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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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kakaopay·
kakaopay·우리의 애플리케이션에서 PreparedStatement는 어떻게 동작하고 있는가
문제JDBC PreparedStatement 는 Hibernate · HikariCP · MySQL Connector/J 같은 추상화 레이어를 지나면서 실제 동작이 가려진다. 잘못된 설정은 MySQL 의 PREPARE 호출 횟수와 성능에 큰 영향을 준다.
접근추상화 레이어를 내부 구현 수준까지 따라가 PreparedStatement 가 어디에서 캐시되고 어디에서 reset 되는지 검증. `useServerPrepStmts`, `cachePrepStmts` 같은 옵션과 성능을 정량 비교한다.
결과"추상화된 채로 막 쓰는" 단계에서 "설정 의도를 안다" 단계로 올라간다. PreparedStatement 설정 가이드라인을 실측 데이터로 정리.
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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