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 ..

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 ..

고객 행동 데이터의 분석은 현대 기업들이 경쟁우위를 확보하는 데에 중요한 역할을 합니다. 그러나 고객 데이터의 복잡성과 다양성으로 인해 관리 및 분석이 어려워지고 있습니다. 이러한 문제에 대응하기 위해 그래프 데이터베이스의 고객 행동 그래프를 활용할 수 있습니다. 그래프데이터베이스의 데이터 표현 그래프데이터베이스는 노드와 에지를 사용하여 관계를 표현하고 명시적으로 연결성을 나타냅니다. 이로 인해 복잡한 관계를 직관적으로 표현하고 다양한 관계 패턴을 탐색하는 데 유리합니다. 그래프데이터베이스는 스키마가 유연하며, 데이터 모델에 속성을 동적으로 추가하거나 수정할 수 있습니다. 이는 다양한 속성이 있는 데이터를 기존 노드에 에지로 연결하며 추가하기 때문에 처리 및 관리에 효과적입니다. 더불어 그래프 쿼리를 사..

사례 : 그래프 DB를 통한 Data Lineage 구현(K고객사) 관계 데이터에 중점을 두는 그래프 DB의 특성상, 아래의 활용 사례는 모든 시스템에 적용 가능하다는데 큰 의의를 둘 수 있다. 그 까닭은 데이터베이스의 성격이 관계형, 계층형, 객체지향형 등 어떤 유형이든 오브젝트의 관계를 정의하는 논리 모델링이 반드시 존재해야 하기 때문이다. * 그래프DB를 활용한 Data Lineage 구현을 통해 품질 관리를 수행하는 데이터 아키텍처 구성도 1. 배경 기업이 보유하고 활용하는 데이터가 많아질수록 체계적으로 관리할 필요성 또한 커진다. 따라서 메타데이터 관리가 잘 이뤄지는 전산 시스템을 보면, 논리적 모델링에 반영된 결과들이 물리모델링을 거쳐 실제 데이터베이스에서도 동일한 형상을 갖고 있다. 그러나 ..