Neo4j 블로그를 운영하면서 좋은 점은 이야기할 거리가 끊이지 않는다는 거예요. 그래프의 세계는 정말 다양한데요. 사용 사례, 새로운 소식, 커뮤니티의 멋진 그래프 해킹 사례, 똑똑한 파트너 솔루션, 그리고 유용한 팁과 요령까지! 계속해서 새로운 이야기가 쏟아져 나온답니다.
늘 그렇듯이, 2020년에 발행된 블로그 중에서 몇 개만 꼽는 건 정말 어려운 일이었어요. 작년에 블로그에 기여해주신 모든 분들께 진심으로 감사드립니다!
자, 그럼 작년에 가장 인기가 많았던 Neo4j 블로그 11개를 한번 살펴볼까요?
#1. 새로운 Neo4j 온라인 교육 과정을 발표합니다!
그래프 기술을 배우는 건 언제나 흥미진진한 여정이죠! 올해 Neo4j는 GraphAcademy에서 3개의 새로운 온라인 교육 과정을 출시했어요. Neo4j 4.0 소개, Neo4j를 위한 그래프 데이터 모델링 그리고 기본 Neo4j 4.0 관리까지! 그래프 데이터베이스의 기초부터 데이터 모델링, 프로덕션 환경에서 Neo4j 4.x를 사용하는 방법까지 배울 수 있는 과정들이에요. 그래프 기술의 필수 사항을 가르쳐주기 때문에 그래프 여정을 시작하기에 딱 좋은 곳이랍니다.
#2. Neo4j를 사용하여 FinCEN 파일 분석
국제탐사보도언론인협회(ICIJ)가 또 한 건 해냈네요! 9월 말, 그들은 서방 은행을 통해 이루어지고 미국 규제 당국에 의해 묵살되는 산업 규모의 자금 세탁 네트워크를 폭로하는 글로벌 조사, FinCEN 파일을 공개했어요. 그리고 파나마 페이퍼스와 파라다이스 페이퍼 (그리고 다른 여러 건들!) 에서처럼, 이번에도 사건의 실마리를 푸는 데 Neo4j를 활용했답니다. 한마디로 말하면, Neo4j는 '나쁜 놈' 잡는 데 최고라는 거죠!
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#3. Neo4j Graph Database 4.0 소개 [GA 릴리스]
Jim Webber의 말을 빌려볼게요. "저는 2009년부터 Neo4j 코드베이스에 있었는데, 정말 놀라운 변화를 겪었어요. 2009년의 Jim Webber는 2020년의 Neo4j가 어떤 모습일지 상상도 못 했을 거예요. 당시의 저는 데이터베이스가 서버가 될 수 있도록 REST API를 만들고 있었거든요. 지금의 Neo4j는 정말 엄청난 도약이에요!"
"Neo4j 4.0은 그래프 기술에 투자한 최대 규모의 엔지니어링 팀이 1년 넘게 노력한 결과물이에요. 개발자 입장에서 말하자면, 이번 릴리스에 약 100년 치의 노력이 담겨있다고 할 수 있죠."
#4. 코로나19에 대한 그래프와 전략적 대응 노력
의심할 여지 없이, 코로나19는 2020년 뉴스의 중심이었죠. 팬데믹과의 싸움에서 그래프 기술은 바이러스를 극복하는 데 필요한 힘이 될 수 있어요. 네트워크 구조에서 그래프는 사람 간의 연결을 추적할 뿐만 아니라 유전자 간의 관계를 이해하고 유용한 기존 약물을 식별하는 데도 효과적이죠.
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#5. Pokégraph: 모두 그래프로 그려야 해요!
TV 쇼든 게임이든 포켓몬은 정말 매력적이죠. 이 블로그 게시물에서는 조 드포가 Neo4j에서 Pokégraph를 모델링하고, 세대, 능력, 유형 및 동작을 포함하여 포켓몬의 다양한 측면을 다른 포켓몬과 분석하고 연관시키는 방법을 보여줍니다. 모두 그래프로 그려보는 거예요!
