관계형 데이터와 그래프 데이터의 융합: 출발은 AgensSQL로 부터

관계형 데이터와 그래프 데이터의 융합: 출발은 AgensSQL로부터

 

AgensSQL은 PostgreSQL을 기반으로 개발된 새로운 오픈소스 기반의 관계형 DBMS로서, 그래프 데이터베이스 관리 시스템인 AgensGraph의 노하우와 전문성을 결합하여 개발되었습니다.

AgensSQL의 주요 특징과 장점으로는 안정성, 사용성, 확장성 그리고 호환성이 있습니다. 

안정성: PostgreSQL 엔진을 기반으로 하며, 최대 SQL 기능과 표준 지원, 다양한 프로그래밍 언어 지원, 강력한 확장 기능, 대량 데이터 처리 최적화 등을 제공합니다.

사용성: Agens Enterprise Manager를 통해 기업 고객의 효율적인 데이터 관리를 돕는 통합 운영 관리 도구를 제공합니다. DB 기본 운영/관리, 모니터링 대시보드, SQL 편집/실행/조회, HA 및 Extension 관리 등이 가능합니다.

확장성: 고가용성(High Availability) 기능을 제공하여 시스템 장애 없이 정상적으로 운영 또는 서비스를 수행할 수 있도록 합니다. 부하 분산 및 고가용성 기능을 통해 데이터베이스 환경에서 확장성을 보장합니다.

호환성: 다양한 DBMS 데이터 이관을 지원하며, 오픈소스 DBMS에 최적화된 방식을 제공합니다. AgensSQL을 통해 인프라 생성, 구성, 데이터 이관, 업데이트 및 검증 등을 최적화할 수 있습니다.

이러한 장점을 부각해 AgensSQL은 관계형 데이터 베이스 분석으로 활용되며 나아가 그래프 데이터와의 활용도 생각해 볼 수 있습니다. 

 

1. 소셜 네트워크 분석과 추천 시스템

AgensSQL은 그래프 데이터베이스의 강력한 기능을 활용하여 소셜 네트워크 분석과 추천 시스템 분야에서 뛰어난 성능을 발휘합니다. 사용자 간의 친구 관계를 그래프로 표현하여 소셜 네트워크의 구조를 더 잘 이해하고, 친구 추천, 관심사 추천 등의 기능을 구현할 수 있습니다. 또한, 그래프 데이터베이스의 특성을 활용하여 사용자의 선호도를 분석하고 개인 맞춤형 추천을 제공하는 추천 시스템을 구축할 수 있습니다.

 

2. 지도 및 위치 기반 서비스

지도와 위치 기반의 서비스에서는 그래프 데이터베이스의 노드와 에지를 활용하여 지역, 장소, 경로 등의 정보를 효율적으로 관리할 수 있습니다. 사용자의 위치 정보와 주변 시설, 거리 등을 그래프로 표현하여 다양한 지도 서비스를 제공할 수 있습니다. 또한, 길 찾기 알고리즘과 같은 그래프 알고리즘을 활용하여 최적의 경로를 탐색하는 서비스를 구현할 수 있습니다.

 

3. 인공지능과 머신러닝

AgensSQL은 그래프 데이터베이스의 기능을 통해 인공지능과 머신러닝 분야에서도 활용될 수 있습니다. 그래프 데이터베이스는 복잡한 관계를 효율적으로 표현하고 분석하는데 적합하며, 이를 활용하여 데이터 간의 상호작용을 더 잘 이해하고 예측하는데 활용할 수 있습니다. 또한, 그래프 알고리즘을 활용하여 패턴 분석, 군집화, 이상 탐지 등 다양한 머신러닝 작업을 수행할 수 있습니다.

 

4. 네트워크 관리 및 보안

 

그래프 데이터베이스의 특성은 네트워크 관리와 보안 분야에서도 큰 장점을 제공합니다. 네트워크 장비와 그 관계를 그래프로 표현하여 효율적인 네트워크 관리를 가능케 하며, 장비 간의 연결성을 분석하여 네트워크 성능을 최적화할 수 있습니다. 또한, 그래프 데이터베이스의 보안 기능을 활용하여 사용자 계정 관리, 데이터 접근 권한 설정 등의 보안 강화를 수행할 수 있습니다.

