GraphConnect 2022가 이제 2주밖에 안 남았어요! 이제 참석하고 싶은 세션을 직접 계획하고 선택할 수 있도록 의제를 살펴봐야 할 때인거죠.
GraphConnect의 첫날(6월 6일)은 하루 종일 진행되는 실습 워크샵이 교육 등록을 하신 분들을 대상으로 진행될 예정이에요.
6월 7일과 8일에는 전 세계 및 업계의 주요 그래프 전문가들이 텍사스 주 오스틴에서 열리는 최대 규모의 그래프 개발자 컨퍼런스에 참석할 예정이에요. 130개 이상의 특별한 세션에서 다양한 수준의 이야기, 영감, 지식을 공유할 예정인데요:
- 창의적인 통찰력을 불러일으키는 15분간의 번개 토크
- 기술, 도구, 전략을 활용하는 40분 길이의 프레젠테이션
- 실무 경험을 제공하는 85분 워크숍
정말 많은 세션 중에서 자유롭게 선택할 수 있다는 점이 놀랍지만, 선택지가 너무 많아서 부담스러울 수도 있죠. 특히 모든 세션이 너무나 흥미로워 보일 때는 더욱 그럴 거예요. GraphConnect 계획을 세울 때 꼭 고려해야 할, 정말 기대되는 10가지 세션을 한번 살펴볼까요?
위임, 자동화, 지배: 그래프 기술을 활용하여 숨겨진 통찰력과 기회를 찾아보세요
세션 유형: 전체 길이
다양한 데이터베이스 기술은 다양한 용도에 맞게 최적화되어 있어요. Graph Database는 방대한 데이터 세트 내에서 알려지거나 알려지지 않은 관계를 발견하는 데 탁월하며, 간과되거나 활용도가 낮은 소스에서 가치를 발굴하는 데 도움을 줄 수 있어요. 이 세션에서는 Microsoft 및 Neo4j의 전문가와 함께 데이터 세트를 그래프 저장 및 분석에 적합한 후보로 만드는 고려 사항을 알아보고, 데이터 수집 및 구조화에 대한 팁과 요령을 배우고, 데이터 관계의 의미 있는 분석을 위해 최적화하는 API를 구축하는 방법에 대한 통찰력을 얻을 수 있을 거예요. 도구에 작업을 위임하고, 필수적이지만 중요하지 않은 경로 기능을 자동화하고, 데이터의 전체 가치를 활용하는 실행 가능한 통찰력으로 도메인을 지배하는 방법을 배우게 될 거예요.
Adobe의 99.9999%(정말로 9만큼!) 가동 시간: Neo4j를 통해 달성한 방법
세션 유형:전체 길이
스피커:
강다니엘, Adobe 수석 DevOps 엔지니어
가브리엘 터커, SR 데이터 설계자, Adobe
다니엘 빌라제티, Adobe DevOps 엔지니어
클라우드에서 자가 치유 및 자동 복구가 가능하도록 Causal Cluster를 설정할 수 있다고 생각하신 적 있으신가요? 백업이 오류 없이 복원되고 데이터가 매일 일관되게 유지되는지 알고 싶으신가요? 이 강연에서 Adobe 전문가와 함께 스트레스 없는 Neo4j Causal Cluster를 실행하는 방법에 대해 자세히 알아보세요. 또한 자동 백업, 일일 복원 테스트/데이터 일관성 확인, 자동 확장 그룹, Flatcar OS, Docker 구현, Ansible, Terraform, 리더, 팔로어 및 읽기 복제본을 위한 ELB 엔드포인트, 영구 IP를 위한 ENI뿐만 아니라 올바른 인스턴스 유형을 선택하는 방법, 문제 및 Neo4j 4.4로 업그레이드할 때의 이점도 다룬다고 하네요.
매트릭스 입력: Neo4j에서 논리적 디지털 트윈 합성
세션 유형: 전체 길이
스피커:
스펜서 시오타니, Northrop Grumman 수석 인지 소프트웨어 엔지니어
건물은 복잡한 시스템이라서 시설 계획의 효율성을 극대화하기가 정말 어렵죠. 전기 시스템, 보안, 네트워크, 데이터, 사람, 좌석, 문 등등... 이런 구성 요소들을 추적하는 건 거의 불가능에 가까운 일일 수 있어요. Northrop Grumman은 Neo4j의 그래프 기반 디지털 트윈을 활용해서 이런 복잡성을 해결하기 위한 새로운 전략을 제시하는데요. 이번 강연에서 Spencer는 Northrop Grumman이 어떻게 디지털 트윈을 만들고 구현해서 새로운 팀 구성원의 적응을 돕고, 좌석 배정을 최적화하고, 직원들에게 변경 사항을 전달하고, 리소스 사용량을 추적하고, 대규모 이동을 조정하는지 보여줄 거예요. 또, 계획된 것과 실제 존재하는 것 사이의 차이를 분석해서 활용도가 낮은 리소스를 더 쉽게 접근하고 관리할 수 있게 만드는 방법도 알려준다고 하니 정말 흥미롭겠죠?
