단 하나의 데이터베이스로
보다 강력하게
보다 강력하게
C++로 만들어 대용량 데이터를 서버 환경 뿐만 아니라 개인 개발 환경에서도 지연 없이 처리합니다. 더불어 대규모 트래픽 처리, 데이터 보호를 위한 빠른 백업, 캐시 데이터 처리, 머신러닝, 검색 등 데이터베이스 하나에 모두 담아냈습니다. 필요한 모든 것을 내장하거나 통합해주는 것은 물론 어떤 데이터도 형태에 맞게 알아서 저장해 줍니다.
대규모 비정형 데이터를 개인 개발 환경에서도 쾌적하게 처리
Aeca Search Demo는 영문/국문 위키피디아 전문 및 공개 이미지 등 총 7억 개의 벡터 임베딩과 함께 GPT 3.5를 적용하였고 MacBook Air M2로 개발되었습니다.
비즈니스에 최적화된 데이터 모델을 하나 또는 다중 선택
Key-Value, Document, Time Series, Vector을 모두 제공하여 비즈니스나 AI 애플리케이션의 기술적 요구사항에 딱 맞는 데이터 모델을 선택할 수 있습니다. 문서, 이미지, 오디오, 비디오 데이터 등 저장하고 싶은 데이터 타입 또는 구현하고 싶은 애플리케이션에 맞춰 다양한 데이터 모델로 조합하여 사용해 보세요.
- Key-Value
- 캐시, 웹사이트 세션 저장 또는 모든 종류의 상태관리 등으로 사용 가능
- Document
- 컬렉션, 문서, 쿼리 언어, 유연한 인덱싱 등 제공
- Time Series
- 실시간 시계열 데이터 처리 기능 제공
- Vector
- 문서, 이미지, 영상 등 다양한 데이터를 벡터화하여 벡터 임베딩 저장
- 벡터 임베딩 간 유사도 검색 지원
- 한 번에 한 개의 임베딩 모델만 사용할 수 있는 다른 제품과 달리 두 개 이상의 임베딩 모델을 동시에 사용 가능
Secondary Index 조합을 통한 데이터베이스 성능 개선
검색, 쿼리 속도 등 데이터베이스 핵심 성능을 극대화 할 수 있는 Secondary Index를 제공합니다.
하나의 데이터베이스에서 단일 또는 여러 인덱스를 조합하여 검색 성능을 세밀하게 조정할 수 있습니다.
하나의 데이터베이스에서 단일 또는 여러 인덱스를 조합하여 검색 성능을 세밀하게 조정할 수 있습니다.
- Unique / Non-unique Indexes
- Clustered / Non-clustered Indexes
- Partial Indexes
- Full-Text Search Indexes
- Vector Search Indexes
캐시 데이터베이스가 따로 필요 없는 Time to Live
Time to Live 기능을 통해 개인 정보, 로그인 유저 세션 정보 등 특정 기간 후 삭제 해야하는 임시 저장 데이터를 효율적으로 관리할 수 있습니다.
또한 LLM 사용 시 쿼리 임베딩과 결과를 임시로 저장하여 생성형 AI 서비스 운영의 효율성을 개선합니다.
또한 LLM 사용 시 쿼리 임베딩과 결과를 임시로 저장하여 생성형 AI 서비스 운영의 효율성을 개선합니다.
- LLM 서비스를 위한 캐시데이터 저장
- 이미 입력된 프롬프트와 유사한 임베딩이 캐시로 저장 되었다면 LLM 호출 없이 답변을 제공하여 검색 속도 개선과 비용 절감이 가능합니다.
- 개인 정보 관리
- 개인 정보는 특정 기간이 지난 경우 모두 파기해야합니다. Time to Live를 이용해 만료된 개인정보를 자동으로 삭제합니다.
서버와 클라이언트 간의 빠른 데이터 전송을 위한 Apache Arrow 지원
효율적인 데이터 저장 및 전송 방식인 Apache Arrow를 사용하여 데이터 전송 속도를 높이고, 처리 시간을 단축합니다. Aeca는 Apache Arrow의 표준 기반으로 만들어져 다양한 언어와 플랫폼에서 호환성이 높아 추가적인 데이터 분석과 머신러닝 모델 구축에 큰 기여를 할 수 있습니다.
PyTorch 모델, 지금 바로 통합
새로운 데이터베이스를 만들거나 기존 데이터베이스를 변환할 필요 없이 PyTorch 모델을 쉽게 통합할 수 있습니다. 딥러닝 모델을 배포하고 관리하는 데 드는 시간과 비용을 크게 줄일 수 있습니다. Aeca의 실시간 데이터 처리 기능을 사용하면 End-to-End 자동화 및 머신러닝 모델에 대한 빠른 피드백을 통해 모델의 성능과 품질을 극대화할 수 있습니다.
기존 인프라와 실시간 동기화
Change Data Capture (CDC)를 사용하면 데이터베이스의 변경 사항을 감지하고, 이 내용을 실시간으로 다른 데이터베이스 혹은 애플리케이션과 동기화할 수 있습니다. Aeca는 더 이상 데이터 동기화를 위해 추가 인프라를 구축할 필요가 없도록 도와줍니다.
사용자 정의에 맞는 맞춤형 데이터베이스
Aeca가 제공하는 기능 외에도 필요한 기능이 있다면 다양한 확장 기능을 이용하여 원하는 대로 개발할 수 있습니다. 비즈니스에 꼭 맞는 기능을 하나씩 만들어 보세요.
다양한 개발 언어를 골라 사용하기
데이터베이스 쿼리만으로 부족하다면 Python과 Lua를 사용하여 원하는 동작과 알고리즘을 작성할 수 있습니다. 특히 Lua는 Just-in-Time (JIT) 컴파일을 지원하여 C 언어로 작성한 코드에 가까운 빠른 속도로 실행됩니다. 향후 C++와 같은 네이티브 언어를 지원할 계획이 있으며, 이 외에도 고객이 필요하다면 해당 언어를 추가 지원할 계획입니다. 언제든지 Aeca 팀에게 요청해 주세요!