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 ..