소개
AI 애플리케이션 및 데이터 기반 서비스에는 정보를 효율적으로 저장하고 검색하기 위한 안정적이고 확장 가능한 데이터베이스 솔루션이 필요합니다. 이 모듈에서는 Azure Database for PostgreSQL을 사용하여 애플리케이션을 빌드하여 AI 솔루션에 영구 데이터 스토리지, 복잡한 쿼리 및 원활한 애플리케이션 통합을 사용하도록 설정하는 방법을 안내합니다.
사용자가 연구 작업을 지원하는 AI 에이전트를 빌드하는 개발자라고 상상해 보십시오. 에이전트는 세션 간에 대화 기록을 유지하고, 다단계 작업 진행 상황을 추적하고, 의사 결정을 알리는 구조적 데이터를 저장해야 합니다. 클라이언트는 시스템이 수천 명의 동시 사용자를 처리하고, 컨텍스트 검색을 위해 초 미만의 쿼리 응답 시간을 유지하고, 대화 기록 전반에서 복잡한 쿼리를 지원해야 합니다.
유연한 스키마에 대한 JSON 지원, 강력한 트랜잭션 보장 및 광범위한 확장 에코시스템을 포함하여 풍부한 기능 집합으로 PostgreSQL을 선택했습니다. 그러나 데이터베이스 인프라를 관리하고, 고가용성을 보장하고, 백업을 처리하고, 수요에 맞게 크기를 조정하려면 상당한 운영 오버헤드가 필요합니다. 또한 클라이언트는 ID 관리를 위해 Microsoft Entra 통합을 사용하는 엔터프라이즈급 보안이 필요합니다.
Azure Database for PostgreSQL은 개발자가 필요로 하는 제어 및 유연성을 제공하면서 인프라 관리를 제거하는 완전히 관리되는 PostgreSQL 환경을 제공합니다. 이 서비스는 패치, 백업 및 고가용성을 자동으로 처리하므로 데이터베이스 인프라를 유지 관리하는 대신 애플리케이션 논리를 빌드하는 데 집중할 수 있습니다.
이 모듈을 완료하면 다음을 수행할 수 있습니다.
- Azure Database for PostgreSQL의 아키텍처 및 주요 기능 설명
- Microsoft Entra 인증 및 TLS를 사용하여 PostgreSQL에 대한 보안 연결 설정
- 테이블, 인덱스 및 제약 조건을 포함한 데이터베이스 스키마 만들기 및 관리
- 일반적인 데이터 작업에 대한 효율적인 SQL 쿼리 작성
- Python을 사용하여 Azure Database for PostgreSQL을 애플리케이션에 통합