인터뷰를 공유하게 되어 기뻐요! Seyed Hossein Ahmadinejad, Nulli의 선임 ID 및 액세스 관리 설계자와 함께합니다.
이번 대화에서 Seyed는 ID 간의 관계와 연결의 중요성을 더 많은 사람들이 인식할수록 기존 데이터베이스에서 Neo4j와 같은 그래프 데이터 플랫폼으로 마이그레이션하는 것을 더 많이 고려하게 될 거라고 믿는 이유를 설명해 줬어요.
Julia Astashkina: ID 및 액세스 관리 분야에는 어떻게 참여하게 되셨나요?
Seyed Hossein Ahmadinejad: 2008년 석사 과정을 시작한 이후 지금까지 보안, 개인 정보 보호, ID 및 액세스 관리 분야에 종사해 왔어요. 이게 바로 제 열정이자 일이고 연구 관심사이기도 하죠.
줄리아: 훌륭하네요. Nulli와 귀하가 해결하고 있는 문제에 대해 좀 더 말씀해 주시겠어요?
Seyed: Nulli의 전문 분야는 IAM(ID 및 액세스 관리)이에요. ID 및 액세스 관리를 사용하면 사용자, 장치, 스마트 센서, 일반적으로 모든 것을 식별할 수 있죠. 이를 통해 적절한 권한을 가진 사용자가 보호된 리소스에 액세스할 수 있게 돼요.
어떤 의미에서 ID 및 액세스 관리는 기본적으로 안전한 데이터 공유를 가능하게 해요. 이러한 ID 및 액세스 관리 문제는 영원히 존재해 왔지만 시간이 지남에 따라 과제도 진화해 왔죠.
한 가지 큰 과제는 데이터 볼륨이에요. Nulli에서는 고객을 대신하여 10억 개 이상의 ID를 배포했으며 전 세계적으로 100개 이상의 고객을 보유하고 있어요. 이것이 바로 우리가 하는 일이죠. 우리는 신원 및 액세스 관리 솔루션을 제공하고 이러한 문제에 대한 혁신적인 아이디어와 솔루션을 사용하려고 노력하고 있어요.
Julia: 이러한 문제를 해결하기 위해 그래프 기술이 정확히 필요한 이유는 무엇인가요?
Seyed: 앞서 언급했듯이 ID 및 액세스 관리 문제는 시간이 지남에 따라 변화해 왔어요. 예를 들어, 몇 년 전 사물인터넷(Internet of Things)이라는 아이디어가 제안되자 기업들은 IoT 플랫폼을 구축하기 시작했죠. 그리고 그때 우리는 ID 간의 관계와 연결이 고객에게 서비스를 제공하고 액세스 관리 목적 모두에서 매우 중요하다는 것을 깨닫기 시작했어요.
간단한 예로 건물 내 스마트 장치를 유지 관리하는 건물 관리 회사와 같은 것을 상상할 수 있어요. 그리고 여러 도시의 건물을 관리하는 도시 관리자 같은 사람을 상상해 보세요. 이제 도시 관리자가 특정 건물의 온도 조절 장치를 읽으려고 한다고 가정해 볼게요.
액세스 관리 관점에서 허용 여부 또는 해당 요청을 거부해야 하는지 여부를 결정하려고 하는 거죠. 이를 확인하려면 도시 관리자부터 시작하여 그가 관리하는 모든 도시로 이동한 다음 모든 건물과 건물의 여러 층을 탐색한 다음 마지막으로 특정 스마트 온도 조절 장치를 찾아야 해요.
일반적으로 이러한 데이터를 모델링하기 위해 관계형 데이터베이스를 사용하려면 여러 JOIN 작업을 수행해야 해요. 그리고 우리 모두는 관계형 데이터베이스의 JOIN이 매우 비싸고 확장성이 없다는 것을 알고 있죠.
그래서 우리는 이 데이터를 기본 그래프 데이터베이스인 Neo4j로 가져오기로 결정했어요. Neo4j를 사용하면 도시 관리자부터 온도 조절 장치까지 모든 관계를 효과적으로 탐색하여 해당 쿼리에 답할 수 있어요.
그때 우리는 Neo4j를 사용하기 시작했어요. 우리는 이를 여러 프로젝트에서 사용해 왔으며 매우 잘 작동하고 있어요. 이것이 우리가 ID 및 액세스 관리의 맥락에서 Neo4j를 사용하기 시작한 첫 번째 이유였죠.
Julia: 데이터 분석에도 Neo4j와 Knowledge Graph를 사용하시나요?
Seyed: 예. 일반적으로 데이터 분석은 ID 및 액세스 관리에 사용되며 일반적으로 관리자에게 통찰력을 제공하는 데 사용돼요. 우리는 그것을 다양한 목적으로 사용할 수 있게 되었어요.
한 프로젝트에서 우리는 역할 기반 액세스 관리 시스템을 사용하는 회사를 상대하고 있었어요.
그들에게는 사용자가 있었고, 해당 사용자에 대한 모든 역할과 자격, 그리고 보호되는 모든 리소스가 있었죠. 역할과 자격은 사용자에게 해당 리소스로 작업을 수행할 수 있는 권한을 부여했어요.
문제는 역할과 자격이 너무 많고 그 중 다수가 해당 사용자의 액세스 요청에 따라 무작위로 할당되었다는 것이었어요.
또 다른 두 가지 문제가 있었어요. 첫째, 이러한 시스템을 유지하는 것이 매우 어려웠고, 둘째, 역할이 제대로 할당되었는지, 실제로 의미가 있는지 확신이 없었죠.
먼저 다른 자격과 유사하지 않은 이상값을 찾기 위해 Neo4j의 데이터에 대해 데이터 분석 알고리즘을 실행해야 했어요.
이는 자격의 역할에 대해 알려줘요. 이는 접근 인증의 일부이죠.
문제를 단순화하기 위해 우리는 커뮤니티 감지 알고리즘을 사용할 수 있었어요. Graph Data Science Library에서 제공하는 알고리즘으로, 이러한 권한을 더 큰 역할과 더 의미 있는 역할로 그룹화하기 위해 Neo4j에서 제공하죠. 이는 문제를 상당히 단순화시켰어요.
그렇습니다. 우리는 확실히 데이터에 대해 데이터 분석 알고리즘을 실행해요.
줄리아: 흥미롭네요. ID 및 액세스 관리 분야에서 Neo4j의 미래를 어떻게 보시나요?
세예드: 저는 점점 더 많은 사람들이 ID와 모든 연결 사이의 관계의 중요성을 깨닫기 시작하면서, 전통적인 데이터베이스에서 Neo4j와 같은 Graph Database로 마이그레이션하는 것에 대해 더 많이 생각하기 시작한다고 믿어요.
이미 그런 움직임이 보이고 있다고 생각해요. 다양한 산업 분야에서 사람들은 고객에게 더 많은 부가가치를 제공하기 위해 다양한 엔터티 간의 모든 연결을 살펴봐야 한다는 점을 이해하고 있죠. 이는 ID 및 액세스 관리 관점에서도 새로운 추세라는 것을 보여주는 것 같아요. 이러한 이유로 점점 더 많은 회사와 고객이 전통적인 데이터베이스에서 Neo4j로 이동하는 것을 보게 될 거라고 생각해요.
줄리아: 통찰력 있는 대화를 나눠주셔서 정말 감사합니다. 오늘 함께해서 정말 기뻤어요.
향후 5분 인터뷰에서 Neo4j 프로젝트에 대해 공유하고 싶으신가요? content@neo4j.com으로 연락 주세요!
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