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,..

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 ..

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..