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PAASUP DIP는 인터넷이 차단된 에어갭(Air-Gapped) 환경에서도 NVIDIA DGX SPARK 단일 노드에 배치, 실시간, LLM RAG 등 고부하 워크로드를 집적한 고밀도 데이터 플랫폼을 실증합니다. RKE2/Rancher 기반 오케스트레이션과 SaaS 방식의 통합 엔진을 통해 20여 종의 기술 카탈로그를 폐쇄망 내에서 유연하게 운영 관리하는 혁신적인 모델을 제시합니다.

Lakekeeper를 활용한 Apache Iceberg 기반 레이크하우스 거버넌스 구축 가이드입니다. OpenFGA 기반의 세밀한 권한 관리, 역할 기반 접근 제어 구현, Spark와 StarRocks 연동을 통한 실제 사례를 단계별로 소개합니다.

Kafka 기반 스트리밍 아키텍처를 활용하여 API Gateway 로그를 실시간으로 수집하고, StarRocks에 저장한 뒤 Apache Superset으로 시각화하는 모니터링 시스템 구축 사례. 서비스 안정성 향상과 장애 대응 시간 단축을 실현합니다.

Apache Iceberg 데이터 레이크 환경에서 Hive Metastore(HMS)를 대체할 REST Catalog(IRC)의 도입 필요성과 장점을 다룹니다. Kubernetes 환경에 최적화된 Rust 기반 오픈소스 카탈로그 Lakekeeper의 특징과 기본 배포 아키텍처를 알아봅니다.

고성능 AI 워크스테이션인 NVIDIA DGX Spark를 도입했지만, 단순한 로컬 접속만으로는 그 잠재력을 모두 끌어내기 어렵습니다. 이 글에서는 NVIDIA Sync를 통한 간편한 기기 관리, Tailscale을 이용한 안전한 원격 액세스, 그리고 Docker Custom Script를 활용해 클릭 한 번으로 생성형 AI 서비스(Ollama, ComfyUI, TensorRT-LLM)를 배포하고 관리하는 ‘나만의 AI 프라이빗 클라우드’ 구축 과정을 상세히 다룹니다.

PostgreSQL에서 StarRocks로의 실시간 CDC 파이프라인 구축 사례입니다. Debezium과 Kafka를 활용하여 초당 4,000건 이상의 데이터를 안정적으로 복제하고, Apache Superset으로 시각화했습니다. StarRocks의 MPP 아키텍처를 통해 분석 쿼리 성능이 대폭 향상되었으며, 확장 가능한 데이터 파이프라인 아키텍처를 구현했습니다.

DuckDB는 SQLite의 분석 버전을 지향하는 임베디드 분석 데이터베이스입니다. 별도의 서버 설정 없이 로컬 환경에서 대용량 데이터를 빠르게 분석할 수 있으며, CSV, Parquet, JSON 등 다양한 파일 형식을 직접 쿼리할 수 있습니다. 이 글에서는 DuckDB의 아키텍처부터 설치 방법, 그리고 실무에서 활용할 수 있는 다양한 SQL 예제까지 상세히 다룹니다.

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.