Neo4j, 최대 100배 빠른 분석과 실시간 의사 결정을 가능하게 하다

오늘 클라우드 고객이 단일 데이터베이스에서 최대 100배 더 빠른 분석 및 실시간 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원하는 운영 및 분석 워크로드를 위한 새로운 주요 기능을 발표하게 되어 기뻐요.

• Morsel 기반 병렬 처리를 기반으로 복잡한 분석 그래프 쿼리를 여러 CPU 코어에 걸쳐 동시 스레드로 분할하여 쿼리 속도를 최대 100배까지 높여줍니다.
• 기본 Change Data Capture(CDC)는 조직이 실시간으로 미션 크리티컬한 결정을 내릴 수 있도록 데이터베이스 변경 사항 추적 및 알림을 자동화해줘요.
• 모델은 Semantic Search 이해를 높이기 위해 Knowledge Graph 내에서 누락된 관계를 찾고 새로운 연결을 추론합니다.
• 그래프 Node 사이의 주요 경로를 식별하고 종속 작업에 가장 적합한 순서를 결정하여 복잡한 워크플로를 더욱 효율적으로 만들어줍니다.

이러한 새로운 기능은 조직이 그래프 분석을 획기적으로 가속화하고 차세대 실시간 미션 크리티컬 애플리케이션을 개발하는 데 도움이 되도록 설계되었어요. 이는 기존 엔터프라이즈 아키텍처에 완벽하게 통합되는 더 간단하고 강력한 Graph Database 및 분석 제품에 대한 우리의 비전을 반영하는 것이죠.

Neo4j GraphAware와 같은 파트너에서는 이미 이러한 새로운 기능을 활용하여 조직이 비즈니스 및 운영 결과를 개선하도록 돕고 있대요.

GraphAware의 CTO인 Christophe Willemson은 "Neo4j의 새로운 기능을 통해 현대 법 집행 기관은 더 많은 범죄에 맞서 더 빠르게 해결할 수 있습니다."라고 말합니다. "그들은 미션 크리티컬 이벤트에 더 민첩하게 대응할 수 있어요. 예를 들어 VIP가 있는 고위험 이벤트 근처의 셀룰러 타워에서 관심 있는 사람의 전화번호가 핑을 울리면 일선 경찰관에게 경고를 보내는 등의 작업을 수행할 수 있는 거죠."

새로운 기능을 직접 경험해보세요. 오늘부터 무료로 사용해 볼 수 있어요. Neo4j AuraDB. 아래에서는 각 기능이 제공하는 기능에 대해 자세히 알아볼게요.

모든 운영 및 분석 요구 사항에 맞는 데이터베이스 구축

병렬 런타임

병렬 런타임은 종종 "그래프 전역"인 분석 쿼리의 응답 시간을 크게 줄여줍니다. 이는 분석 쿼리가 복잡하거나 숨겨진 패턴을 발견하기 위해 그래프의 큰 부분을 탐색해야 함을 의미해요. Neo4j는 Morsel 기반 병렬 처리를 기반으로 한 혁신적인 솔루션을 찾기 위해 학계에 참여했습니다. 병렬 런타임은 이러한 쿼리를 여러 CPU 코어에서 동시에 실행되는 여러 소프트웨어 스레드로 분할하여 쿼리 속도를 최대 100배까지 높여준답니다.

Neo4j 고객은 이제 동일한 데이터베이스에서 트랜잭션 및 분석 처리를 수행하여 리소스 효율성을 높일 수 있게 되었어요. 대부분의 Graph Database는 트랜잭션 워크로드와 운영 워크로드를 혼합하도록 설계되지 않았고, RDBMS 시스템은 분석 워크로드를 위한 보조 데이터베이스도 필요하거든요.

병렬 런타임은 다음과 같은 분석 쿼리를 가속화해 준답니다.

• : 조류독감 사례가 보고된 곳으로부터 5km 이내의 농장에서 계란이나 가금류를 구입하는 도매업자가 공급하는 식품 소매업자를 찾으세요.
• 소셜 네트워크:샌프란시스코나 시애틀에 거주하고 스탠포드를 졸업했으며 Magnificent Seven 회사에서 일하는 18~54세의 마케팅 부사장을 찾아보세요.
• 사이버 보안:지난 24시간 동안 서명되지 않은 인증서로 실행 파일을 실행한 호스트와 통신한 호스트에 로그인한 사용자를 찾습니다.

