비트나인 Graph it

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 ..

RDB와 GDB 융합으로 Data Warehouse 구축 및 추출 : AgensSQL과 AGE의 Hybrid Query 튜닝 가이드 빅데이터와 클라우드 기술의 발전으로 현재 데이터 환경의 변화는 데이터 레이크와 데이터웨어하우스를 중심으로 이루어지고 있습니다. 이러한 변화와 관련하여 RDB와 Graph 융합을 통한 차별화된 솔루션을 제시한 제품이 AgensSQL Enterprise Edition+입니다. 이 글에서는 RDB와 Graph의 융합을 통해 생긴 장점들과 Hybrid Query 튜닝의 중요성, 그리고 효율적인 데이터 레이크와 데이터웨어하우스 구축 방법을 소개하겠습니다. AgensSQL과 AGE의 결합을 통한 RDB와 GDB 융합 AgensSQL은 객체 및 관계형 데이터처리에 유리한 PostgreS..

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 대시보..

AGE에서 Cypher로 발생시킨 Graph를 Application단에서 알고리즘을 사용하여 (다중) ShortestPath 및 모든 경로 구하기 개요 Application단에서 알고리즘을 사용하여 age에서 실행시킨 Cypher의 ShortestPath 구해보려 고한다. 이를 구하는 이유는 AgensGraph에는 최단경로를 찾는 Function이 존재하지만 AGE에서는 최 단경로를 찾는 Function이 존재하지 않는 것으로 알고 있다. 그러므로 Application 단에서 AGE의 최단 경로의 정보를 조회할 수 있는 알고리즘을 만들어 보았다. 참고로 Application 단에서 사용한 언어는 Typescript이다. 우선 Cypher를 발생시킬 때 Node(노드)와 Edge(간선)을 조회할 수 있는 ..