비트나인 Graph it

반복되는 DB 관리 업무를 신속하게 처리하기 위한 사용자 맞춤 데이터 관리 패턴 DB에는 다양하고 수많은 데이터들이 끊임없이 저장되고 관리되고 있습니다. 그러나 이 중 수많은 데이터들 중 조회를 이용하여 복잡한 데이터 안에서 원하는 형태의 데이터들만 관리 및 저장하는 것은 때로는 작업 공수가 많이 들어가는 작업이기도 합니다. 또한, 사용자가 특정 데이터 관리에 대해 반복적으로 이행되어야 하는 상황이라면 본 프로세스를 하나의 ‘User Action’으로 저장하여 본 기능을 사용자가 원할 때마다 버튼 하나로 이를 이행하여 좀 더 간편하고 신속히 업무를 처리할 수 있는 서비스가 제공된다면 높은 업무의 효율성과 장기적인 업무 관리에도 도움이 될 것입니다. Agens SQL은 이러한 업무의 효율성을 높이기 위해,..

RDB와 Graph 융합의 선두주자, AgensSQL Enterprise Edition+를 활용한 차별화된 시각화 전략 Introduction 데이터의 중요성이 높아지면서 기업들은 관계형 데이터베이스(RDB)와 그래프 데이터베이스(Graph DB)의 융합을 통한 최적화된 관리 및 시각화 전략에 주목하고 있습니다. 이러한 시장 수요에 따라 AgensSQL은 PostgreSQL 기반의 DB를 바탕으로 Apache AGE을 결합한 AgensSQL Enterprise Edition+를 선보이며 탁월한 성능과 차별화된 시각화 방법을 제공하고자 합니다. 본 글에서는 AgensSQL Enterprise Edition+를 활용한 효과적인 데이터 관리 및 시각화 방법에 대해 알아보겠습니다. RDB와 Graph의 조화로운..

오늘날 빠르게 변화하는 환경에서 데이터는 비즈니스의 방향과 전략 결정에 점점 더 중요한 영향력을 미치고 있습니다. 우리는 항상 의사결정을 내리는 상황에 접해있고 성공적인 의사결정을 하기 위해 가지고 있는 데이터를 활용합니다. 하지만 우리를 둘러싼 데이터는 더 다양해지고, 더 커지고, 더 복잡해지면서 계속 진화하고 있습니다. 이로 인해 실행가능한 인사이트를 제공하기 위한 데이터 탐색에 대해 지속적인 노력이 있었음에도 현재의 OLAP으로는 어려운 작업이 되었습니다. 이 글에서는 OLAP 기술에 대해서 살펴보고 현재의 데이터 환경에 적합한 새로운 개념인 GOLAP에 대해 설명하고자 합니다. OLAP(Online Analytical Processing)에는 다양한 정의가 있지만 DW(Data Warehouse)..

Introduction 본 글에서는 Fraud Detection System (FDS)에서의 그래프 데이터베이스를 활용한 데이터 모델링과 방법론에 대해 자세히 살펴보겠습니다. FDS는 이상거래 및 사기 탐지 시스템으로, 기존의 미리 정의된 규칙(Rule)을 사용하여 실시간으로 데이터를 탐지합니다. 하지만 그래프 데이터베이스의 도입을 통해 어떤 가치가 더해질 수 있는지 살펴보고, 실제로 어떻게 데이터 모델링과 방법론이 적용되는지 알아보겠습니다. FDS의 데이터와 그래프 모델링 FDS에서 주로 사용되는 데이터는 거래 정보와 사용자 정보 등 다양한 데이터로 구성됩니다. 기존의 FDS는 거래 데이터를 실시간으로 분석하여 정의된 규칙에 따라 이상 거래를 탐지하는 방식을 채택했습니다. 그러나 이러한 방식은 규칙의 ..

Introduction 데이터 플로우 모델링은 기존의 DFD(Data Flow Diagram)를 통해 데이터 정보의 흐름을 논리적으로 모델링하는 기법으로, 시스템 내에서 데이터가 어떻게 처리되는지를 파악하고 관리하는데 활용됩니다. 그러나 그래프 데이터베이스를 이용하여 데이터 플로우 모델링을 구현할 경우, 데이터의 동적인 흐름을 더욱 직관적으로 파악하고 설계할 수 있습니다. 이 글에서는 그래프 데이터플로우 모델링의 적용 가능성과 다양한 예시를 상세히 살펴보겠습니다. 그래프 데이터플로우 모델링의 적용 예시 1. 행위에 대한 경로 모델링 (Pathfinding) 그래프 데이터플로우 모델을 이용하여 위치와 공간 정보를 노드로 표현하고, 경로의 전후 관계를 에지로 모델링함으로써 행위에 대한 동적인 데이터 흐름을 ..