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#6. Knowledge Graph 및 AI의 미래 탐색: Accenture의 Charlie Beveridge와의 인터뷰
Knowledge Graph는 빅데이터 시대에 꼭 필요한 존재가 되었죠. Accenture의 수석 컨설팅 관리자인 Charlie Beveridge는 이 5분 인터뷰에서 Knowledge Graph와 인공 지능의 미래에 대해 이야기하는데요. "한마디로 그래프는 전기가 세상을 바꾼 것처럼 AI를 혁신하고 있어요."라고 말하는 부분이 정말 인상적이에요.
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#7. Machine Learning 알고리즘
이 블로그는 올해 정말 많은 사랑을 받았는데요. Lauren Shin이 Machine Learning의 개념, 인간과 Machine Learning의 차이점 (붓꽃 분류 데이터 세트를 예시로), 그리고 그래프를 통해 Machine Learning으로 더 나은 데이터 분석을 할 수 있는 세 가지 접근 방식을 설명한 것이 주효했던 것 같아요. ML과 그래프는 다른 방법으로는 얻을 수 없는 통찰력을 얻도록 도와주는 똑똑한 도구라는 점에서 여전히 매력적인 주제인 것 같아요.
#8. 기업 Knowledge Graph 구축
오늘날 기업은 AI/ML 기반 예측 기능과 결합된 Knowledge Graph의 힘을 활용해서 정보를 효율적으로 유지하고 재사용해야 해요. Neo4j의 솔루션 엔지니어인 Henry Ball이 데모를 통해 처음부터 끝까지 기업을 위한 Knowledge Graph를 구축하는 과정을 안내해 드릴 거예요.
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#9. 린 그래프 데이터 모델이 빠른 혁신을 주도하다: Adobe의 수석 소프트웨어 엔지니어인 David Fox와의 대담
David Fox와의 심층 인터뷰에서는 그가 어떻게 Neo4j를 발견했는지, 그리고 Behance라는 Adobe 활동 피드의 크기 조정 및 성능 문제를 해결하기 위한 그래프 사용 사례를 만든 방법에 대해 이야기해요. Fox는 동료들이 혁신을 주도하고, 더 나은 인프라를 구축하고, 결과적으로 눈에 띄는 비용 절감을 제공하기 위해 Graph Database에 대한 새로운 사용 사례 구현을 찾는 것을 지켜봤대요. 이 인터뷰에서는 그래프 사용 사례가 어떻게 자연스럽게 나타나는지, Graph Database 모델이 얼마나 놀라울 정도로 간결할 수 있는지, 전반적인 개발 및 구현은 어땠는지 확인하실 수 있을 거예요.
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#10. 그래프 데이터 과학을 통한 금융 사기 탐지: 분석 및 기능 엔지니어링
2020년은 'Graph Data Science'라는 용어가 그래프 커뮤니티에서 확고한 입지를 다진 해였죠. 이 블로그에서 Neo4j의 그래프 분석 및 AI 프로그램 디렉터인 Amy Hodler는 사기 탐지 방법의 정확성과 실행 가능성을 높이는 Graph Data Science의 진정한 힘을 살펴본다고 해요.
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#11. GraphConnect 2020 의제: 알아야 할 모든 것
정말… GraphConnect는 우리가 were 2020년 계획은 역대 가장 크고 최고의 Neo4j 이벤트로 설정되었었어요! 그러다가 3월 11일 세계보건기구(WHO)가 코로나19가 세계적인 유행병이 되었다고 발표하기 전까지 우리는 행사를 취소해야 했죠. 🙁 여러분 모두 안전하고 건강하세요! 그리고 향후 GraphConnect에서 다시 만나 뵙기를 바라요!
에이치시스템즈의 LogTree는 Neo4j 기반 GraphRAG 플랫폼으로, 데이터를 자동으로 지식그래프화하고 자연어 질의로 즉시 답을 제공합니다.