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여러분, 혹시 Graph Database 기술이 최신 Machine Learning 및 AI를 뒷받침한다는 이야기 들어보셨나요? 그런데 그게 뭘까요? 그래프 데이터 플랫폼이 왜 애플리케이션 개발을 위한 최고의 선택지로 빠르게 떠오르고 있을까요? 데이터베이스 기술의 변화가 정말 큰 차이를 만들 수 있을까요?
이번 블로그는 그래프 데이터 플랫폼에 대한 2부작 시리즈의 첫 번째 글인데요, 그래프가 어떤 용도로 사용되는지 알아보고 다양한 그래프 사용 사례를 살펴볼 예정이에요.
관계형 데이터베이스는 테이블 형식 모델에 구조화된 데이터를 저장하는 능력으로 오랫동안 시장을 지배해 왔죠. 물론 관계형 데이터베이스도 장점이 있지만, 견고한 구조 때문에 데이터의 복잡성, 컨텍스트, 상호 연결성에 쉽게 적응하지 못한다는 단점이 있어요.
관계형 데이터베이스는 많은 새로운 비즈니스 과제에 적합한 도구가 아닐 수 있어요. 예를 들어, 실시간 추천은 연결된 데이터에 크게 의존하는데, 관계형 데이터베이스 환경에서는 이를 위해 수많은 테이블을 연결해야 하죠. 사용자는 답답하게 기다리는데, 관계형 데이터베이스는 이러한 과부하 때문에 힘들어하는 상황이 벌어질 수 있어요.
지난 10년 동안 데이터 환경이 정말 많이 바뀌었어요. 이제는 진화하는 데이터 환경을 다루는 새로운 방법과 관리 방식에 대해 고민해 봐야 할 때가 아닐까요?
Graph Database는 어디에 좋을까요?
Graph Database 기술은 패턴과 숨겨진 연결을 찾기 위해 고도로 상호 연결된 데이터 세트에 맞춰 특별히 설계되고 최적화되어 있어요.
그래프 데이터 저장소는 인간의 두뇌가 생각하는 방식을 반영해서 직관적이라고 할 수 있어요. 뉴런(Node)과 시냅스(Relationship)를 통해 연관성을 매핑하는 것과 비슷하니까요.
Graph Database는 연결된 데이터를 Node 및 Relationship 형태로 효율적으로 저장하고 쿼리해요. 덕분에 그래프 기술은 그래프 저장 및 인프라를 사용해서 인접 데이터를 찾는 방식으로 경로 길이나 모양에 대한 사전 지식이 없는 문제에 뛰어난 성능을 보여준답니다.
가장 일반적인 그래프 사용 사례 및 솔루션은 다음과 같아요:
- 사기 탐지 및 분석: 데이터 관계에 대한 실시간 분석은 사기 행위에 필수적이에요. 사기단을 적발하는 것과 기타 정교한 사기를 잡아내죠.
- 인공 지능 및 Machine Learning: 인공 지능(AI)의 승자와 패자는 데이터 내에서 컨텍스트를 활용하는 사람에 따라 결정돼요. 진실을 위한 경쟁 우위라고 할 수 있죠.
- 실시간 추천 엔진: 그래프 기반 추천 엔진은 기업의 개인화를 돕는데요. 제품, 콘텐츠, 서비스를 구축해서 과거 데이터와 실시간 데이터를 모두 사용해 상황에 맞는 제안을 제공하는 거죠.
- Knowledge Graph: 여러분이 알고 있는 모든 것을 연결하는 것은 정말 중요한데요. Knowledge Graph는 조직의 제도적 기억을 활용하도록 도와줘요. 또한 Knowledge Graph는 많은 Natural Language Processing (NLP) 및 AI 솔루션의 기초가 되기도 해요.
- 네트워크 및 데이터베이스 인프라 모니터링: Graph Database는 본질적으로 RDBMS보다 복잡한 상호 의존성을 이해하는 데 더 적합해요. 네트워크, 데이터 센터, 사이버 보안 및 IT 인프라 관리에 사용되죠.
- 마스터 데이터 관리(MDM): 스키마 선택형 Graph Database 모델은 마스터 데이터를 구성하고 관리하는 데 유연성을 제공해요. 고객, 제품 및 직원에 대한 실시간 통찰력과 360° 뷰를 활용할 수도 있고요.