Knowledge Graph를 이용한 적대적 위험 분석
세션 유형: 전체 길이
스피커: 갈 엥겔베르그, Accenture 연구원 부교수
오늘날 일반 기업, 특히 산업 제조업체는 점점 더 외부 네트워크에 연결되고 있죠. 일반적인 위험 평가 도구는 인프라 계층에 대한 잠재적 손상만을 기준으로 위험의 우선순위를 지정하는데요, Accenture는 여기에 비즈니스 컨텍스트를 추가합니다. Accenture의 Gal은 Neo4j를 사용해서 이 과제를 해결하기 위한 Knowledge Graph 기반 접근 방식을 제시할 예정이에요. 이번 세션에서는 비즈니스와 사이버 보안을 분류하는 동안 Knowledge Graph에 대한 Neo4j Graph Data Science 알고리즘 사용에 초점을 맞출 거예요.
OSCAL 및 Neo4j를 통한 사이버 보안 자동화
세션 유형: 전체 길이
스피커:
알렉산더 코데르만, SerNet 수석 개발자
국가가 후원하고 용인하는 사이버 공격이 계속 증가하고 있어요. 정부와 규제 당국도 계속해서 대응하고 있고요. 기업은 점점 더 많은 규정 준수 요구 사항과 통제에 직면하고 있죠. 결과적으로 평가 주기가 더욱 빨라지고 단일 제어문까지 매우 세밀하게 제어 만족도를 검증할 수 있어야 해요. 미국 국립표준기술연구소(NIST)는 사이버 보안 제어 구현 및 평가를 위한 기계 판독 가능 언어인 OSCAL을 개발했는데요. 이번 세션에서 SerNet의 Alexander는 사이버 보안 실무자가 매일 직면하는 실제 문제를 해결하기 위해 Neo4j에서 OSCAL 데이터를 가져오고 작업하는 데 사용할 수 있는 오픈 소스 스크립트 및 REST API 세트인 "OSCL4NEO4J"를 시연할 예정입니다. 그들이 제시하는 오픈 소스 프로젝트는 이미 NIST.gov에서 인정되었고 공식 OSCAL 저장소에서 참조된다고 하네요.
그래프 분석을 사용하여 만성 질환의 환자 여정 탐색
세션 유형: 전체 길이
의료 데이터를 활용해서 만성 질환 진단 단계를 파악하는 건 정말 어려운 일일 수 있어요. 하지만 만성 질환에 대한 경로를 밝혀낸다면, 조기 진단, 치료 준수 지원, 부작용 완화로 이어질 가능성이 높아지죠. 전자 건강 기록 및 청구에는 진단, 처방, 절차, 병원 입원 등에 대한 정보가 담겨 있는데요. 이때 그래프 이론은 다양한 데이터 기록 간의 관계를 포착하고, 환자 간의 공통 경로를 쉽게 식별하도록 도와주며, 주요 동반 질환을 찾아낼 수 있게 해줘요. 이번 세션에서는 화이자의 데이터 과학자들이 그래프 이론을 적용해서 환자 여정 매핑을 위한 프레임워크를 제시할 예정이에요. 그리고 이 프레임워크를 의사 결정자에게 신속하게 통찰력과 권장 사항을 제공하는 도구로 어떻게 변환할 수 있는지 보여줄 거예요.
의료 청구의 위험 시그니처 프로필 식별을 위한 그래프 분석 적용
세션 유형:전체 길이
스피커:
살 아기냐가, 딜로이트 마스터 데이터 과학자 | AI 우수 센터
산미트라 바타차리야 박사, Deloitte 데이터 과학 AVP | AI 우수 센터
매년 의료 서비스 제공자들이 제출하는 보험 청구 건수가 어마어마하죠. 전국 의료 사기 방지 협회(National Health Care Anti-Fraud Association)에 따르면, 의료 사기는 전체 의료 비용의 3%나 차지한다고 해요. 2019년에는 사기로 인한 금액이 무려 천억 달러를 넘었다고 하니 정말 심각하죠? 메디케어 및 메디케이드 서비스 센터와 다른 규제 기관들은 의료 청구 지불인에 대한 사기, 낭비 및 남용(FWA) 감시를 의무화하고 있어요. FWA의 다양한 차원에 걸친 위험 프로필을 기반으로 공급자를 선별하는 것이 바로 그 감시의 핵심이라고 할 수 있죠. 이번 세션에서 딜로이트의 데이터 사이언스 전문가들은 그래프 이론 알고리즘과 그래프 Neural Network(GNN) 방법을 사용해서 쌍별 유사성을 찾아내고, 다른 제공자와 공통적인 위험 특징을 공유하는 제공자를 식별하는 프로젝트를 소개할 예정이에요. 이 두 가지 솔루션은 Graph Data Science를 적용하고 고품질 그래프 데이터 세트를 외부 과학 GNN 훈련 워크플로에 제공함으로써 Neo4j의 그래프 엔진을 핵심으로 작동하는데요. 이들의 분석을 통해 다양한 FWA 차원에 걸쳐 공급자 간에 숨겨진 또는 알려지지 않은 관계가 있을 가능성이 밝혀졌다고 하니, 정말 흥미롭죠?
