이 글에서는 Jupyter AI를 활용해 Jupyter Notebook 환경을 생성형 AI 플레이그라운드로 확장하는 방법을 소개합니다. 설치 방법부터 채팅 인터페이스 활용, 주요 슬래시(/) 명령어와 %%ai 매직 명령어 사용까지, 기본 기능을 단계별로 정리했습니다.

복잡한 ETL 프로세스 없이 StarRocks의 Materialized View로 다양한 데이터 소스를 실시간 통합하는 방법을 소개합니다. StarRocks 내부 테이블과 Apache Iceberg를 원천으로 하는 두 시나리오를 통해 데이터 적재부터 Apache Superset 시각화까지 완전한 파이프라인을 구현하며, 운영비용 절감과 뛰어난 쿼리 성능을 달성하는 실무 가이드입니다.

이 기술 블로그는 StarRocks 분산 분석 데이터베이스를 Kubernetes 환경에서 실제로 배포하고 운영하는 실습 가이드입니다. Shared-nothing과 Shared-data 두 가지 아키텍처 모드를 모두 배포해보며, Helm Chart를 활용한 설치부터 MinIO 객체 스토리지 연동, 실제 데이터 로딩 및 성능 테스트까지 전 과정을 다룹니다. 각 모드별 특성과 성능 차이를 직접 체험할 수 있도록 구성되어 있으며, 운영 환경에서의 모드 선택 기준을 실습을 통해 이해할 수 있게 합니다.

StarRocks는 FE(Frontend)와 BE/CN(Backend/Compute Nodes) 두 종류 컴포넌트로 구성된 단순한 아키텍처의 분석 데이터베이스입니다. 로컬 저장소를 사용하는 Shared-nothing 모드(고성능)와 객체 스토리지를 활용하는 Shared-data 모드(비용 효율적)를 환경에 따라 선택할 수 있습니다. 복잡한 외부 의존성 없이 MPP 구조로 뛰어난 성능과 운영 중단 없는 수평 확장을 제공하는 것이 핵심 특징입니다.

이 가이드는 NVIDIA NeMo Curator를 활용해 대규모 언어 모델(LLM) 학습에 필요한 고품질 데이터셋을 구축하는 방법을 다룹니다. 우리는 간단한 테스트 예시를 해 데이터 수집부터 클리닝, 중복 제거, 언어 라벨링까지, 체계적인 텍스트 큐레이션 파이프라인을 구축하고 실행하는 엔드투엔드 절차를 실습 중심으로 정리했습니다.