PostgreSQL 관리, 최적화 및 복제 교육 과정

본 과정에서는 데이터베이스 시스템에 인공지능 기술을 통합하기 위해 사용되는 PostgreSQL 서버 확장 기능 및 라이브러리의 기초 내용을 다룹니다. 구체적으로는 임베딩 벡터를 활용한 유사도/시맨틱 검색, 텍스트 기반 SQL 쿼리 생성, 그리고 검색 증강 생성(RAG) 기술이 포함됩니다. 학습자들은 PgVector와 PgAI를 설치하고, 벡터 임베딩을 생성 및 로드하며, 벡터 인덱스를 구축하는 방법을 배우게 됩니다. 또한 시맨틱 검색과 RAG 기능의 구현법도 익히고, Python 또는 JavaScript를 활용한 LangChain 기반의 텍스트 기반 SQL 애플리케이션 개발 기법을 습듭니다. 실제 데모와 직접 실습을 통해 이러한 개념들을 실전에서 적용하는 능력을 갖추게 됩니다.

이 코스는 임베딩 벡터 기반의 유사도/시맨틱 검색을 포함하여 데이터베이스 시스템에 AI 기술을 통합하는 데 사용되는 PostgreSQL 서버 확장 기능의 기본 사항을 다룹니다. 수강생은 PgVector 설치, 벡터 임베딩 생성 및 로드, 벡터 인덱스 생성, 시맨틱 검색 구현 방법을 학습합니다. 데모와 실습을 통해 핵심 개념과 실용적 기술을 강화합니다.

이 실습 중심의 교육 과정은 PostgreSQL에서의 성능 튜닝 기법에 초점을 맞추고 있습니다. 참가자들은 쿼리 실행 분석 방법, 인덱스 최적화 전략, 메모리 및 시스템 설정 조절 기술, 그리고 워크로드 모니터링 기법 등을 습듣게 됩니다. 실제 환경에서의 사례와 실시간 연습을 통해 데이터베이스 및 시스템 차원에서 성능 병목 현상을 정확히 파악하고 해결하는 방안도 배우게 됩니다.

이 과정은 PostgreSQL 데이터베이스를 효과적으로 설치, 구성 및 관리하는 데 필요한 핵심 지식을 제공합니다. 참가자들은 사용자 보안 관리, 백업 및 복원 수행, 로그 관리, 기본 파라미터 튜닝 방법을 학습하게 됩니다. 실무 기반 연습을 통해 학습자들은 실제 환경에서의 관리 작업을 수행하고 성능 최적화 및 리플리케이션과 같은 고급 주제를 위한 기초를 다지게 됩니다.

본 과정은 PostgreSQL에서의 데이터 복제, 고가용성 구현 및 클러스터 관리에 대해 심도 있게 다룹니다. 수강생들은 여러 노드로 구성된 환경을 설계하고 운영하며, 장애 발생 시 자동 복구 기능을 구성하는 방법과 더불어 부하 분산 및 연결 풀링 솔루션에 대해서도 배우게 됩니다. 또한 실시간 복제 실습과 재해 복구 연습이 포함됩니다.

대한민국에서 진행되는 본 강사 주도형 실습 중심 교육은 PostgreSQL 16의 신기능과 개선점을 활용하고자 하는 중급 수준의 개발자 및 관리자를 대상으로 합니다.

과정을 마친 후에는 다음 역량을 습득하게 됩니다:

• PostgreSQL 16의 아키텍처와 구성 요소를 이해합니다.
• 고급 SQL 기능 및 PostgreSQL 확장 모듈을 활용할 수 있습니다.
• 보안 모범 사례와 접근 제어 체계를 구현합니다.
• 백업, 복구 및 성능 모니터링 등 데이터베이스 관리 작업을 수행할 수 있습니다.
• 튜닝 기법과 인덱싱 전략을 통해 데이터베이스 성능을 최적화합니다.
• PostgreSQL 내장 기능을 활용하여 고가용성 및 복제 환경을 구축할 수 있습니다.
• 현대적인 애플리케이션 개발 프레임워크와 PostgreSQL의 통합 방법을 익힙니다.