- 에이전트 AI
The race for enterprise AI dominance has officially shifted from basic model experimentation to massive, production-grade deployment. As organizations scramble to ground their generative AI applications and complex reasoning engines in real-world logic, they face a critical infrastructure challenge: the traditional methods of moving, copying, and siloing data are no longer fast or cost-effective enough to keep up with enterprise demands.
2분기에는 이러한 인프라 문제를 해결하는 데 중점을 두었습니다. Neo4j의 기본 그래프 인텔리전스를 클라우드 데이터가 이미 있는 곳에 직접 가져옴으로써 우리는 글로벌 생태계 전반에 걸쳐 더 높은 성능의 제공 기회와 전례 없는 배포 속도를 열어가고 있습니다. 아키텍처 혁신부터 전략적 보안 확장까지, 이 블로그에서는 최신 이정표를 통해 2026년 하반기에 기업 환경이 가치를 확장하고 데이터 전략을 가속화할 수 있는 방법을 강조합니다.
Neo4j Launches Virtual Graph, Bringing Native Cloud Data Reasoning to Databricks and Snowflake
Neo4j Virtual Graph의 출시는 기업 데이터가 이미 존재하는 곳에 고급 그래프 인텔리전스를 바로 제공합니다. Databricks 및 Snowflake 에코시스템 내에 기본적으로 통합된 Virtual Graph는 조직에 비용이 많이 드는 데이터 마이그레이션 없이 기존 클라우드 인프라를 활용할 수 있는 제로 복사, 제로 ETL 진입점을 제공합니다.
가상 그래프를 사용하면 Snowflake, Databricks 및 기타 레이크하우스의 데이터에 대해 Cypher 쿼리 및 그래프 알고리즘을 직접 실행할 수 있습니다. 당사의 제로 카피 아키텍처는 관리할 새로운 기록 시스템 없이 기존 제어에 의해 관리되는 데이터를 그대로 유지하는 동시에 Neo4j의 AI 기반 그래프 도구의 기능을 잠금 해제합니다.
Virtual Graph는 테이블에 암시된 숨겨진 관계를 노출함으로써 그래프 분석 및 이를 추론해야 하는 AI 에이전트를 위해 데이터를 즉시 준비합니다. 이 혁신은 생성적 AI 애플리케이션의 가치 실현 시간을 획기적으로 가속화하는 동시에 기존 클라우드 데이터 투자 수익을 극대화합니다.
GraphAware 인수로 보안 포트폴리오 및 SI 구현 강화
정교한 금융 사기 네트워크 및 국가별 사이버 위험을 포함한 복잡한 기업 위협에는 밀접하게 연결된 데이터 환경에 대한 심층적인 가시성이 필요합니다. Neo4j의 GraphAware 전략적 인수는 고급 조사 사용자 인터페이스를 핵심 엔터프라이즈 데이터 스택에 기본적으로 통합하여 이러한 운영 병목 현상을 직접적으로 해결합니다.
글로벌 조직, SI 및 전략 컨설턴트를 위해 이번 인수는 복잡하고 고위험 보안 워크로드를 포착할 수 있는 포괄적이고 경쟁력 있는 프런트엔드 솔루션을 제공합니다. 결합된 아키텍처를 통해 보안 팀은 신속하게 사이버 자산을 모델링하고, 규정 준수를 코드로 매핑하고, 깊게 중첩된 다계층 트랜잭션 경로를 실시간으로 탐색할 수 있습니다.
심층적인 그래프 분석과 직관적인 프런트 엔드 시각적 검색 간의 격차를 해소함으로써 팀은 이제 사기 탐지, 기업 위험 규정 준수 및 국가 보안 영역 전반에 걸쳐 숨겨진 위협 패턴을 즉시 노출하는 매우 안전한 조사 환경을 배포할 수 있습니다.
