애플리케이션 개발 시간을 단 며칠로 단축

Apache Iceberg와 Amazon S3 Tables를 기반으로 구축된 Supabase Analytics Buckets는 분석 애플리케이션을 지원하고, Supabase Vector Buckets는 시맨틱 검색 및 개인화와 같은 AI 기능을 구동하는 전용 스토리지를 제공합니다. Supabase ETL은 Postgres 데이터베이스에서 분석 도구로 데이터를 한 번의 클릭으로 자동으로 전송하여 수개월에 달하는 프로그래밍 시간을 최소화합니다.

AWS 서비스를 기반으로 Supabase는 현재까지 1,000만 개 이상의 데이터베이스를 구축했으며 스타트업이 선택하는 플랫폼이 되었으며, Y Combinator 프로그램의 60% 이상이 Supabase를 기반으로 구축되었습니다.

이러한 도구는 개발자가 기업과 사용자 모두에게 필요한 애플리케이션을 개발하는 데 도움을 줍니다. 고객은 프로토타입부터 프로덕션까지 원활하게 애플리케이션을 확장하여, 성장을 저해하는 값비싸고 복잡한 재구축 작업 없이 수백만 명의 사용자에게 서비스를 제공할 수 있습니다.

Supabase는 AI 코드 생성기가 완성된 애플리케이션을 만드는 데 필요한 모든 백그라운드 작업을 처리하며, 세계에서 가장 널리 사용되는 데이터베이스 중 하나인 PostgreSQL이 유일한 관리자 및 컨트롤러 역할을 합니다. 현재 전 세계 500만 명의 개발자에게 서비스를 제공하고 AWS에서 운영되는 이 플랫폼은 개발자가 창의적인 흐름을 유지하는 동안 AI 엔진이 애플리케이션을 프로덕션에 적합하게 준비하는 복잡한 작업을 처리하는 "코딩 분위기"를 조성하는 핵심 요소로 자리매김했습니다.

현재 Supabase는 아시아 태평양 (싱가포르), 아시아 태평양(도쿄), 아시아 태평양(시드니), 유럽(런던), 미국 서부(북부 캘리포니아)를 포함한 17개 AWS 지역에서 운영되며, 개발자가 고객과 더 가까운 곳에 데이터베이스를 구축하여 대응 속도를 높일 수 있도록 지원합니다.

발표된 주요 서비스는 다음과 같습니다. Supabase ETL은 Postgres에서 통합 데이터 계층으로 데이터를 자동 이동하여 분석 및 AI 기능을 동시에 지원합니다. 단 한 번의 클릭으로 ETL은 Supabase Analytics Buckets과 Supabase Vector Buckets에 데이터를 복사하여 대시보드 및 AI 애플리케이션을 위한 깔끔하고 체계적인 데이터 소스를 생성합니다.

Supabase Analytics Buckets는 Amazon S3 테이블에서 Apache Iceberg 형식을 지원하므로 분석 데이터는 Amazon 및 타사 서비스에서 직접 읽을 수 있는 형식으로 저장됩니다. 고객이 대시보드나 보고서를 실행하려는 경우, Supabase ETL은 사용자의 기본 PostgreSQL에서 Analytics Buckets로 데이터를 복사하여 사용 중인 데이터베이스에 업로드하지 않고도 Amazon Athena, Amazon Redshift, Amazon EMR 또는 Amazon QuickSight에서 데이터를 쿼리할 수 있도록 합니다.

Supabase 벡터 버킷을 사용하면 Postgres 데이터베이스 대신 Amazon S3에 대용량 벡터 데이터 세트를 저장할 수 있습니다. 이는 특히 시맨틱 검색 및 제안과 같은 기능에 중요합니다.

란 안

출처: https://doanhnghiepvn.vn/kinh-te/kinh-doanh/rut-ngan-thoi-gian-phat-trien-ung-dung-chi-con-vai-ngay/20251208080909227