KT 네트워크의 혁신: GraphDB를 통한 고장영향회선 분석

GraphDB란 무엇인가요?

GraphDB는 말 그대로 그래프 구조를 이용해 데이터를 저장하고 관리하는 데이터베이스입니다. 그래프는 우리가 흔히 알고 있는 도형이 아닌, 노드(Node)와 엣지(Edge)로 구성된 데이터 구조를 의미하죠. 노드는 데이터의 개체(예: 사람, 장소, 제품 등)를 나타내고, 엣지는 이들 개체 간의 관계(예: 친구 관계, 위치 관계, 구매 관계 등)를 나타냅니다.

그렇다면 기존의 RDBMS와 차이점은 무엇인가요?

먼저 RDBMS에 대해 간단히 알아볼게요. RDBMS는 관계형 데이터베이스 관리 시스템(Relational Database Management System)의 약자입니다. 우리에게 익숙한 데이터베이스 형식이죠. 여기서는 데이터를 테이블 형태로 저장합니다.

RDBMS의 3가지 특징

테이블 기반 구조 : 데이터를 테이블(표) 형태로 저장합니다. 각 테이블은 행과 열로 구성되어 있습니다. 예를 들어, 고객 정보를 저장하는 테이블이라면, 각 행은 고객 한 명의 정보를, 각 열은 이름, 전화번호, 주소 같은 속성을 나타냅니다.

SQL 사용 : 데이터를 관리하고 조회하기 위해 SQL(Structured Query Language)을 사용합니다.

스키마 필요 : 데이터를 저장하기 전에 테이블의 구조를 정의하는 스키마를 미리 설정해야 합니다.

그럼 RDBMS와 GraphDB는 어떤 점이 다를까요?

RDBMS와 GraphDB의 차이점을 크게 3가지로 설명해드릴게요.

데이터 저장 방식

• RDBMS: 데이터를 테이블 형태로 저장합니다. 각 테이블은 행과 열로 구성되어 있습니다.

• GraphDB: 데이터를 노드와 엣지로 저장합니다. 노드는 개체를, 엣지는 개체 간의 관계를 나타냅니다.

관계 표현 방식

• RDBMS: 테이블 간의 관계를 나타내기 위해 조인(join) 연산을 사용합니다. 여러 테이블을 엮어 데이터를 조회해야 할 때 성능이 저하될 수 있습니다.

• GraphDB: 노드와 엣지 자체가 관계를 표현하므로, 복잡한 관계를 쉽게 탐색하고 조회할 수 있습니다.

스키마와 유연성

• RDBMS: 데이터를 저장하기 전에 테이블의 구조를 정의하는 스키마를 설정해야 합니다. 데이터 구조를 변경하려면 스키마를 수정해야 합니다.

• GraphDB: 스키마가 필요 없거나 최소한으로 필요합니다. 데이터를 저장하면서 필요한 만큼 노드와 엣지를 자유롭게 추가할 수 있습니다.

GraphDB의 장점

그렇다면 GraphDB가 왜 인기를 끌고 있을까요? 몇 가지 주요 장점을 살펴 볼게요.

복잡한 관계 표현에 강하다 : 일반적인 관계형 데이터베이스에서는 복잡한 관계를 표현하기 위해 여러 테이블을 조인(join)해야 하지만, GraphDB는 노드와 엣지로 직관적으로 표현할 수 있어요. 이 덕분에 복잡한 쿼리도 빠르게 처리할 수 있죠.

확장성 : 데이터가 늘어나더라도 성능 저하가 덜해요. 관계형 데이터베이스는 데이터 양이 많아질수록 성능이 떨어질 수 있지만, GraphDB는 노드와 엣지만 추가하면 되기 때문에 확장이 용이합니다.

유연성 : 데이터 모델링이 유연해요. 초기 스키마를 엄격히 정의할 필요가 없고, 필요에 따라 노드와 엣지를 추가하거나 수정할 수 있어서 변경 사항에 유연하게 대응할 수 있답니다.

어떤 분야에서 Graph DB 를 활용할 수 있을까요?

GraphDB는 다양한 분야에서 활용될 수 있어요. 위의 그림처럼 데이터 시각화가 대표적인 예이고, 다른 상세한 예시를 살펴볼게요.

1. 소셜 네트워크 분석

페이스북이나 트위터 같은 소셜 네트워크를 생각해보세요. 이곳에서는 수많은 사람들이 서로 친구를 맺고, 팔로우하며, 서로의 게시물에 반응합니다. 이런 복잡한 관계를 관리하기 위해 GraphDB가 많이 사용돼요.

2. 추천 시스템

넷플릭스나 아마존을 이용해본 적 있나요? 이들 플랫폼은 여러분이 관심 있어 할 만한 영화나 제품을 추천해주죠. 이러한 추천 시스템에서도 GraphDB가 큰 역할을 합니다.

3. 사기 탐지

금융 기관에서는 사기 거래를 탐지하는 데 GraphDB를 사용합니다. 여러 계좌 간의 거래 관계를 분석해 이상 거래를 빠르게 찾아낼 수 있죠.

4. 네트워크 관리

저희 KT와 같은 통신사에서는 방대한 네트워크를 관리하기 위해 GraphDB를 사용합니다. 네트워크 내의 각 장비와 연결 관계를 효율적으로 관리할 수 있어요.

5. 지식 그래프

구글 검색을 할 때, 오른쪽에 뜨는 정보 패널을 본 적 있나요? 그 정보 패널도 GraphDB를 활용한 지식 그래프를 통해 제공됩니다.

그럼 실제로 GraphDB를 어떻게 활용했나요?

실제로 OSS개발1팀에서는 Graph DB를 활용하여 네트워크 고장 시나리오를 시뮬레이션하고, 고장영향회선을 효과적으로 분석하였습니다. 

GraphDB를 통한 전체 연결 정보 추출, 비정상 데이터 출력, 특정 고객 기준 연결 정보 추출 등의 작업이 훨씬 효율적으로 이루어졌습니다. 이는 GraphDB의 특성을 활용한 결과입니다

이를 통해 고장 대응 시간을 단축하고, 서비스 중단을 최소화 하는데 성공하였습니다.

네트워크 운영 효율성을 크게 향상시키고, 고객 만족도를 높이는 데 기여하였습니다.

GraphDB는 데이터 간의 복잡한 관계를 효율적으로 관리하고 분석할 수 있는 강력한 도구입니다. 소셜 네트워크, 추천 시스템, 사기 탐지, 네트워크 관리, 지식 그래프 등 다양한 분야에서 그 활용 가치를 인정받고 있죠.

여러분의 프로젝트나 업무에서 데이터 간의 관계를 다루는 일이 있다면, GraphDB를 고려해보세요.