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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.
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.
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.
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.