"Lakehouse로 내보내기" 기능을 통해 Microsoft Fabric을 통해 반복되는 파이프라인 워크로드 잠금 해제
Neo4j는 그래프가 풍부한 통찰력, 계산된 노드 속성 및 복잡한 구조적 관계를 Microsoft OneLake 테이블에 직접 다시 동기화할 수 있는 새로운 기본 "Lakehouse로 내보내기" 기능을 도입하여 Microsoft Fabric 통합을 확장했습니다.
이 업데이트는 서로 다른 데이터 스트림을 통합하기 위한 표준화되고 반복 가능한 청사진을 시스템 설계자 및 엔지니어링 실무자에게 제공합니다. 팀은 사용자 정의 통합 코드나 취약한 보조 데이터 파이프라인으로 씨름하는 대신 Neo4j에서 고성능 그래프 알고리즘을 실행하고 다중 홉 관계 메트릭을 통합 Delta Lake 형식으로 즉시 작성할 수 있습니다.
이를 통해 다운스트림 기본 Microsoft BI 도구, Synapse 분석 및 Microsoft Copilot 배포가 그래프 지능형 기능 저장소를 기본적으로 사용하여 전체 엔터프라이즈 데이터 아키텍처에 걸쳐 더 심층적인 최적화를 추진할 수 있습니다.
Neo4j, Gemini Enterprise 내부의 기본 통합으로 파트너 수익 잠재력 확장
Neo4j는 Google Cloud에서 몇 가지 주요 기술 이정표를 달성하여 원활한 엔터프라이즈급 양방향 데이터 동기화 및 Google Gemini 및 Vertex AI(현재 Gemini Enterprise Agent Platform이라고 함)와 같은 도구와의 기본 통합을 제공합니다.
이러한 업데이트는 조직의 현장 팀에 최신 데이터 애플리케이션을 위한 강력한 아키텍처를 제공합니다. 이제 엔터프라이즈 아키텍처는 LLM(대형 언어 모델)이 그래프에서 동적으로 읽고 다시 쓸 수 있는 보다 원활한 실시간 에이전트 워크플로를 달성하여 자체 수정 메모리 루프를 생성할 수 있습니다.
확장된 규정 준수 및 자동화된 거버넌스 매핑이 지원되는 이러한 기본 엔지니어링 터치포인트를 사용하면 고급 그래프 기능을 기존 Google Cloud 공간에 직접 연결하는 것이 그 어느 때보다 쉬워지고 트랜잭션 성능을 저하시키지 않으면서 안전한 멀티 클라우드 AI 주권을 보장할 수 있습니다.
Databricks 플랫폼 아키텍처 전반에 연결된 그래프 인텔리전스 배포
기술 및 비즈니스 팀이 격리된 인프라와 기업 전략 간의 격차를 해소할 수 있도록 Neo4j는 Databricks 환경에 기본적으로 최적화된 4가지 전문 참조 아키텍처를 제공했습니다.
복잡하고 다층적인 산업 전반에 걸쳐 레이크하우스 아키텍처와 함께 그래프 구조를 배포하는 것은 강력한 변환 계층 역할을 합니다. 심층적인 관계 컨텍스트를 바탕으로 분석 계층을 구축함으로써 조직은 기존의 데이터 단편화를 우회하여 고가치의 체계적인 비즈니스 문제를 성공적으로 해결할 수 있습니다.
구체적이고 반복 가능한 네 가지 청사진은 원시 클라우드 데이터 투자를 실제 행동 중심 인텔리전스 엔진으로 전환합니다.
- : 복잡한 공급업체 네트워크 전반의 시스템적 취약점을 진단하여 글로벌 공급망이 개별 노드가 아닌 연결 지점에서 실패함을 입증합니다.
- IoT 및 운영: 연결된 자산 인텔리전스를 활용하여 적극적으로 학습하고 기계적 이상 현상을 예측하고 실시간 운영을 간소화하는 고급 디지털 트윈을 구축합니다.
