카우치베이스 카펠라 AI 서비스 2024
에이전트 AI 애플리케이션 개발 간소화
Capella AI 서비스를 통해 기업은 AI 개발 및 배포와 관련된 데이터 과제를 해결하고 안전하고 확장 가능한 에이전트 기반 AI 애플리케이션을 만드는 프로세스를 간소화할 수 있습니다. Capella AI 서비스를 사용하면 조직은 애플리케이션 에이전트를 효율적으로 프로토타이핑, 빌드, 테스트 및 배포하여 모델과 데이터를 근접하게 유지할 수 있습니다. 이러한 설정은 새로운 기술 구성 요소와 워크플로를 통합할 때 흔히 발생하는 장애물인 지연 시간을 최소화하고 운영 비용을 절감합니다.
Capella AI 서비스에는 다음이 포함됩니다:
- 모델 서비스: 주요 LLM 및 임베딩 모델을 위한 관리형 엔드포인트를 제공하고 프롬프트 및 대화 캐싱, 가드레일, 키워드 필터링과 같은 부가 가치 기능을 제공하여 RAG 및 에이전트 워크플로우를 지원합니다. 데이터와 AI 모델을 코로케이션하면 값비싼 비공개 링크나 사용자 지정 솔루션을 사용하지 않고도 엔터프라이즈급 RAG 애플리케이션 구축에 필요한 개인정보 보호 및 지연 시간 요건을 쉽게 충족할 수 있습니다.
- 비정형 데이터 서비스: 비정형 문서를 추출, 정리, 청크 및 JSON으로 변환하여 벡터화할 수 있도록 준비합니다. 또한 복잡한 문서에서 구조화된 정보를 추출하여 Capella에서 쿼리할 수 있도록 합니다. 이를 통해 개발자는 DIY 전처리 파이프라인 구축과 관련된 시간을 절약할 수 있습니다.
- 벡터화 서비스: Capella에 저장된 데이터의 벡터화 및 인덱싱을 자동화합니다. 이는 모델 및 비정형 데이터 서비스와 함께 개발자가 더 적은 도구로 RAG 파이프라인을 빠르게 구축하는 데 도움이 됩니다.
- AI 에이전트 카탈로그 서비스: LLM 흐름, 추적성 및 거버넌스를 위한 도구, 메타데이터, 프롬프트 및 감사 정보를 위한 중앙 집중식 리포지토리를 제공하여 에이전트 애플리케이션 개발을 가속화합니다. 또한 관련 상담원 도구 검색을 자동화하여 사용자 질문에 답하고 가드레일을 관리하여 시간이 지나도 일관성 있는 상담원 교환이 이루어지도록 보장합니다.
- 카펠라 AI 기능: 익숙한 SQL++ 구문을 사용해 애플리케이션 워크플로우에 직접 AI 기반 데이터 분석을 내장함으로써 외부 도구나 사용자 지정 코드가 필요 없이 개발자의 생산성을 향상시킵니다. 요약, 분류, 감정 분석, 데이터 마스킹과 같은 기능을 통해 개발자는 복잡한 트랜잭션 및 열 형식의 데이터를 단일 통합 플랫폼 내에서 실행 가능한 인사이트로 원활하게 변환할 수 있습니다.
카펠라 무료 티어
개발자의 편의성과 접근성을 개선하기 위해 Capella의 30일 평가판을 대체하는 새로운 Couchbase Capella™ 무료 티어를 소개하게 되어 기쁘게 생각합니다. 개발자는 필요한 기간 동안 Capella를 배우고, 사용하고, 활동을 지속할 수 있으며, 테스트 및 프로덕션 환경으로 작업을 홍보할 수 있도록 지원합니다. 무료 티어는 포럼 및 커뮤니티 지원과 함께 제공되며 9월 9일에 오픈됩니다.
이제 구글 클라우드에서 카펠라 칼럼
이제 Couchbase의 JSON 네이티브 실시간 분석 기능을 AWS뿐 아니라 Google Cloud에서도 사용할 수 있습니다. Capella 고객은 MPP 처리와 컴퓨팅 및 스토리지 분리를 통해 JSON 데이터를 분석이 가능한 컬럼 형식으로 변환하는 데 있어 제로-ETL 데이터 이동을 지원하며, 고성능과 확장성을 제공합니다. Capella iQ를 사용하면 쿼리 생성 및 차트 생성에 자연어를 사용할 수 있습니다. 또한, 개발자는 컬럼형 저장소에서 Capella 트랜잭션 저장소로 데이터를 다시 기록하여 계산된 메트릭을 중요한 애플리케이션에 통합할 수 있습니다.
