고객성공사례

01

FINANCE / 2024–2026

국내최초 대체거래소 전사 표준 DB·Lakehouse

국내 대체거래소의 홈페이지, 회원사, SOR와 내부업무 DB를 TarantulaDB로 표준화하고 150TB Lakehouse를 구축했습니다.

150TB 데이터 플랫폼

• 2025년 3월 오픈 이후 안정 운영
• 일일 120GB+ 데이터 증가
• 서버 8대·150TB Lakehouse
• DB와 분석 플랫폼 단일 기술지원

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02

RETAIL / 2026.01

대형유통사 기간계 DB 전환

기간계 4개 시스템의 외산 상용 PostgreSQL을 TarantulaDB로 전환하고 핵심 배치 시간을 4시간에서 2시간으로 단축했습니다.

배치 시간 50% 단축

• 기간계 4개 시스템과 WAS·OS 동시 전환
• 약 4개월 무사고 전환
• 핵심 배치 4시간 → 2시간
• 오픈 이후 안정 운영

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03

FINANCE & AI / 진행 중

증권사 AI 벡터DB 확장

기존 TarantulaDB 운영 환경을 기반으로 사내 문서·리서치·상담 지식을 검색하는 온프레미스 RAG 환경으로 확장합니다.

운영 DB에서 RAG로 확장

• Tarantula AI 벡터DB와 LLM/RAG 연계
• 민감 데이터 온프레미스 보관
• 기존 PostgreSQL 운영 체계 활용
• 단일 벤더 기술지원

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04

FINANCE / 2025–2026

자본시장 IT 전문기업, AML·PowerBase 조회 서비스

자금세탁방지 시스템 검증에 이어 PowerBase 대고객 조회 서비스에 TarantulaDB가 연속 적용됐습니다.

핵심 서비스 연속 채택

• AML 시스템 2025.10 도입
• PowerBase 조회 계층 2026.03 도입
• 기존 SQL 자산 변경 최소화
• CDC·ETL과 대량 조회 구조 최적화

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05

PUBLIC / 2026.04

교통공기업 대규모 DB 마이그레이션

서로 다른 5개 시스템의 상용 DB 약 82억 건을 TarantulaDB로 전환하고 전체 데이터 정합성을 검증했습니다.

82억 건 무손실 전환

• 5개 DB 통합 전환
• 약 82억 건 데이터 이관
• 약 3개월 수행
• BLOB·대용량 파티션 병렬 추출

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06

CLOUD · PERFORMANCE / 장애 분석

홈쇼핑 기업 클라우드 PostgreSQL 장애 해결

관리형 클라우드 PostgreSQL의 모바일 앱 지연 원인을 분석하고 인덱스, Vacuum, 풀링과 Reader 분산으로 단계 개선했습니다.

평균 응답 140ms → 32ms

• 전체 쿼리 평균 140ms → 32ms
• 모바일 앱 지연 원인 분석
• Vacuum 지연 제거
• 풀링·Reader 분산 가이드

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07

RETAIL · PERFORMANCE / 5일 현장 진단

홈쇼핑기업 PostgreSQL 성능 최적화

인덱스와 SQL, Vacuum과 파티셔닝을 단계적으로 개선해 핵심 상품 조회와 전체 처리 성능을 크게 높였습니다.

상품 조회 12초 → 7ms

• 상품 조회 SQL 12초 → 7ms
• TPS 1,000 → 2,000+
• CPU 사용률 50% → 25%
• 인덱스 최적화 82건

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