그래프로 ESG(환경, 사회, 거버넌스) 보고 이해하기
세션 유형: 번개 토크
스피커:
하리시 아로라, EY 상무이사
막심 오지엔코, EY 데이터 및 분석 부문 수석 관리자
오늘날 조직들은 비즈니스 관행과 관련된 ESG 리스크를 식별하고 신속하게 조치를 취해서 브랜드 가치를 지키고 규정 위반으로 인한 처벌을 피해야 해요. 조직은 ESG 규정 준수 표준이나 자발적인 ESG 약속을 어기지 않도록 보고 표준 및 프레임워크를 분석하는 데 엄청난 노력을 기울이고 있죠. 이러한 보고 표준 중 상당수는 공통 데이터 요소를 공유하는데요. 특별히 구축된 ESG Knowledge Graph를 통해 그러한 공개의 관계를 면밀히 조사하면 사람이 직접 공개 검토하는 것을 돕고, 총 수동 검토 노력을 줄이며, 끊임없이 진화하는 ESG 보고 환경을 준수하는 데 소요되는 시간을 크게 단축할 수 있어요. 이번 세션에서는 Ernst & Young 전문가들이 위에서 언급한 과제를 해결하기 위해 ESG(환경, 사회, 거버넌스) 보고 환경을 시각화하기 위한 그래프 사용에 대해 이야기할 예정이에요.
Neo4j를 사용한 XRP 원장 블록체인 ETL
세션 유형: 전체 길이
스피커:
토마스 실크재어, XRP Ledger Foundation 분석 및 규정 준수 책임자
2018년에 취미 프로젝트로 시작해서 결제만을 표현하고 분석했는데, 2019년에는 22억 건의 트랜잭션으로 확장되었어요. 9년 이상 실행되면서 15억 개 이상의 원장 오브젝트를 생성한 XRP Ledger 블록체인의 전체 기록 그래프 표현이 된 거죠. 2022년에는 데이터 모델이 업데이트되어서 XRP Ledger 사용 증가에 따라 확장성이 향상되었고, 지난 몇 년간의 학습을 적용해서 중복된 속성을 제거하고 필요에 따라 APOC로 파싱할 수 있는 JSON 문자열로 사용되지 않는 데이터를 옮겼어요. Neo4j 4.x의 새로운 가능성을 반영해서 스토리지 공간을 50% 이상 줄였답니다. 이 강연에서는 XRP 원장과 +/- 10초 동안 동기화된 데이터베이스가 "돈을 추적"해서 범죄 자금과의 싸움에서 어떻게 사용되는지 보여줄 거예요.
Dell이 Neo4j Graph Database를 사용하여 서비스형 가격 책정 플랫폼을 재설계한 방법
세션 유형: 전체 길이
스피커:
앤드루 네포고딘, 클라우드 설계자, Dell
바누 나이두, 데이터 엔지니어, Dell
Dell Digital의 기존 엔터프라이즈 아키텍처는 데이터 통합 및 사전 조립 요구 사항을 처리할 수 없었고, 이는 서비스형 가격(Pric-as-a-Service) 제공 성능에 영향을 미쳤어요. 기하급수적인 데이터 증가를 관리하고 가격 책정 영역 내에서 다양한 데이터 유형을 처리해야 했죠. Dell의 전문가가 Neo4j 그래프가 이러한 과제를 개선하는 데 어떻게 도움이 되었는지, 가격 데이터 처리, 라이센스 비용 최적화에 사용되는 접근 방식, 레거시 시스템에서 Neo4j로의 마이그레이션 프로세스, 현재 생산 설정 및 제공되는 데이터 볼륨에 대한 개요를 안내할 거예요.
보너스: GraphConnect 2022 참석자를 그래프로 탐색
세션 유형: 번개 토크
GraphConnect 2022는 데이터를 연결하는 장소일 뿐만 아니라, 참석자들이 네트워크를 형성하는 장소이기도 할 거예요. 등록할 때 모든 참가자는 자신에 대한 세부 정보를 공유하는데요, 이번 세션 동안 Alex와 Michael은 GraphConnect 그래프, 사람들의 출신지, 선호하는 프로그래밍 언어 등을 보여줄 예정이에요. 또한 컨퍼런스의 의제를 Neo4j로 가져와 Neo4j Bloom에서 액세스할 수 있도록 할 거예요. 모델에서 그래프로 이동하는 것이 얼마나 쉬운지 뿐만 아니라 다른 청중과의 공통점도 알 수 있다니, 정말 흥미롭죠?
이 목록만 봐도 벌써 흥분되지 않나요? 나머지 목록을 보시면 더 놀라실 거예요. 120개 이상의 세션과 오스틴에서 즐길 수 있는 모든 것이 준비되어 있답니다.
- Accenture
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