비트나인 Graph it

글로벌 그래프 DB 시장에는 수많은 그래프 DB 공급 업체들이 존재하지만, 실제 활용을 위한 그래프 DB를 선택하는 것은 쉽지 않습니다. 요구사항에 따라 여러 DB 제품들이 있기에 충분히 검토해보고 결정해야 할 것입니다. 본 글은 그래프 DB를 선택할 때 기본적으로 고려해야 할 10가지 사항들에 대해 소개하고자 합니다. 후보군을 놓고 아래 사항들에 대해 고려해 본다면, 가장 최선의 선택을 할 수 있을 것입니다. 1. Native Graph Storage 네이티브 그래프 스토리지는 그래프 데이터베이스의 무결성과 성능을 상징하는 근본적인 요소입니다. 네이티브 그래프 스토리지는 그래프 노드를 연결하는 실제 관계가 기본 영구 데이터 요소로 저장되도록 합니다. 네이티브 그래프 스토리지가 아닌 그래프 기능을 모방한..

그래프 DB 특징 소개 그래프 데이터베이스는 데이터 수집, 모델링, 분석, 신규 데이터 입력, 연결 관계 처리 영역에서 많은 장점이 있다. 일반적으로 Excel과 같은 집합 데이터를 처리하는 정형화된 업무 시스템과 달리 그래프 DB는 다양한 데이터, 정보 및 지식의 관계를 기반으로 현상(what)에 대한 원인(why)을 추론하고, 미래에 어떠한(how) 의사결정을 할 것인지 예측하기 위한 새로운 업무 영역에서 효과적으로 사용된다. 이를테면, 데이터 기반의 펀드 관리에서 일반적인 표로 펀드를 관리하면 수익률로 나타나는 현상과 수익률에 영향을 미치는 원인의 관계가 명확하게 표현되지 않아 수익률 증대를 위한 데이터 분석 및 의사결정 과정이 복잡해진다. 반면, 그래프 데이터로 관리하는 경우 관계(relation..

RDB와 GDB, 비교와 경쟁의 대상이 아니다 관계형 DB와 그래프 DB는 각각 가장 많이 쓰이고, 또 가장 트렌디한 데이터베이스(DB)입니다. 두 DB 모두 각각의 장점과 고유한 특성이 있습니다. 즉, 우열을 나누어야 하는 것이 아닌 서로 다른 성격의 것으로 이해하면 쉽습니다. 관계형 DB와 그래프 DB의 사용에 대한 부분은 곧 데이터의 특성과 활용 목적에 달려있습니다. 관계형 DB의 테이블 구조는 일반적인 정보 기록이나 복잡하지 않은 관계를 저장하는 데 적합합니다. 따라서 관계형 DB는 일반적으로 회계 업무나 은행의 현금거래(트랜잭션)와 같은 요건에서 주로 사용됩니다. 반면 그래프 DB는 복잡한 데이터 내에서 관계 중심 분석을 하는 데 효과적입니다. 이는 데이터 전문가가 예상하지 못한 연결 패턴을 찾..

본 웨비나에서는 그래프 DB 기술로 빠르지만 쉽게 데이터를 관리하고 분석 가능한 솔루션을 소개합니다. 더불어 데이터 관리 비용과 시간을 절감할 수 있는 비즈니스 전략과 다양한 분야의 기업들의 실제 그래프 DB 적용 사례도 접할 수 있습니다. 그래프 DB 솔루션 ‘아젠스그래프’ 소개, 실제 기업 고객 적용 사례, 클라우드 기반의 그래프 DB 솔루션 시연까지 속성으로 다룹니다.

분석 관점에서의 예지정비시스템 예지정비시스템은 장비의 설비 상태를 점검하고 고장을 예측하는 관리 시스템이다. 예지정비시스템을 도입함으로써 다양한 종류의 장비들의 잠재적 고장요인을 정확하게 예측하고, 설비와 관련된 데이터 수집, 분석 및 과학적 관리를 통해 예측모델을 구성해주어 문제점을 개선하며, 다운타임을 줄여 비용 손실까지 막아주는 효과를 가져다준다. 기존의 예지정비 시스템은 시계열 기반의 데이터 패턴을 주로 학습 후 이상 징후가 발견되면 실시간 모니터링 시스템에 알려주는 시스템이었다. 시계열 기반 패턴 분석은 고장을 어느 정도 예측하여 관리는 가능하나, 고장 요인을 정확하게 예측하기에는 한계가 있다. 이러한 분석기법에서는 장비와 장비 간 상호작용에 대한 요소를 고려할 수 없기 때문이다. 자주 일어나는..