카우치베이스 엔터프라이즈 서버 7.6 및 7.6.2 발표
벡터 검색 및 AI 기반 적응형 애플리케이션 지원
2024년 봄에 출시된 Capella는 고성능 스토리지, 인덱싱, 벡터 임베딩 검색을 포함한 Couchbase Server 7.6을 지원합니다. 조직은 최종 사용자에게 탁월한 경험을 제공하는 제너레이티브 AI 기반의 초개인화된 적응형 애플리케이션을 구축하기 위해 경쟁하고 있습니다. 벡터 검색을 통해 조직은 검색 증강 생성(RAG) 프레임워크를 사용하여 LLM 및 기타 기반 모델과 상호 작용하여 AI 기반 챗봇과 애플리케이션을 더 안전하고 최신 상태로 유지하며 특정 기업 정보에 정확하게 맞춰 만들 수 있습니다. 또한 팀은 벡터 검색, 텍스트 검색, 범위 검색, 명시적 값 검색, 지리적 공간 검색의 조합인 하이브리드 검색을 사용하여 단일 플랫폼 내에서 최종 사용자를 위한 강력한 검색 솔루션을 구축할 수 있습니다. 별도의 벡터 데이터베이스가 필요하지 않습니다. 단일 SQL 쿼리와 단일 인덱스로 고급 검색을 지원하여 강력하고 지연 시간이 짧은 결과를 제공하는 동시에 TCO를 절감할 수 있습니다. 자세히 알아보기
벡터 검색을 위한 추가 성능 향상
카우치베이스 엔터프라이즈 서버 7.6.2는 7배의 처리량 증가와 메모리 요구 사항 감소 등 자체 관리형 및 카펠라 기반 시스템의 벡터 검색에 놀라운 성능 및 확장성 개선을 추가했습니다. 4096차원 벡터로 지원을 확장하고 데이터와 쿼리 모두에 대해 Base64 압축 벡터를 추가하여 스토리지 오버헤드를 줄입니다. 자세히 알아보기
카우치베이스 모바일에서 벡터 지원
Couchbase는 임베드 가능한 모바일 데이터베이스(Couchbase Lite)에 대한 벡터 지원을 발표한 최초의 데이터베이스 공급업체입니다. 이를 통해 고객은 데이터가 생성되고 소비되는 엣지에서 강력한 AI 기반 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 자세한 내용은 모바일 탭을 참조하세요.
AI 에코시스템 통합
카우치베이스는 개발자의 생산성을 더욱 높이기 위해 LangChain과 LlamaIndex를 통해 AI 파트너 생태계를 강화하고 있습니다. LangChain과의 통합을 통해 공통 API 인터페이스를 통해 광범위한 LLM 라이브러리와 대화할 수 있습니다. 마찬가지로, 카우치베이스와 라마인덱스의 통합은 개발자들이 적응형 애플리케이션을 구축할 때 훨씬 더 많은 LLM을 선택할 수 있도록 해줄 것입니다. 이러한 통합은 쿼리 프롬프트 어셈블리를 가속화하고, 응답 유효성 검사를 개선하며, RAG 애플리케이션을 용이하게 할 것입니다.
쿼리 트래버스로 활성화된 그래프 기능
Couchbase는 그래프 관계 탐색을 지원하므로 계층 구조 및 네트워크 매핑을 위한 재귀 쿼리를 수행할 수 있습니다. 계층적 데이터 구조를 쿼리하면 조직도, 자재 명세서, 공급망 관리, 네트워크 토폴로지 및 소셜 네트워크와 같은 영역에서 ANSI SQL 재귀적 CTE로 복잡한 분석을 수행할 수 있습니다. 자세히 알아보기
새로운 인덱스 리밸런싱으로 최대 80%까지 시간 단축
CPU나 메모리 사용량에 영향을 주지 않고 인덱스 노드의 스케일아웃을 더 빠르게 처리하기 위해 이제 Server 7.6에서는 파일 기반 리밸런싱을 활용합니다. 테스트 결과, 리밸런싱을 완료하는 데 걸리는 시간이 크게 개선되어 프로세스가 더 쉽고 성공적으로 수행되는 것으로 나타났습니다. 자세히 알아보기
다운타임 없는 원스텝 업그레이드, Couchstore에서 Magma로의 업그레이드
고객은 프런트엔드 워크로드를 중단하지 않고도 Couchstore에서 Magma 스토리지 엔진으로 마이그레이션할 수 있습니다. 마이그레이션을 사용하려면 고객이 버전 7.6을 사용 중이어야 합니다. 필요한 경우 언제든지 마이그레이션을 되돌릴 수 있습니다. 자세히 알아보기
빠른 장애 복구 시간으로 HA 개선
데이터 노드가 중단되는 경우, 애플리케이션에서 아무런 조치를 취하지 않아도 쿼리가 자동으로 사용 가능한 다음 데이터 노드로 경로가 변경됩니다. 최소 자동 장애 조치 시간 제한이 5초에서 1초로 줄었고, 하트비트 빈도는 1초에서 200밀리초로 줄었습니다. 자세히 알아보기
쿼리 간소화
초기 개발 및 테스트가 더 쉬워지도록 사용자가 인덱스 없이 모든 데이터베이스 CRUD 및 조인 작업을 수행할 수 있습니다. 따라서 신규 사용자가 인덱스 오류 없이 CREATE, INSERT, SELECT를 사용할 수 있는 환경이 개선됩니다. 또한 사용자는 쿼리 및 인덱싱 노드 없이도 문서 키 접두사를 기반으로 간단한 키-값 범위 스캔을 수행할 수 있습니다. 최상의 성능을 위해 속도가 우선시되는 곳에서는 여전히 인덱스를 사용하는 것이 좋습니다. 자세히 알아보기
카우치베이스 모바일: 새로운 기능
카우치베이스 엣지 서버 소개
카우치베이스 에지 서버 은 비행기, 식당, 창고, 테마파크, 경기장 등 인터넷 환경이 열악하고 컴퓨팅 리소스가 제한된 환경에서 앱 데이터에 대한 저지연 액세스, 오프라인 저장 및 처리 기능을 지원하도록 설계된 엣지 사용 사례를 위한 경량 오프라인 우선 데이터베이스 솔루션입니다.