- GenAI 커머스: 고객이 신뢰할 수 있는 AI 애플리케이션을 구축하기 위해 멀티 홉 관계 기록을 심층 분석하는 상황별 관계 인식 소매 추천 도우미를 설계합니다.
- : 사기가 강화된 실시간 탐지 변수를 Databricks Genie에 직접 주입하여 조직이 깊게 중첩된 다계층 규정 준수 위험을 즉시 포착할 수 있도록 합니다.
수요 창출을 통해 파트너 추진력 강화
Neo4j 파트너 마케팅은 인지도를 구축하고, 새로운 고객을 참여시키며, 공동 고객 대화를 위한 더 많은 기회를 창출하도록 설계된 프로그램을 통해 전략적 클라우드 및 데이터 생태계 전반에 걸쳐 수요 창출 활동을 지속적으로 확장하고 있습니다. Neo4j Connected Intelligence 디지털 이벤트 시리즈를 통해 우리는 AWS, Google Cloud, Microsoft, Snowflake 및 Databricks와 함께 지속적으로 참여하여 조직이 연결된 데이터를 분석, AI 및 지능형 애플리케이션을 위한 지식으로 전환하는 데 그래프 인텔리전스가 어떻게 도움이 되는지 강조하고 있습니다.
이와 동시에 AWS, Google Cloud, Microsoft 및 Databricks와 함께하는 파트너 실습 랩 워크숍은 고객에게 Neo4j를 실제로 경험할 수 있는 보다 실용적인 방법을 제공하고 있습니다. 이 세션은 높은 수준의 메시징을 넘어 기술 청중이 Neo4j가 이미 사용하고 있는 플랫폼과 함께 어떻게 작동하는지 확인할 수 있도록 설계되었습니다. 초기 프로그램은 리드 생성 및 기회 진행에 대한 강력한 잠재력을 보여 주었으며, 올해 하반기와 그 이후에도 추가 세션을 계획하고 있습니다.
이러한 활동은 함께 파트너 생태계 전반에 걸쳐 Neo4j의 인지도를 높이고, 전략적 클라우드 및 데이터 파트너와의 공동 입지를 강화하며, 현장, SI 및 리셀러 팀이 AI, 사기 탐지, 고객 인텔리전스, 공급망 및 지식 그래프와 같은 우선순위가 높은 사용 사례에 대해 고객을 참여시킬 수 있는 더 많은 이유를 제공하는 데 도움이 됩니다.
아이씨미:
- Snowflake용 Neo4j Graph Analytics를 사용하여 Cortex에 그래프 에이전트 배포
- Microsoft 생태계 내에서 Neo4j 마스터하기
- Google Cloud의 Neo4j AuraDB: 실제 사례 보기
- 컨텍스트 격차 해소: Neo4j 및 Microsoft Foundry를 사용한 Agentic AI
- GraphRAG의 실제 작동: Neo4j 및 Databricks를 사용하여 더욱 스마트한 AI 에이전트 구축
- Google Cloud Marketplace의 Neo4j 에이전트
- Zero-Copy 고급 그래프: Snowflake에서 직접 Neo4j 데이터 추론
NODES AI 요약: 데이터에서 지식, 행동으로
NODES AI 이벤트의 전체 분석은 그래프가 원시 엔터프라이즈 데이터를 생성 AI 및 복잡한 엔터프라이즈 워크플로우를 위한 매우 정확하고 구조화된 지식 기반으로 변환하는 방법에 대한 마스터 클래스를 제공합니다. 실제 원격 측정, 쿼리 실행 패턴 및 벡터 그래프 하이브리드 모델을 탐색함으로써 이러한 세션에서는 컨텍스트 검색을 최적화하고, LLM 환각을 대폭 줄이고, 정적 데이터 아키텍처를 실제 작업 지향 인텔리전스 엔진으로 전환하는 방법을 보여줍니다.
기술팀이 이러한 프레임워크를 구현하는 데 도움을 주기 위해 이벤트의 주요 기술 세션을 강조했습니다.
