"사람들은 이제 프로젝트 기반 접근 방식에서 기술 플랫폼으로 그래프를 채택하는 방향으로 전환하고 있습니다." 라고 Dan Woods, 수석 분석가가 말했어요. 그는 Early Adopter Research의 수석 분석가이자, Evolved Media의 창립자 겸 CEO이기도 하죠.
기업들은 그래프 기술을 도입하는 데 어려움을 겪고 있는데, 이는 대부분의 조직에게 패러다임 변화를 의미하거든요. 사고방식의 변화로 인해 점점 더 많은 사람들이 그래프로 생각하고 가능성을 구상하기 시작하면서, 그래프 기술에 대한 비즈니스 수요는 계속 증가하고 있어요.
이번 주 5분 인터뷰는 GraphConnect 2018 (뉴욕)에서 진행되었는데요. Dan Woods와 그의 강연, 그리고 Graph Tour를 구현하는 사람들과 이야기를 나눈 그의 경험에 대해 이야기를 나눴어요. 특히 Graph Database를 기업 환경에서 어떻게 활용하는지에 대한 내용이었죠.
Neo4j GraphTour에서 어떤 내용에 대해 이야기하셨나요?
Dan Woods: 제가 강연한 내용은 1억 달러짜리 그래프 `Query`를 찾는 방법이었어요.
결론적으로 그래프를 체계적으로 채택하려면 여러 가지 작업을 수행해야 한다는 거죠. 저는 먼저 초기 사용 사례를 찾고, 점차적으로 CoE (Center of Excellence)를 만들고, 이를 확장해서 운영상 보안을 유지한 다음 운영에 투입하는 일반적인 엔터프라이즈 성숙도 모델을 살펴봤어요. 그리고 이 모든 것을 동시에 생각해야 해요.
그건 모든 기술에 대한 이야기와 거의 같아요. 실험과 스컹크워크에서 생산에 이르기까지 어떻게 기술을 가져갈 수 있을까요?
엔터프라이즈 그래프 기술의 핵심은 무엇이라고 생각하시나요?
Woods: 저는 두 가지가 체계적인 그래프 채택의 핵심이라고 생각해요.
하나는 그래프 `Query`, 그래프 알고리즘, 그래프 분석을 통해 많은 사람들이 그래프에 담긴 사고의 힘을 이해하고 어떤 질문을 할 수 있는지 이해하도록 돕는 방법이에요.
사람들이 분석을 사용해서 질문에 답하고 그래프의 전체 자료를 보고 이에 대한 정보를 찾을 수 있다는 것을 이해한다면, 데이터 작업을 할 때 "와! 그래프가 있으면 이 질문에 답할 수 있겠네요. 정말 멋질 것 같아요!" 라고 말할 거예요. 이는 그래프 작성에 대한 수요를 촉진하고 정말 강력한 애플리케이션으로 가는 길을 보여주죠. 왜냐하면 아이디어의 핵심은 해당 비즈니스에 종사하는 사람에게서 시작되었기 때문이에요.
이것이 첫 번째에요. 최대한 많은 사람들이 그래프로 생각하도록 하려면 어떻게 해야 할까요?
두 번째는 아이디어가 떠오르면 그래프를 작성해야 한다는 것이죠.
관계형 테이블을 가져와서 그래프로 표현하는 예는 많이 있어요. 하지만 5~6개의 정보 소스 또는 10~20개의 정보 소스가 있는 그래프를 만들기 시작하면 그래프 ETL 문제가 발생해요. 관계형 ETL을 사용하면 데이터 소스를 가져와서 표 형식으로 정리한 다음 RDBMS 구조에 덤프하면 작업이 완료되죠. 그런 다음 SQL `Query`에서 함께 발생하는 편직의 모든 복잡성이 발생하고요.
그래프를 사용하면 달라요. 데이터를 가져와 수집한 다음 `Node`나 연결 속성에 넣는 거죠.
여러 개의 `Node`를 덤프한다고 가정해 볼게요. 이제 해당 `Node`를 연결하는 방법과 연결에 속성을 할당하는 방법을 이해하는 프로그램이 있어야 해요. 더 이상 데이터를 덤프한 다음 `Query` 후반부에 복잡성이 발생하는 것이 아니에요. 그것은 복잡한 프로그램인 거죠. 그리고 물론 데이터를 업데이트할 때와 그렇지 않을 때를 이해해야 하고요.
그래프 ETL은 기업이 그래프를 채택할 때 경계가 될 기술이라고 생각해요. 제 생각엔 모피어스와 함께 하면 그 일이 더 쉬워질 거예요. 관계형 테이블에 접근해서 이를 가져온 다음 이를 그래프에 연결하는 체계적인 방법을 갖게 되면 매우 강력해질 것이라고 생각해요.
저는 그래프를 널리 사용하는 분야인 사이버 보안 분야의 사람들과 이러한 거대한 생산 그래프를 생성하는 방법에 대해 이야기할 때 이것을 반복해서 보았어요. 그들이 소비한 대부분의 시간은 그래프 ETL 계층에 있었던 것으로 밝혀졌죠. 그게 가장 어려운 문제이기 때문이에요.