변경 데이터 캡처

변경 데이터 캡처(CDC)는 데이터 변경 사항을 실시간으로 추적하고 기록하므로 고객은 현재 데이터를 기반으로 미션 크리티컬 조치를 취할 수 있어요. Neo4j는 데이터 변경 사항을 트랜잭션 로그에 기록하고 로그에서 읽는 API를 제공하여 CDC를 구현했답니다.

이벤트 메시지에 스트리밍 플랫폼 Confluent를 사용하는 경우, Confluent 커넥터를 통해 대상 시스템이 일련의 Neo4j 변경 사항을 "구독"할 수 있도록 지원해요. 그런 다음 이러한 변경 사항은 Confluent 데이터 스트림에 "주제"로 게시될 수 있죠.

CDC는 다음을 포함하여 다양한 사용 사례에 걸쳐 이점을 제공한답니다.

• ID 및 액세스 관리:직원이 채용, 승진 또는 퇴사하는 순간 IAM 애플리케이션의 권한을 수정합니다.
• 마스터 데이터 관리: 음반 아티스트가 새로운 자료를 발매하면, 창작 및 배포 라이프사이클의 모든 애플리케이션에 새로운 노래와 가사를 전파하는 데 사용될 수 있어요.
• 법 집행: 경찰 바디 카메라 영상에서 청소년의 이미지가 감지되면 필요한 경고를 트리거할 수 있겠죠.
• X360: 해당 고객에 대한 새로운 정보가 들어오는 즉시 고객 이탈 위험도를 업데이트할 수 있어요.
• 공급망: 주문이 수정되는 즉시 영향을 받는 제조 프로세스에 메시지를 보내는 데 활용될 수 있습니다.

Dropbox의 검색 및 답변 인프라 엔지니어링 리더인 Anil Masakal은 변경 데이터 캡처의 가치를 이렇게 강조했어요.

"Neo4j의 변경 데이터 캡처를 사용하면 고객의 다양한 데이터 소스에서 발생하는 최신 변경 사항을 즉시 동기화할 수 있어요. 고객이 Dropbox Dash를 사용할 때 콘텐츠를 정확하게 검색하고 찾을 수 있도록 도와주죠."

Knowledge Graph Embedding

이제 고객은 누락된 관계를 찾고 Knowledge Graph에서 새로운 관계를 추론할 수 있는 더욱 강력한 방법을 갖게 되었어요. Neo4j Knowledge Graph를 생성한 후에는 이를 내보내고 훈련하여 생성된 임베딩 모델을 Neo4j Graph Data Science에 속성으로 가져올 수 있죠. 그런 다음 유사성 비교를 통해 엔터티 간의 누락된 관계를 예측하고, 새로운 관계를 추론하고, 의미론적 이해와 추론을 향상할 수 있답니다.

데이터에 맞게 커스터마이징된 Knowledge Graph Embedding 기술은 예측 정확도를 향상시켜요. Knowledge Graph에 존재하는 특정 관계를 학습하여 타사 알고리즘보다 성능이 뛰어나죠. 다음 용도로 사용할 수 있답니다.

• 생성적 AI: 누락된 관계를 식별하고 관계에 대한 의미론적 이해를 통해 검색 결과의 연관성을 높여 접지 중 정확성을 향상시킵니다.
• 추천 엔진: 엔터티 간의 다양한 유형의 상호 작용을 포착하여 추천 범위를 넓혀요. 예를 들어 사용자가 즐겨찾는 항목과 유사한 항목뿐만 아니라 보완적이거나 관련 항목도 추천할 수 있죠.
• Semantic Search: "일부" 및 "관련"과 같은 의미론적 관계는 임베딩에 인코딩될 수 있으므로 검색 결과에는 관계형 컨텍스트가 포함됩니다.
• 생명 과학: 약물 표적 상호 작용, 부작용 또는 단백질 결합을 예측하고 상호 작용 데이터를 기반으로 유사한 분자를 발견하는 데 활용될 수 있어요.

새로운 경로 찾기 알고리즘

가장 긴 경로

Graph Data Science 라이브러리에 13번째로 추가된 최신 경로 찾기 알고리즘은 두 Node 사이의 가장 긴 경로를 식별해요. 이를 통해 조직은 다음과 같은 복잡한 일정을 최적화할 수 있답니다.