- Graph Intelligence 플랫폼(Databricks 및 Snowflake): 그래프가 Snowflake 및 Databricks와 같은 플랫폼의 대규모 데이터를 생성 AI를 위한 실행 가능한 기반으로 전환하고 기업 데이터의 궁극적인 변환 레이어 역할을 하는 방법을 알아보세요.
- Snowflake Intelligence 내에 그래프 에이전트 및 기본 분석 배포: Snowflake 내에서 Neo4j Graph Analytics와 기본 그래프 에이전트를 직접 활용하여 데이터를 이동하지 않고도 복잡한 데이터를 수 테라바이트 규모로 분류하는 방법을 알아보세요.
- 온디바이스 AI 에이전트 및 Neo4j GraphRAG를 사용하여 더욱 스마트한 모바일 앱 구축: Amazon Bedrock과 함께 Neo4j를 활용하여 모바일 앱 복잡성을 줄이면서 온디바이스 에이전트 애플리케이션에 대한 설명 가능하고 풍부한 멀티 홉 쿼리를 지원하는 방법을 알아보세요.
- 지속적인 규정 준수 및 지능형 규제 매핑 자동화: 복잡한 글로벌 규정, 클라우드 자산 및 제어를 연결된 네트워크로 모델링하여 지속적인 코드 준수를 지원하고 멀티 클라우드 거버넌스 규칙을 탐색하는 방법을 알아보세요.
Mistral: 글로벌 시장을 위한 주권 AI 스택 구축
지역 데이터 주권 및 규정 준수 인프라에 대한 수요는 특히 정부, 공공 부문 및 엄격하게 규제되는 기업 고객 사이에서 빠르게 확장되고 있습니다. Neo4j는 파리에서 열린 첫 번째 Mistral AI Summit을 후원한 후 안전하고 현지화된 "주권 기술 스택"을 구축하기 위한 확실한 청사진을 확립했습니다.
Neo4j를 독립적이고 강력한 지식 계층으로 배포함으로써 조직은 엄격한 데이터 현지화 및 주권 요구 사항을 충족하기 위해 Mistral과 같은 엔터프라이즈 대규모 언어 모델을 효과적으로 교환, 확장 및 보호할 수 있습니다. 이 프레임워크는 기업 IP와 민감한 컨텍스트가 안전한 지리적 경계 내에 완전히 유지되도록 보장하는 동시에 엔터프라이즈급 GraphRAG에 필요한 고급 다중 홉 추론을 제공합니다.
이 공동 아키텍처 비전에 대해 더 자세히 알아보려면 이제 주문형 세션을 시청하여 엔지니어링 팀이 안전한 주권 AI 배포를 어떻게 구현하는지 알아볼 수 있습니다.
- 주문형 세션:Sovereign AI 스택 웹 세미나 보기
- 서밋 인터뷰:파리 정상회담 인터뷰 보기
H2로 향합니다
하반기로 접어들면서 기업 데이터 전략의 임무는 분명해졌습니다. 조직은 단절된 인프라를 넘어 실시간 추론이 가능한 통합 플랫폼을 구축해야 합니다. 이번 분기에 제공된 엔지니어링 이정표, 기본 생태계 통합 및 전략적 확장은 차세대 엔터프라이즈 AI 채택을 위한 강력한 기반을 마련합니다.
앞으로 Neo4j는 글로벌 파트너 네트워크와 협력하여 조직이 복잡한 클라우드 데이터 구조와 행동 지향 인텔리전스 간의 격차를 해소할 수 있도록 최선을 다하고 있습니다.
우리의 다가오는 것을 확인하세요GraphTalks and 연결된 지능 이벤트차세대 그래프 솔루션을 제공하기 위해 우리가 어떻게 협력하는지 알아보세요.
에이치시스템즈의 LogTree는 Neo4j 기반 GraphRAG 플랫폼으로, 데이터를 자동으로 지식그래프화하고 자연어 질의로 즉시 답을 제공합니다.
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