이러한 사용 사례의 공통점은 성공하려면 동적이며 상호 연결된 데이터 세트의 복잡한 문제를 해결해야 한다는 것이에요. 이를 위해 "Graph Database는 무엇에 좋은가?"라는 질문을 다시 생각해봐야 할 것 같아요. 기술적인 관점에서 말이죠.
기술적인 렌즈를 통해 보면, Graph Database는 가장 끔찍한 데이터를 다루는데요. 프로젝트 실패 및 지연의 근본 원인이 되는 경우가 많죠. 여기에는 다음이 포함돼요.
- 비즈니스 팀과 기술 팀 간의 데이터 모델에 대한 관점이 크게 달라서 오해와 잘못된 의사소통을 낳는 경우가 있어요.
- 스키마의 유연성과 적응성이 부족해서 변화에 대응하기 어려운 점도 있죠. 프로젝트 도중과 시스템이 가동된 이후의 비즈니스 요구 사항에 맞춰야 하니까요.
- 쿼리가 너무 얽혀서 심지어 엄청난 양의 하드웨어 리소스를 갖춘 강력한 데이터베이스가 갑자기 멈춰버리는 경우도 있어요. 결과 데이터를 하나로 모으려는 시도 때문에요.
올바른 기술 선택을 통해 Graph Database는 이러한 모든 문제를 크게 해결할 것을 약속함으로써 데이터를 보는 새로운 방식을 도입해요. 상대적으로 단순한 데이터의 엄청난 양을 처리하는 것 이상으로 데이터에 잠재되어 있는 상호 연결된 복잡성을 드러내고 그로부터 최종 가치를 도출하는 방향으로 여러분을 안내하는 거죠.
전통적인 기술 선택에서는 데이터의 상호 연관 방식을 고려하지 않아요.
오늘날의 데이터와 애플리케이션에는 탄력성, 민첩성, 속도 및 상호 연결성이 필요해요. 이름에도 불구하고 관계형 데이터베이스는 오늘날의 고도로 연결되고 민첩한 데이터 세트를 모델링하고 저장하는 데 적합하지 않아요. RDBMS는 느리고 비용이 많이 드는 스키마 재설계를 요구하거든요. 민첩한 소프트웨어 개발 프로세스를 저해하고 신속한 확장 및 혁신 능력을 저해하죠.
기존 RDBMS 기술은 실제 개체와 가상 개체의 관계를 표현하고 드러내는 데 어려움을 겪었어요. 열과 행은 실제 데이터가 존재하는 방식이 아니거든요. 오히려 데이터는 풍부한 개체와 이러한 다양한 개체 간의 관계로 존재하죠.
연결된 네트워크 이론(그래프 이론)은 거의 3세기 동안 수학적 학문이었지만 이러한 이론적 모델을 활용한 기술은 거의 없었어요. 데이터 저장 및 분석의 목적에 말이죠.
초기에는 Google, Facebook, LinkedIn, Microsoft 및 에어비앤비 그리고 우버와 같은 신생 기업을 포함하여 소수의 기업이 그래프 기술을 비즈니스의 원동력으로 활용했어요. NASA, eBay, UBS와 같이 잘 확립된 기관과 많은 동료들이 그래프 기술을 사용하여 고객 경험을 개선하고 경쟁력을 높이고 있어요.
현재 Fortune 500대 기업 중 75% 이상이 그래프 기반 애플리케이션을 사용하고 있는데요. 예를 들면 다음과 같아요.
- 세계 10대 소매업체 중 7곳
- 상위 5개 항공기 제조업체 중 3개
- 상위 10개 보험사 중 8개사
- 북미 상위 20개 은행 전체
- 상위 10개 자동차 제조사 중 8개
- 세계 5대 호텔 중 3개
- 상위 10개 통신사 중 7개
이러한 성공은 그래프 기술이 혁신과 수익 두 분야 모두에 미치는 영향을 보여주는 강력한 지표가 되죠.
결론
앞에서 살펴본 것처럼 Graph Database 기술은 패턴과 숨겨진 연결을 식별하기 위해 고도로 상호 연결된 데이터 세트에 맞춰 특별히 설계되고 최적화되어 있어요. 다음 주에는 두 부분으로 구성된 이 시리즈의 결론에서 그래프 데이터 플랫폼의 작동 방식과 이것이 여러분에게 어떤 의미인지 설명할게요.
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그래프 데이터 플랫폼에 대한 간략한 소개.
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