elasticsearch3 Elasticsearch 비용 절감의 핵심, LogsDB 도입 및 마이그레이션 방법 핵심 요약: 본 문서는 Elasticsearch의 혁신적인 로그 관리 기술인 LogsDB 인덱스 모드를 상세히 다룬다. 스마트 인덱스 정렬, 고급 압축, 합성 _source 등의 핵심 기술을 통해 로그 데이터 저장 공간을 최대 65%까지 절약하고, 이를 통해 관찰 가능성 및 보안 데이터 관리의 비용 효율성을 극대화하는 방법을 설명한다.관찰 가능성(Observability) 및 보안 팀은 끊임없이 증가하는 로그 데이터와 한정된 예산 사이에서 어려운 싸움을 하고 있다. Elasticsearch의 새로운 인덱스 모드인 LogsDB는 이러한 문제를 해결하기 위해 탄생한 혁신적인 기술이다. LogsDB는 기존 방식 대비 로그 데이터의 저장 공간을 최대 65%까지 획기적으로 줄여주며, 이를 통해 조직은 비용 부담 .. 2025. 7. 1. Elastic Cloud 및 온프레미스 환경을 위한 AlibabaCloud AI Search 설정법 핵심 요약: 본 문서는 Elasticsearch 8.14 이상 버전의 Open Inference API를 활용하여, Elastic Cloud 또는 Self-Hosted(온프레미스) 환경에서 AlibabaCloud의 AI Search 서비스를 통합하는 포괄적인 가이드를 제공한다. 설치, 설정, 실제 사용 예제부터 고급 활용까지 전 과정을 다룬다.Elasticsearch의 강력한 검색 기능과 AlibabaCloud의 최첨단 AI 서비스를 결합하여 차세대 지능형 검색 솔루션을 구축할 수 있다. 이 가이드는 Elastic의 Open Inference API를 매개로 하여, 사용자가 직접 운영하는 Elasticsearch 환경(클라우드 또는 온프레미스)에서 AlibabaCloud의 텍스트 임베딩, LLM 기반 답.. 2025. 7. 1. 복잡한 쿼리 없이 Elasticsearch 데이터 분석: MCP 활용법 핵심 요약: 본 문서는 Anthropic의 Model Context Protocol(MCP)을 사용하여 Elasticsearch 데이터와 자연어로 상호작용할 수 있는 MCP 서버를 구축하는 전 과정을 단계별로 설명한다. 이 가이드를 통해 사용자는 복잡한 Query DSL 없이 AI 에이전트로 데이터를 탐색하고 비즈니스 인사이트를 도출하는 방법을 습득할 수 있다. AI 모델을 활용할 때 가장 큰 제약 중 하나는 실시간 외부 데이터 소스에 접근하는 것이다. 기존의 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템은 정적인 문서 검색에 그치는 경우가 많지만, Anthropic에서 개발한 오픈 표준인 Model Context Protocol(MCP)는 AI 에이전트가 데이터 소스와 안전한.. 2025. 7. 1. 이전 1 다음