 

AgensSQL과 그래프 데이터의 활용 방안은 다양한 산업과 분야에서 무궁무진한 가능성을 제시하고 있습니다. 그래프 데이터베이스의 특성을 적극적으로 활용하여 더 나은 데이터 관리와 분석을 구현하는 것은 기업의 경쟁력을 향상하는데 큰 도움이 될 것입니다. 새로운 기술의 도입과 혁신은 더욱 효율적인 데이터 활용과 더 나은 비즈니스 성과를 이끌어내는 데 있어서 핵심적인 요소가 될 것으로 기대됩니다.

그래서 본문서를 통해 우리는 기존의 관계형 데이터와 그래프 데이터의 융합을 통해 데이터 분석과 비즈니스적 해석 소개합니다. 

협동은 공통된 하나의 목표를 이뤄내기 위한 방법으로 많은 영역에서 다양한 방법으로 활발히 쓰이고 있습니다.
특히 연구에서 협동을 통한 연구자의 네트워크적 집단 활동은 논문과 같은 연구 산출물에 있어 효율성을 증대시키는 기능적 역할을 하고 있습니다. 

그러므로 AgensSQL과 GDB의 융합을 통해 공동 연구를 수행한 연구자 간의 관계형 그래프를 통해 네트워크 분석을 제공합니다.
분석을 통한 결과는 그래프 데이터의 연결성을 강조하여 관심사를 파악하고 타깃 마케팅을 구현하고 고객에게 보다 적합한 제품 및 서비스를 제공할 수 있습니다.

 

연구자 그래프 데이터는 같은 연구를 수행한 연구자들의 그룹을 통해 형성됩니다. 

우리는 그래프 데이터 분석을 통해 우리는 다음의 세세가지 비즈니스 메시지를 전달합니다. 

• 추천 플랫폼 기반의 마케팅

예 1)  연구자 그래프 데이터를 서로 다른 여러 속성 (키워드, 소속 학회)으로 확장하여 새로운 연구자 또는 학회 추천.
예 2) 시계열적 분석을 통해 향후 유망한 연구 영역 추천.

• 인력 및 데이터 관리 구축 측면
  협업 네트워크는 기존의 네트워크에 비하여 많은 연구자에 대한 다양한 정보가 있기 때문에 데이터 관리에 대한 효율성이 중요합니다.
  
  

• 네트워크 중심성 분석
  매개 중심성(Betweenness Centrality)은 연결된 서로 다른 두 노드의 최단경로에 존재하는 가지 수 바탕의 중심성 척도입니다.
  서로 다른 집단 간을 연결하는 노드일수록 높게 나타납니다.
  즉 중심성이 높을수록 그래프 데이터에서 중요한 노드로 취급됩니다.
  이러한 분석법은 결국 그래프를 구성하는 노드 중에 중요한 노드를 식별하고 나아가 중요 노드를 타깃으로 삼는 마케팅이나, 개별 고객의 맞춤형 플랫폼 서비스를 제공할 수 있게 됩니다.
  
  

결론

AgensSQL 기반의 RDB와 네트워크 분석을 활용한 GDB의 융합은 데이터 처리와 분석을 수행하는데 비즈니스와 분석에 있어서 매우 유용한 전략입니다.

비정형 데이터는 GDB에 적재하기 위해 먼저 구조화된 형태로 변환해야 합니다. GDB는 노드와 에지로 구성된 그래프 데이터 구조를 기반으로 하므로, 복잡한 데이터 간의 관계를 표현하는 데에 뛰어난 효과를 발휘하며 데이터 분석 과정에서는 RDB와 GDB의 데이터를 조합하여 더 깊이 있는 분석을 수행합니다.
RDB의 테이블을 활용하여 정형화된 데이터를 기반으로 기본적인 집계 및 통계 분석을 수행할 수 있습니다. 동시에, GDB의 그래프 알고리즘을 활용하여 데이터 간의 관계와 패턴을 탐색하고 복잡한 네트워크를 분석합니다.

 

 

글 : 곽상환 수석보 ( 비트나인 글로벌 사이언스팀 )