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단일 서버에서 OpenSearch 최적 배포 — 노드 역할 분리와 자원 격리
단일 서버에서 Docker Compose로 OpenSearch를 배포할 때 ML 노드 역할 분리와 자원 격리를 구현하는 방법을 정리한다. 데이터 노드와 ML 전용 노드를 분리하여 벡터 임베딩 기능을 안정적으로 운영하는 전략을 다룬다.
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OpenSearch 성능 벤치마크와 TPS별 서버 구성 가이드
OpenSearch의 워크로드별 성능 벤치마크와 TPS 기준 서버 구성 사례를 정리한다. Trail of Bits 테스트 결과, CPU/RAM 사양별 권장 구성, GPU 노드 활용 시나리오를 다룬다.
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목적에 맞는 OpenSearch Docker Compose 구성
OpenSearch를 Docker Compose로 배포하는 환경별 구성을 정리한다. 개발/PoC용 단일 노드 구성부터 프로덕션 멀티 노드 클러스터, ML 노드 분리 구성까지 목적에 맞는 docker-compose.yml 예시를 다룬다.
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OpenSearch 벡터 인덱스 생성 가이드 — k-NN 인덱스 설정과 매핑
OpenSearch에서 k-NN 벡터 인덱스를 생성하는 기본 절차를 정리한다. knn_vector 필드 매핑, 엔진 선택(NMSLIB, Faiss, Lucene), space_type과 dimension 설정 방법을 다룬다.