Spanner Graph 개요

Spanner Graph는 특화된 그래프 데이터베이스 기능과 업계 최고의 확장성, 가용성, 일관성을 제공하는 Spanner를 통합합니다.

Spanner Graph는 ISO GQL(Graph Query Language) 표준과 호환되는 그래프 쿼리 인터페이스를 지원합니다. Spanner Graph는 관계형 모델과 그래프 모델 간의 상호 운용성을 지원하며 잘 확립된 SQL 기능과 GQL의 그래프 패턴 일치의 표현력을 결합합니다.

데이터 마이그레이션 없이 선언적 스키마를 사용하여 테이블을 그래프에 매핑할 수 있어 그래프를 테이블 형식의 데이터 세트로 가져옵니다. 또한 쿼리별로 데이터 모델 옵션을 지연 바인딩할 수 있으므로 워크플로에 적합한 도구를 더 쉽게 선택할 수 있습니다.

Spanner Graph를 시작하려면 Spanner Graph 설정 및 쿼리와 Spanner Graph Codelab을 참고하세요.

그래프 데이터베이스의 이점

그래프는 데이터의 관계를 나타내는 자연스러운 메커니즘을 제공합니다. 그래프 데이터베이스 사용 사례의 예로는 사기 행위 감지, 추천, 커뮤니티 감지, 지식 그래프, 다각적인 고객 파악, 데이터 카탈로그 작성, 계보 추적이 있습니다.

전통적으로 이러한 유형의 그래프 데이터는 여러 조인을 사용하여 그래프를 순회하는 애플리케이션을 통해 관계형 데이터베이스에서 테이블로 표시됩니다. SQL로 그래프 순회 로직을 표현하면 작성, 유지보수, 디버그하기 어려운 복잡한 쿼리가 생성됩니다.

Spanner Graph의 그래프 인터페이스를 사용하면 직관적인 방식으로 관계를 탐색하고 그래프에서 패턴을 식별할 수 있습니다. 또한 Spanner Graph는 온라인 분석 및 트랜잭션 그래프 워크로드에 적합한 그래프 최적화 스토리지 및 쿼리 개선사항을 제공하며 이 모든 것이 Spanner의 핵심 기능에 내장되어 있습니다.

이러한 접근 방식 덕분에 Spanner Graph는 중요한 그래프 애플리케이션에도 적합한 솔루션입니다. 특히 Spanner의 투명 샤딩을 통해 대규모 데이터 세트로 탄력적으로 확장할 수 있으며 사용자 개입 없이 대규모 병렬 처리를 사용할 수 있습니다.

사용 사례

Spanner Graph를 사용하여 다음을 포함한 다양한 유형의 온라인 그래프 애플리케이션을 빌드할 수 있습니다.

금융 사기 행위 감지: 사용자, 계좌, 거래 간의 복잡한 관계를 분석하여 관계형 데이터베이스를 사용하면 감지하기 어려울 수 있는 자금세탁 및 항목 간의 불규칙한 연결과 같은 의심스러운 패턴과 이상치를 식별합니다.
다각적인 고객 파악: 고객 관계, 선호도, 구매 내역을 추적합니다. 각 고객을 전체적으로 이해하고 맞춤 추천, 타겟팅된 마케팅 캠페인, 개선된 고객 서비스 경험을 사용할 수 있습니다.
소셜 네트워크: 사용자 활동 및 상호작용을 캡처하고 친구 추천 및 콘텐츠 탐색에 그래프 패턴 일치를 사용합니다.
제조 및 공급망 관리: 그래프에서 부품, 공급업체, 주문, 재고, 결함을 모델링하여 효율적인 영향 분석, 비용 롤업, 규정 준수 검사에 그래프 패턴을 사용합니다.
의료: 환자 관계, 상태, 진단, 치료를 파악하여 환자 유사성 분석 및 치료 계획을 지원합니다.
교통: 그래프에서 장소, 연결, 거리, 비용을 모델링한 다음 그래프 쿼리를 사용하여 최적 경로를 찾습니다.

주요 기능

Spanner Graph는 그래프, 관계형, 검색, AI 기능을 고성능 및 확장성과 통합하는 통합 데이터베이스를 도입하여 다음을 제공합니다.

네이티브 그래프 환경: ISO GQL 인터페이스는 개방형 표준을 기반으로 목적에 맞게 빌드된 익숙한 그래프 환경을 제공합니다.
통합 관계형, 그래프: GQL과 SQL 간의 완전한 상호 운용성을 통해 데이터 사일로를 해소하고 추출, 변환, 로드(ETL)에 대한 운영 오버헤드 없이 각 사용 사례에 적합한 도구를 선택할 수 있습니다.
기본 제공되는 검색 기능: 풍부한 벡터 및 전체 텍스트 검색 기능이 그래프를 통해 유기적으로 작동하여 그래프 분석에서 시맨틱 의미와 키워드를 사용할 수 있습니다.
AI 기반 인사이트: Vertex AI와의 긴밀한 통합을 통해 Spanner Graph에서 직접 AI 모델 모음을 활용하여 AI 워크플로를 가속화할 수 있습니다.
확장성, 가용성, 일관성: Spanner의 확립된 확장성, 가용성, 일관성이 신뢰할 수 있는 견고한 기반을 제공합니다.