토폴로지 정렬

Graph Data Science 라이브러리의 14번째 경로 찾기 알고리즘은 방향성 비순환 그래프의 Node를 종속성 순서대로 탐색하여 정렬해요. 이는 시퀀스의 종속 작업이 올바른 순서로 수행되도록 보장하고 순환 종속성으로 인해 교착 상태나 잘못된 프로그램 동작이 발생하는 것을 방지하죠. 토폴로지 정렬은 건설 및 배송부터 수요 예측 및 재고 관리에 이르기까지 다양한 용도로 사용된답니다.

• : 토폴로지 정렬은 조직이 복잡한 순서로 모든 작업에 리소스(인력, 차량, 도구, 창고)를 할당하는 데 도움이 될 수 있어요.
• 수요 예측: 수요 예측 모델은 토폴로지 정렬 알고리즘과 통합되어 수요 변화에 따라 공급망이 신속하게 적응할 수 있게 해줘요.
• 소프트웨어 프로젝트 구축: 위상 정렬은 여러 종속성(libraries, jobs, modules 등)을 가진 빌드 컴포넌트의 올바른 순서를 설정하는 데 도움이 되죠.
• 공급망 최적화: 관리자는 공급업체, 제조업체, 유통업체에서 소매업체 및 고객에 이르기까지 상품의 이동을 지시하여 제품이 효율적으로 제조, 배송 및 배송되도록 할 수 있어요.
• 재고 관리: 수요 예측 및 생산 일정에 대한 액세스를 통해 토폴로지 정렬 알고리즘은 재고를 비축하거나 보충해야 하는 순서를 결정할 수 있어요.

Neo4j 커뮤니티의 지혜로 구축

이러한 최신 혁신은 수천 개의 기업, 정부 기관 및 NGO에 걸쳐 250,000명 이상의 개발자, 데이터 과학자 및 설계자로 성장한 놀라운 오픈 소스 커뮤니티와의 협력을 통해 촉진되었어요. 이는 그래프 실무자와 전문가로 구성된 세계 최대 규모의 커뮤니티이며, 이를 통해 우리 개발자를 포함한 개발자가 10년 동안 공동 문제 해결을 통해 개발한 지식을 활용할 수 있게 해주죠.

우리는 그래프 기술 분야의 최고 인재들이 Neo4j 커뮤니티와 협력하여 이전에 해결할 수 없었던 문제를 해결하고 그 과정에서 전 세계 비즈니스를 변화시키는 것을 지켜보았어요. 우리의 새로운 기능 세트는 또 다른 그러한 변화를 나타내죠. Neo4j 커뮤니티에 감사드립니다. 여러분은 우리의 발전에 필수적이에요.

우리의 연례 컨퍼런스인 협업에 관해 말하자면, NODES 2023가 바로 코앞으로 다가왔어요. 동료 그래프 실무자들과 소통하고 다음을 포함한 흥미로운 그래프 사용 사례를 살펴볼 수 있는 좋은 기회랍니다.

• 역사 연구의 복잡한 문제를 해결합니다.
• 암과 싸우기 위해 당화학을 분석합니다.
• 대중교통 효율성 향상.

선도적인 그래프 기술 혁신

이러한 최신 혁신은 그래프 데이터베이스 및 분석 리더로서 Neo4j의 입지를 확고히 하기 위한 최근 이정표에 합류해요.

우리는 최근 통합된 기본 Vector Search를 핵심 데이터베이스 기능에 추가하여 LLM 및 기타 GenAI 애플리케이션에 대한 보다 정확하고 설명 가능하며 투명한 결과를 제공해요. 우리는 또한 새로운 GenAI 데이터 스택을 통해 생성 AI로 강화된 앱 구축을 쉽게 시작할 수 있도록 했죠.

이러한 혁신은 우승을 포함하여 최근의 인정을 바탕으로 이루어졌어요. Google Cloud의 2023년 올해의 기술 파트너 수상 및 클라우드 데이터베이스 관리 시스템에 대한 Gartner Magic Quadrant 인정도 받았죠. 이러한 추진력을 바탕으로 우리는 내년에도 그래프 기술 혁신의 속도를 더욱 가속화할 준비가 되어 있답니다.

지금 바로 새로운 기능을 직접 사용해 보세요. AuraDB Free에 가입하고, 커뮤니티에 참여해서 다음에 보고 싶은 내용을 알려주세요!

• CDC
• 변경 데이터 캡처
• 생성 AI
• 가장 긴 경로

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에이치시스템즈의 LogTree는 Neo4j 기반 GraphRAG 플랫폼으로, 데이터를 자동으로 지식그래프화하고 자연어 질의로 즉시 답을 제공합니다.

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