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데이터넥슨과 카우치베이스의 스트림: 실시간 데이터 통합을 위한 혁명
고객 경험 최적화, 의사 결정 개선, 거래 보안 보장 등 데이터 흐름을 효과적으로 실시간으로 활용하는 것은 기업이 직면한 과제이며, 데이터 흐름 관리는 전략적인 문제입니다. 데이터넥슨의 카우치베이스와 스트림의 결합은 ...
카우치베이스와 연동되는 3가지 EF 핵심 통합 기능
Couchbase의 새로운 EF Core 공급자는 기존에 관계형 데이터베이스에 묶여 있던 강력한 .NET 통합을 위한 문을 열어줍니다. 이 게시물에서는 Identity, GraphQL 및 OData가 모두 Couchbase에서 어떻게 작동하는지 설명합니다. 이 게시물에서는 다음 세 가지를 살펴보겠습니다.
Confluent Cloud를 위한 완전 관리형 Couchbase 커넥터 소개
실시간 애플리케이션을 구축하려면 종종 Couchbase와 같은 운영 데이터베이스를 Confluent와 같은 데이터 스트리밍 플랫폼에 연결해야 합니다. 하지만 이러한 통합을 관리하는 일은 복잡할 수 있으며, 팀에서 커넥터를 배포하고, 네트워킹을 구성하고, 스키마를 관리하고, 성능을 모니터링해야 합니다. 이러한 과제로 인해 개발 속도가 느려집니다...
AI 애플리케이션 구축을 위한 합성 데이터에 대한 Couchbase와 K2view의 제휴
인공지능은 학습하는 데이터만큼만 효과적입니다. 많은 조직에서 데이터에 액세스하는 것이 문제가 아니라 안전하고 대표적이며 적응 가능한 데이터에 액세스하는 것이 문제입니다. 이것이 바로 합성 데이터가 필요한 이유입니다. 구조를 모방하여 ...
아그노의 벡터 스토어로 카우치베이스 소개
이제 Couchbase가 Agno의 벡터 스토어로 지원된다는 기쁜 소식을 알려드리게 되어 기쁩니다. 이번 통합을 통해 Agno의 에이전트 오케스트레이션 기능과 Couchbase의 확장 가능한 고성능 벡터 스토어의 장점이 결합되었습니다. 이를 통해 개발자는 지능형 멀티 에이전트 시스템을 구축할 수 있습니다...
n8n과 카우치베이스 벡터 검색으로 간단한 여행사 워크플로 구축하기
이 튜토리얼에서는 n8n의 워크플로우 자동화 플랫폼을 통해 Couchbase의 벡터 검색 기능을 활용하는 방법을 보여드리겠습니다. 벡터 임베딩을 사용하여 사용자 쿼리를 기반으로 휴가 목적지를 추천하는 간단한 여행사 워크플로를 구축하여 다음과 같은 작업을 수행합니다.
실시간 데이터란 무엇인가요? 유형, 이점 및 제한 사항
실시간 데이터란 무엇인가요? 실시간 데이터는 일반적으로 생성 후 밀리초 또는 초 이내에 최소한의 지연 시간으로 처리되어 제공되는 데이터를 말합니다. 실시간 데이터를 통해 시스템은 이벤트가 발생하는 즉시 반응할 수 있습니다.
TCO 최적화: 테라폼을 사용하여 클러스터 최대 절전 모드 자동화하기
Couchbase Capella의 클러스터 온/오프 기능을 사용하면 데이터를 영구적으로 삭제하지 않고도 클러스터를 원활하게 일시 중지하고 다시 시작할 수 있어 클라우드 비용을 최적화하고 운영 효율성을 개선할 수 있습니다. 이 블로그에서는 이 기능의 작동 방식과 사용 방법을 살펴봅니다.
카우치베이스로 머신러닝(ML) 애플리케이션 강화하기
핀테크 회사의 개발자인데 사용자 중 한 명이 $1,000에 대한 국제 거래를 승인했는지 묻는 알림을 받는다고 가정해 보겠습니다. 사용자는 놀라지 않고 '아니요'를 클릭합니다...
Couchbase용 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버 소개
자율 AI 에이전트 시스템과 GenAI 애플리케이션의 초석은 다양한 데이터 소스 및 지식 기반의 증강으로 강화된 LLM으로 정의되는 "증강 LLM"입니다. 소개된 이후 많은 화제를 불러일으켰습니다...
와즘클라우드의 다국어 분산 앱을 위한 새로운 모델
분산 애플리케이션 개발은 지난 10년 동안 빠르게 발전해 왔습니다. 단순한 서비스 간 통신으로 시작된 것이 데이터 센터, 클라우드 환경, Kubernetes 클러스터, 그리고 점점 더 많은 에지 디바이스를 아우르는 복잡한 마이크로서비스의 웹으로 성장했습니다. 이러한 시스템은 종종 ...
카우치베이스, 아리제 AI와 제휴하여 신뢰할 수 있고 생산 준비가 완료된 AI 에이전트 애플리케이션 지원
기업들이 프로덕션 지원 AI 에이전트 애플리케이션을 배포하고자 할 때, LLM(대규모 언어 모델) 가시성은 성능과 신뢰를 모두 보장하기 위한 중요한 요구 사항으로 부상했습니다. 조직은 에이전트가 데이터와 상호 작용하고, 의사 결정을 내리고, 정보를 검색하는 방식에 대한 가시성을 확보해야 합니다.