데이트에 관해서는 모두의 의욕이 넘치죠?
저희 중에는 분명 운명의 연인의 마음을 끌기 위해서 쓰지도 않던 온갖 지식을 총동원하는 너드(nerd)가 되는 적도 있었을 것입니다.
사랑을 찾아주는 기술인 그래프 데이터베이스에 관심이 많았던 많은 기업은 응용 프로그램에 적용하여
다음과 같이 비지니스를 전환하려는 시도를 보입니다.
1. 세계에서 가장 큰 데이트 사이트 중 일부는 지난 9개월 동안 그래프 데이터베이스를 적용하고 있음
2. LinkedIn은 거의 모든 작업의 중심인 그래프 데이터베이스를 작업하는 대규모 팀을 보유하고 있음.
3. Twitter는 그래프 데이터베이스에 의존하며 오픈 소스로 생성한 그래프 데이터베이스인 FlockDB를 출시함.
4. 가장 인기 있는 그래프 데이터베이스인 Neo4j는 Wal-Mart, eBay, Lufthansa 및 Deutsche Telekom과 같은
엔터프라이즈 브랜드를 포함하여 2000개가 넘는 전 세계 회사의 기술로 채택되었음.
5. Teradata는 엔터프라이즈 사용자가 그래프 분석을 쉽게 할 수 있도록 SQL-GR라는 새로운 유형의 SQL을 출시함.
6. DB-Engines의보고서에 따르면 “그래프 DBMS는 다른 데이터베이스 범주보다 빠르게 인기를 얻고 있으며 작년 1월 이후 300% 성장”했다고 함.
다가오는 발렌타인데이를 기념하여 온라인 데이트에서 그래프 데이터베이스가 점점 더 많은 사랑을 맺을 수 있게 해 줬던 이유를 알아보기 위해서
다른 응용 분야에 대해 소개해주는 것이 적절하다고 생각했습니다.
소셜 그래프가 온라인데이트에서의 입지가 커지면서, 데이트 회사는 네트워크 효과를 고려하여 사이트가 얼마나 정확하게 추천해주는지를 분석하고 있습니다.
Snap Interactive는 AYI- Are You Interested라는 데이트 사이트를 운영하고 있습니다. AYI는 10억 명의 소셜 그래프를 사용하여 짝을 맺어주는 가능성을 크게 높입니다. 그래프를 사용하여 소셜 네트워크를 확장하여 완전히 낯선 사람이 아닌 특정 개인의 친구의 친구, 또는 친구의 친구의 친구와 맺어질 가능성이 더 높다고 합니다. 지난 6개월 동안 전 세계에서 6개 이상의 온라인 데이트 회사가 네트워크의 의사 결정력을 향상하기 위해 그래프 데이터베이스를 적용했습니다. 핵심 그래프는 소셜 그래프뿐만이 아닌, passion 그래프 (공통 관심사), location 그래프 등이 포함됩니다.
Yelp가 식품을 구하는 것처럼Glassdoor는 회사 직원의 익명 리뷰를 기반으로 한 직장 및 상사 평가 사이트입니다. 거의 10억 명의 회사원과 구직자, 그들의 친구로 구성돼있는 이 사이트 또한 그래프로 운영되고 있습니다. Snap과 Glassdoor는 그래프로 연결된 데이터를 관리하게 되면서 추천의 정확도가 상당히 개선되었다고 보고했습니다. 네트워크의 활용도가 향상함으로써 많은 유형의 회사가 실시간 분석과 관련하여 개선을 이루고 있습니다. Strata에서 세션을 진행한 Neo Technology의 CEO인 Eifrem은 “많은 사람들이 그래프 데이터베이스가 할 수 있는 것에 대해 배우게 된다면, 그래프를 모든 곳에서 볼 수 있을 것입니다”라고 말했을 정도입니다.
Edge라고도 불리는 일류 객체인 ‘관계’는 그래프 데이터베이스의 근본적인 혁신이라고 할 수 있습니다. 데이터베이스는 개별 사물에 대한 정보를 저장할 뿐만 아니라 그 사물 간의 관계도 저장합니다. 이 기능을 사용하면 복잡한 질문들을 훨씬 쉽게 표현하고 기존 데이터베이스에 비해 짧은 시간 안에 답변을 얻을 수 있습니다. 데이터베이스의 관계는 각 연결점의 특성(예:부모, 자식, 친구)을 표현하고 해당 관계(예:가중치, 시작 및 종료 날짜 등)에 대한 많은 질적 또는 양적인 사실 등을 캡처할 수 있습니다.
그래프 데이터베이스로 다음과 같은 제약 조건을 나타내는 쿼리를 작성할 수 있습니다:
● 항해를 좋아하지만, 볼링을 하지 않고 내 우편 번호에서 50km 이내에 사는 여자 친구의 세 친구 내에 연결된 모든 남성을 찾기
● 두 단계 내에서 친구를 모르지만 나와 같은 곳에서 시간을 보내는 것을 즐기는 모든 여성을 찾기
● 친구의 친구 네트워크에서 나와 가장 비슷한 활동을 즐기는 모든 남성을 찾기
위에서 예시로 든 쿼리들은 SQL 페이지에서 가져왔기 때문에 관계형 데이터베이스에서는 느리게 실행될 수 있습니다.
하지만 그래프는 단 몇 줄의 코드만으로 기존 SQL 속도 제한을 뛰어넘어 결과를 빠르게 가져 올 수 있습니다.
결론
첫 시작은 기이했으나 점점 매칭 성공률을 높이면서 그래프 데이터베이스는 온라인 데이트를 향상하는 기술로 입지가 굳혀졌습니다.
그래프와 싸워서 어색하다면, 데이터와 그래프 데이터베이스 사이에 데이트 날짜를 잡아보는 것이 어떨까요? ^^
BITNINE GLOBAL, THE COMPANY SPECIALIZING IN GRAPH DATABASE
비트나인, 그래프 데이터베이스 전문 기업
'RESEARCH & REPORT > 그래프 기술' 카테고리의 다른 글
| 그래프 DB가 ‘밥’ 먹여준다 (0) | 2020.08.04 |
|---|---|
| [기고]4차 산업혁명시대, 빅데이터 강국의 열쇠는 '데이터베이스' (0) | 2020.03.30 |
| [Network Times] 2019년 4월호 Opinion 기고, 「빅데이터 핵심은 ‘데이터간 상관관계’」 (0) | 2019.04.12 |
| 가트너, 2019년 10대 데이터 및 분석기술 트렌드로 '그래프' 선정 (0) | 2019.03.27 |
| [Network Times] 2018년 7월호 Tech Guide, 「그래프 데이터베이스의 현재와 미래」 (0) | 2018.07.27 |