[카테고리:] 커넥터
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Streams by Datanexions & Couchbase: 실시간 데이터 integration을 위한 혁신
실시간으로 데이터를 효과적으로 활용하는 것은 기업들이 직면한 과제입니다. 고객 경험 최적화, 의사결정 개선, 거래 보안 보장 중 무엇에 관한 것이든 데이터 흐름 관리는 전략적 문제입니다. 그 결합은…
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Couchbase와 연동되는 3가지 EF Core 통합 기능
카우치베이스의 새로운 EF Core 공급자는 전통적으로 관계형 데이터베이스에만 국한되었던 것까지 포함하여, 강력한 .NET 통합의 가능성을 열어줍니다. 이 글에서는 Identity, GraphQL, OData가 카우치베이스와 어떻게 연동되는지 살펴봅니다. 다음 내용에서…
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Confluent Cloud용 완전 관리형 카우치베이스 커넥터 소개
실시간 애플리케이션을 구축하는 것은 종종 Couchbase 같은 운영 데이터베이스를 Confluent와 같은 데이터 스트리밍 플랫폼에 연결하는 것을 요구합니다. 그러나 이러한 통합을 관리하는 것은 복잡할 수 있으며, 팀이 커넥터를 배포하고, 네트워킹을 구성하고, 스키마를 관리하며, 그리고…
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Couchbase and K2view Partner on Synthetic Data for Building AI Applications
Artificial Intelligence is only as effective as the data it learns from. For many organizations, the challenge isn’t access to data, but access to safe, representative, and adaptable data. That’s where synthetic data comes…
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Agno에 벡터 스토어로 Couchbase 소개하기
Couchbase가 이제 Agno의 벡터 스토어로 지원된다는 소식을 기쁘게 전합니다. 이번 통합은 Agno의 에이전트 오케스트레이션 기능과 Couchbase의 고성능, 확장 가능한 벡터 스토어의 장점을 결합하여...
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n8n과 Couchbase 벡터 검색을 이용한 간단한 여행 에이전트 워크플로우 구축
이 튜토리얼에서는 n8n의 워크플로 자동화 플랫폼을 사용하여 Couchbase의 벡터 검색 기능의 강력함을 활용하는 방법을 시연합니다. 다음과 같은 기반으로 휴가지를 추천하는 간단한 여행사 워크플로를 구축해 보겠습니다.
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실시간 데이터란 무엇인가: 유형, 이점 및 한계
실시간 데이터란 무엇인가? 실시간 데이터는 생성 후 보통 수밀리초 또는 수초 내에 최소한의 지연 시간으로 처리되어 사용 가능해지는 데이터를 의미합니다. 이는 시스템이 다음과 같은 상황에서 이벤트에 즉각적으로 반응할 수 있도록 합니다...
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Optimizing TCO: Automate Cluster Hibernation Using Terraform
Couchbase Capella’s Cluster On/Off feature allows users to pause and resume their clusters seamlessly, without permanently deleting the data, helping optimise cloud expenses and improve operational efficiency. In this blog, we’ll explore how this…
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카우치베이스(Couchbase)로 머신러닝(ML) 애플리케이션의 성능 극대화하기
다음과 같은 상황을 상상해 보세요. 여러분은 핀테크 기업의 개발자이고, 사용자 중 한 명이 $1,000에 대한 해외 거래 승인을 했는지 묻는 알림을 받았습니다. 당황하기보다는,…
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Couchbase용 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버 소개
자율형 AI 에이전틱 시스템과 생성형 AI 애플리케이션의 초석은 다양한 데이터 소스와 지식 베이스의 확장 기능으로 강화된 LL인 “확장형 LLM(Augmented LLM)”입니다. 그 도입 이후, 그곳에는…
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wasmCloud를 활용한 다중 언어 분산 애플리케이션의 새로운 모델
분산 애플리케이션 개발은 지난 10년 동안 급격하게 발전했습니다. 단순한 서비스 간 통신으로 시작된 것은 이제 데이터 센터, 클라우드 환경, 쿠버네티스 클러스터, 그리고 점점 더 많은 엣지 장치에 걸쳐 있는 복잡한 마이크로서비스 웹으로 성장했습니다.
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Couchbase, Arize AI와 제휴하여 신뢰할 수 있고 프로덕션 준비가 된 AI 에이전트 애플리케이션 지원
기업들이 프로덕션 수준의 AI 에이전트 애플리케이션을 배포하려고 함에 따라, 대형 언어 모델(LLM) 관측가능성(observability)은 성능과 신뢰를 모두 보장하기 위한 필수적인 요구사항으로 부상했습니다. 조직은 에이전트가 다음과 상호작용하는 방식에 대한 가시성이 필요합니다...