SAA-C03 Q296 · Database

Question

한 회사가 Amazon Aurora PostgreSQL 데이터베이스를 사용하는 새로운 웹 애플리케이션을 출시했습니다. 이 회사는 AI 기반의 새로운 기능을 애플리케이션에 추가하려고 합니다. AI 도구를 사용하려면 벡터 스토리지 기능이 필요합니다. 이 요구 사항을 가장 비용 효율적으로 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

Accepted Answer

**문제의 핵심 요구사항 정리:**
1. 이미 Aurora PostgreSQL을 사용 중
2. 벡터 스토리지 기능이 필요
3. **가장 비용 효율적**인 솔루션

**D가 정답인 이유 (단계별):**

① **기존 인프라 활용**: 이미 Aurora PostgreSQL DB가 운영 중이므로, pgvector 확장을 설치하면 별도의 새 서비스를 프로비저닝할 필요가 없음

② **pgvector란?**: PostgreSQL의 오픈소스 확장으로, 벡터 데이터 타입과 유사도 검색(cosine, L2, inner product)을 지원. Aurora PostgreSQL에서 네이티브로 지원

③ **비용 = 0 추가 인프라**: 확장 프로그램 설치는 `CREATE EXTENSION vector;` 한 줄이면 끝. 새로운 클러스터나 서비스 비용이 발생하지 않음

④ **운영 복잡도 최소화**: 별도 서비스를 관리할 필요 없이, 기존 DB에서 관계형 데이터와 벡터 데이터를 함께 관리 가능. 데이터 동기화 문제도 없음

⑤ **AI/ML 통합**: Amazon Bedrock, SageMaker 등에서 생성한 벡터 임베딩을 직접 Aurora에 저장하고 유사도 검색 수행 가능

📖 해설

✅ 정답 분석

❌ 오답 분석

📘 핵심 개념

🏗️ 아키텍처

⚙️ 운영 관점

💰 비용 관점

🎯 시험 팁