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AI로 코드 짤 때 꼭 알아야 할 데이터베이스 개념 ②

SQL은 맞게 짰는데, 운영 중에도 데이터가 지켜지고 있나요? 접속과 권한, 복구와 안전한 변경, 확장과 복제, MongoDB·Redis·DynamoDB와 검색까지. 1편에서 정한 데이터의 기준을 운영과 다른 저장소에서도 지키려면 무엇을 더 정해야 하는지 배우는 2편입니다.

3명 이 수강하고 있어요.

난이도 초급

수강기한 무제한

데이터베이스
데이터베이스
AI 코딩
AI 코딩
바이브코딩
바이브코딩
데이터베이스기초
데이터베이스기초
데이터베이스
데이터베이스
AI 코딩
AI 코딩
바이브코딩
바이브코딩
데이터베이스기초
데이터베이스기초

수강 후 이런걸 얻을 수 있어요

  • DB 접속 계정과 조직별 접근 정책, 연결 풀을 구분하고, 서버 중단과 잘못된 삭제에 맞는 복구 수단을 고를 수 있어요.

  • 복제본이나 캐시, 검색 사본이 옛 값이나 권한 밖 문서를 내보내지 않는지, 무엇을 원본으로 다시 맞출지 판단할 수 있어요.

  • MongoDB·Redis·DynamoDB를 함께 읽고 바꾸는 범위와 보장으로 비교해 필요한 저장소만 고르고, AI가 낸 변경안을 근거로 승인할 수 있어요.

이런 분들께
추천드려요

학습 대상은
누구일까요?

  • 1편을 듣고 운영과 다른 저장소까지 이어가고 싶은 분

  • AI로 만든 서비스를 운영하면서 권한, 복구, 복제 지연 같은 문제를 어디서부터 봐야 할지 모르는 분

  • MongoDB·Redis·DynamoDB를 정말 써야 하는지, 쓰면 무엇이 보장되는지 판단할 기준이 필요한 분

선수 지식,
필요할까요?

  • 1편(행과 관계·조회·변경·동시 요청) 내용을 알고 있으면 좋아요.

  • 코딩 실습과 환경 설치는 없어요. 연결 풀·권한·캐시·복제는 이 편에서 처음부터 설명해요.

안녕하세요
해여입니다.

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강의 평점

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강의

반갑습니다!

AI와 컴퓨터 공학의 무한한 가능성을 탐구하며, 그 여정을 여러분과 나누고 싶은 해여입니다.

학부 시절 '컴퓨터 공학 중독자'라 불릴 만큼 전공에 대한 열정으로 4.4점 이상의 전공 학점으로 수석 졸업하였고, S대학원에서 AI를 전공하며 석사 학위를 받고 박사 과정을 통해 전문성을 심화했습니다.

하지만 이론적 탐구만큼이나 실제 세상의 문제를 AI로 해결하는 것에 큰 매력을 느껴, 박사 과정을 잠시 멈추고 스타트업에서 AI 기반 LLM 및 비디오 분석 프로젝트를 경험하며 귀중한 실전 경험을 쌓았습니다.

지금은 국내 Top3 대기업 중 한 곳에서 LLM 프로젝트 개발 및 PM으로 일하며, AI 기술이 우리 삶에 가져올 긍정적인 변화들을 만들어가는 데 기여하고 있습니다. 제가 겪었던 고민과 해결의 과정, 그리고 현장에서 얻은 생생한 노하우들을 여러분께 아낌없이 전달해 드리겠습니다. AI라는 흥미로운 세계로의 여정에 든든한 길잡이가 되어 드릴게요.

문의 및 제의 : haeyeo.open@gmail.com

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