엣지 서버는 적당한 수의 클라이언트(10명에서 수백 명)를 지원하며, 라즈베리 파이와 같은 단일 보드 컴퓨터나 로우엔드 서버 하드웨어와 같이 본격적인 멀티노드 데이터베이스 클러스터 배포에 필요한 컴퓨팅 및 RAM이 부족한 엣지 하드웨어에서 실행됩니다. 여객기의 좌석 등받이 기내 앱이나 현지 고객이 수백 명에 이르는 캐주얼 다이닝 레스토랑의 테이블탑 디지털 주문 시스템을 구동하는 데 이상적입니다.
엣지 서버는 원격 데이터 동기화 기능도 제공합니다. 카우치베이스 카펠라 앱 서비스 및/또는 동기화 게이트웨이 클라우드에 저장합니다. 엣지 서버를 사용하면 앱 클라이언트는 원격 서버와 연결이 끊긴 상태에서도 데이터에 액세스할 수 있으며, 인터넷이 연결될 때마다 백그라운드에서 클라우드에 대한 데이터 동기화가 이루어집니다. 데이터 액세스는 모든 HTTP 클라이언트가 사용할 수 있는 간단한 RESTful 인터페이스를 통해 제공됩니다. 또한 로컬 스토리지가 필요한 고급 애플리케이션의 경우, 카우치베이스 라이트 임베디드 클라이언트는 로컬 에지 서버와 직접 데이터를 동기화할 수 있습니다.
엣지 서버 정보
Edge Server는 독립형 서버로, Couchbase Lite 데이터베이스의 '두뇌' 역할을 하는 동일한 라이트 코어 엔진인 Couchbase Lite Core로 구동됩니다(모든 Couchbase Lite 배포에서 엔터프라이즈 테스트를 거쳐 배포됨).
서버에서 지원하는 인터페이스는 다음과 같습니다:
1. REST API: 브라우저 애플리케이션을 포함한 모든 HTTP 클라이언트가 데이터에 액세스하고 쿼리하며 데이터의 변경 사항을 수신할 수 있는 RESTful 인터페이스입니다.
2. 원격 동기화: 엣지 서버가 웹소켓 기반 복제 프로토콜을 통해 원격 업스트림 동기화 게이트웨이/앱 서비스와 데이터를 동기화할 수 있습니다.
3. 에지 동기화: 엣지의 다운스트림 카우치베이스 라이트 애플리케이션이 엣지 서버와 데이터를 동기화할 수 있습니다.
4. 서버 동기화: 이 인터페이스는 다른 엣지 서버와 데이터를 동기화하는 데 사용할 수 있습니다. 이는 보조 엣지 서버를 백업(HA용)으로 설정하는 데 유용합니다.
왜 엣지 서버인가?
인터넷 종속성은 엣지 애플리케이션의 지연 시간과 다운타임을 유발할 수 있는 알려진 문제이지만, 엣지에서 로컬로 데이터를 저장하고 처리하여 이러한 문제를 해결하는 것도 때때로 문제가 될 수 있습니다.
특히 비행기 안, 소규모 식당, 항구의 창고, 심지어 도시 한복판의 대형 대형 유통업체처럼 로컬 스토리지와 컴퓨팅 리소스가 극히 제한되어 있는 경우 인터넷과 컴퓨팅 리소스가 제약된 환경에서 운영될 수 있습니다.
카우케이스 엣지 서버의 작은 설치 공간과 내장된 데이터 동기화 기능은 이러한 환경에 완벽한 솔루션을 제공하며, 최소한의 컴퓨팅 리소스로 데이터를 로컬에서 처리할 수 있습니다. 따라서 인터넷이 없어도 앱 사용자에게 매우 빠른 경험을 제공할 수 있습니다. 또한 연결이 가능한 경우, 엣지 서버는 클라우드의 카우치베이스 카펠라와 자동으로 동기화되어 장기적인 데이터 저장 및 분석이 가능합니다.
엣지 서버에 대해 자세히 알아보기
엣지 서버 블로그 확인
다운로드 지금 바로 엣지 서버를 사용해 보세요!
