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기간 21 시간
코스 개요
PostgreSQL을 위한 엔터프라이즈 AI 기본 원리
- 최신 AI 인프라에서 PostgreSQL의 포지셔닝
- AI 모델 라이프사이클 및 데이터 파이프라인 아키텍처
- 엔터프라이즈 데이터 전략과 AI의 통합
AI 워크로드를 위한 PostgreSQL 배포
- PostgreSQL 및 필수 AI 확장 기능 설치
- pgvector 및 AI 처리 플러그인 구성
- 임베딩 및 추론 성능을 위한 PostgreSQL 최적화
AI 통합 전략
- Deepseek, Qwen, Mistral Small, OpenAI와의 PostgreSQL 연결
- AI-PostgreSQL 상호작용을 위한 RESTful API 구축
- SQL 쿼리 내에 LLM 기반 분석 통합
벡터 데이터베이스 및 의미론적 인텔리전스
- 임베딩 및 벡터 유사도 검색 이해
- 의미론적 검색을 위한 pgvector 구현
- PostgreSQL을 하이브리드 벡터 데이터베이스와 통합
성능 튜닝 및 최적화
- AI 기반 쿼리를 위한 고성능 인덱싱 및 캐싱
- 병렬 쿼리 실행 및 워크로드 분할
- AI 애플리케이션에서 PostgreSQL의 수평 스케일링
보안, 준수 및 거버넌스
- PostgreSQL의 데이터 계보 및 모델 투명성
- AI 데이터에 대한 액세스 제어 및 감사 로그
- GDPR, SOC 2, ISO 27001 표준 준수
자동화 및 모니터링
- 데이터베이스 모니터링 및 이상치 탐지를 위한 AI 활용
- LLM을 통한 SQL 쿼리 생성 및 최적화 자동화
- AI 기반 가시성 플랫폼과 PostgreSQL 로그 통합
엔터프라이즈 사례 연구 및 미래 로드맵
- PostgreSQL을 활용한 엔터프라이즈 규모 AI 배포
- 프로덕션 환경에서의 비용-성능 최적화
- AI 네이티브 관계형 데이터베이스의 부상하는 트렌드
요약 및 다음 단계
요건
- 관계형 데이터베이스 시스템 및 SQL에 대한 이해
- PostgreSQL 관리 및 개발 경험
- AI/ML 모델 및 데이터 처리 워크플로우에 대한 친숙함
대상 독자
- PostgreSQL과 AI를 통합하는 엔터프라이즈 데이터 아키텍트
- AI 기반 데이터베이스 시스템을 담당하는 엔지니어링 리드
- 보안 AI 환경을 관리하는 데이터베이스 관리자
