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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.
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.
Qdrant Capacity Planning — RAM, 디스크, CPU 산정 가이드
Qdrant 벡터 데이터베이스의 용량 계획을 정리한다. 벡터 수와 차원에 따른 RAM 산정 공식, HNSW 오버헤드, 디스크/mmap 전략, CPU 코어 수 결정 기준을 다룬다.
Rust 검색 엔진에 Redis 캐싱 적용기
Axum 기반 Rust 검색 엔진에 Redis 캐싱 레이어를 추가하여 OpenSearch 필드 설정 조회 성능을 개선한 과정을 다룬다.