트를 수행했습니다. 이 사례 연구 포스팅에서는 빅브레인의 개발자인 Daniel Mittelman이 SingleStore를 사용한 이유와 방법, 그리고 .. 2021. 8. 10. 카드뉴스 1호 | 이제는 NewSQL의 시대 www.a-platform.biz | info@a-platform.biz 2021. 4. 27. 투자배경 : SingleStore – 모든 데이터를 위한 단 하나의 플랫폼 기술 및 소프트웨어 애플리케이션이 점점 더 지배하고 있는 세계에서, 수많은 사용 사례에서 대량의 데이터를 관리하는 능력은 일상적인 비즈니스 활동에 있어 미션 크리티컬한 기능이 되었습니다. 비즈니스 인텔리전스 애플리케이션(예: SaaS 대시보드)을 위한 대규모 분석 워크로드 처리부터 고속 고객 대면 애플리케이션(예: ATM 트랜잭션)에 이르기까지 데이터베이스는 많은 기본적인 비즈니스 기능의 중추 역할을 담당합니다. 그런 만큼 데이터베이스 시장이 크고 빠르게 성장하는 것도 놀랄 일이 아닙니다. 인공지능/기계 학습 애플리케이션의 부상과 실시간 데이터 처리에 의해 가능하게 된 IoT 시장의 가속화와 같은 소프트웨어 움직임에 힘입어 매일 새로운 사용 사례가 등장하고 있습니다. 기업은 고객 경험의 중요성을 점점 더.. 2021. 2. 8. Full-Text Search in SingleStore 오늘 SingleStore에 요청이 많았던 Full-Text Search 기능이 내장되어 있음을 공유합니다. 고객의 피드백 덕분에 real-time application을 구축하는 모든 회사가 이를 이용할 수 있게 되어 기쁘게 생각합니다. Full-Text Search란 무엇인가요? SingleStore가 Fast Searching과 Large String을 지원하는 상태에서 추가적인 기능이 왜 필요한지 궁금할 수 있습니다. 따라서 Full-Text Search(FTS)에 대한 설명부터 시작하겠습니다. Full-Text Search는 두 가지 방법으로 문자열 값을 쿼리 하는 것과 다릅니다. 첫 번째는 성능 차이입니다. 때로는 텍스트를 검색할 때 정확히 무엇을 찾는지 알 수 있습니다. 예를 들어, 만약 여.. 2021. 2. 1. 실시간 시스템 구현을 위한 SingleStore SingleStore를 통한 실시간 시스템 활용 사례 실시간 애플리케이션과 분석이 마이크로 초 단위로 응대를 해야 한다는 것은 모두가 알고 있습니다. 하지만 실시간 시스템은 최근까지 주목 받기 어려웠습니다. “SingleStore”의 도래로 더 많은 조직과 애플리케이션에 개방된 완전히 새로운 실시간 분석 사례들이 나오고 있습니다. 이 블로그는 몇몇 새로운 활용 방안과 사례를 조사해서 여러분들에게 향후 적용 가능한 아이디어를 제공하고자 합니다. 이 성공적인 활용 사례 리스트들은 실시간 대시보드와 분석에 상당한 이점을 제공한다는 점에서 다양한 영감을 줄 수 있을 것입니다. 과거 실시간 시스템 적용 분야의 한계 실시간 컴퓨팅은 운영체제에서 시작되었고, 그 후 실시간을 위한 특별한 소프트웨어 비용으로 인해 .. 2020. 12. 10. [사례 연구, Uber] 실시간 분석을 지원하는 확장형 SQL 데이터베이스(SingleStore) 우버(Uber) 시스템은 분석을 기반으로 구동됩니다. 지금까지 가장 빠르게 성장하고 있는 기업인 우버는 최신의 데이터를 사용하여 고객을 유치하고, 운전자를 직접 안내하며, 응답 시간을 1초 이내로 제공하는 데이터베이스에서 비즈니스를 운영하고 있습니다. 이 프레젠테이션에서 우버의 James Burkhart는 기업 성장에 있어서 중요한 문제였던 지연 시간 문제를 해결하는데 SingleStore가 어떻게 도움이 되었는지 설명합니다. 여기에서 설명하는 주요 사항을 확인한 후 Strata + Hadoop World 2017의 프레젠테이션을 보고 Slideshare에 관련 슬라이드를 검토해보시기 바랍니다. https://www.youtube.com/watch?v=XSXvPNEykb4 Uber Analytics.. 2019. 8. 1. 이전 1 다음
