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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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devsisters·쿠키런: 킹덤 길드 업데이트 이후 서비스 이슈 되돌아보기
문제쿠키런 킹덤 길드 업데이트 직후 CockroachDB 특정 Range에 트래픽이 몰리는 Hot Range가 발생해 일부 노드 CPU가 100%까지 치솟았다.
접근Primary Key 포맷 변경과 사전 split 부재가 원인임을 분석하고, 로그인만 차단하는 무중단 대기열과 테이블 단위 백업, 명시적 Range split, 문제 노드 격리를 순차 적용했다.
결과서비스를 정상화하고 분산 DB에서 PK 설계와 신규 테이블 초기 분산 전략이 필수라는 교훈을 정리했다.
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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