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cloudflare-blog·
cloudflare-blog·Our billing pipeline was suddenly slow. The culprit was a hidden bottleneck in ClickHouse
#clickhouse#lock-contention#query-planner
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spoqa·이벤트 로그 체계 구축 여정
문제스포카 키친보드의 기존 이벤트 로그 체계는 데이터가 부족하고 Figma 시안과 분리돼 있어 디버깅이 어려웠다.
접근구글 시트에 Screen·Variable·Event·Update 시트를 두고 Figma 시안과 로그 명세를 통합 관리한다. Redash로 BigQuery 스키마와 자동 비교해 검증한다.
결과직관적 이벤트명과 통합 문서화, 자동 검증으로 분석·디버깅 효율이 올라가고 팀 간 협업 비용이 줄었다.
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AWS Korea·Amazon ElastiCache for Valkey의 CESC로 Interactive AI 스토리텔링 플랫폼 최적화하기
문제Interactive AI 스토리텔링 플랫폼 타닥(뷰컴즈) 이 실시간 이미지 생성 응답 3~5초, 비용 부담이 큼.
접근CESC(Context Enabled Semantic Caching) — 사용자 입력·월드 메타·캐릭터 상태를 벡터화해 ElastiCache for Valkey 에 저장. 유사 과거 요청 검색해 캐시 이미지 즉시 반환. Valkey GLIDE 클라이언트 하이브리드 검색 + LLM 검증으로 환각 방지.
결과캐시 적중 시 응답 100ms 미만(98% 단축). 전체 트래픽 35% 캐시 처리. 월 1,750만 원 생성 비용 절감.
#embedding#aws#valkey+2 - DB / 데이터·AWS Korea·
Aurora PostgreSQL에서 한국어 하이브리드 검색 구현하기: pg_bigm + pgvector로 만드는 한국어 특화 RAG
문제RAG 애플리케이션의 한국어 검색에서 벡터 검색만으론 고유명사·전문용어 누락과 조사 변화 매칭에 약하다.
접근Aurora PostgreSQL 에서 pg_bigm(바이그램 키워드 검색)과 pgvector(벡터 시맨틱 검색)를 RRF(Reciprocal Rank Fusion)로 결합한 하이브리드 검색을 구성.
결과두 방식의 약점이 상호 보완되어 한국어 RAG 의 검색 품질이 개선. 키워드·의미 검색을 한 DB 안에서 통합 운용 가능.
#rag#pgvector#hybrid-search+1