Azure Cosmos DB for Apache Gremlin이란?

아티클
02/21/2024

적용 대상: Gremlin

Azure Cosmos DB는 최신 앱 개발을 위한 완전 관리형 NoSQL 및 관계형 데이터베이스입니다.

Azure Cosmos DB for Apache Gremlin은 수십억 개의 꼭짓점과 에지가 있는 대규모 그래프를 저장하는 데 사용할 수 있는 그래프 데이터베이스 서비스입니다. 밀리초 단위 대기 시간 내에 그래프를 쿼리하고 그래프 구조를 쉽게 발전시킬 수 있습니다. API for Gremlin은 Gremlin 쿼리 언어를 사용하는 그래프 컴퓨팅 프레임워크인 Apache TinkerPop을 기반으로 빌드되었습니다.

Important

Azure Cosmos DB 그래프 엔진은 Apache TinkerPop 사양을 밀접하게 따릅니다. 그러나 Azure Cosmos DB와 관련된 구현 세부 정보에는 몇 가지 차이점이 있습니다. Apache TinkerPop에서 지원되는 일부 기능은 Azure Cosmos DB에서 사용할 수 없습니다. 지원되지 않는 기능에 대한 자세한 내용은 Apache TinkerPop과의 호환성 문서를 참조하세요.

Gremlin용 API는 그래프 데이터베이스 알고리즘의 기능을 고도로 스케일링이 가능한 관리형 인프라와 결합합니다. 이 방식은 유연하지 않거나 관계형 제약 조건과 관련된 일반적인 데이터 문제에 고유하고 유연한 솔루션을 제공합니다.

팁

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API for Gremlin 혜택

API for Gremlin에는 Azure Cosmos DB에서 빌드되는 이점이 추가되었습니다.

탄력적으로 확장 가능한 처리량 및 스토리지: 실제 사용되는 그래프는 단일 서버의 용량을 초과하여 확장되어야 합니다. Azure Cosmos DB는 스토리지 및 프로비전된 처리량 측면에서 무제한 크기를 가질 수 있는 수평 확장 가능한 그래프 데이터베이스를 지원합니다. 그래프 데이터베이스 규모가 커짐에 따라 그래프 분할을 사용하여 데이터가 자동으로 분산됩니다.
다중 지역 복제: Azure Cosmos DB는 그래프 데이터를 전 세계 모든 Azure 지역에 자동으로 복제할 수 있습니다. 글로벌 복제는 데이터에 대한 글로벌 액세스가 필요한 애플리케이션의 개발을 간소화합니다. Azure Cosmos DB는 전 세계 어디서나 읽기 및 쓰기 대기 시간을 최소화하는 것 외에도 서비스 관리 지역 장애 조치(failover) 메커니즘을 제공합니다. 이 메커니즘은 지역에서 드물게 서비스가 중단되는 경우 애플리케이션의 연속성을 보장할 수 있습니다.
가장 널리 채택된 그래프 쿼리 표준을 통한 빠른 쿼리 및 트래버스: 이기종 꼭짓점과 에지를 저장하고 친숙한 Gremlin 구문을 통해 쿼리합니다. Gremlin은 일반적인 그래프 알고리즘을 구현하기 위한 풍부한 인터페이스를 제공하는 명령형 기능 쿼리 언어입니다. API for Gremlin은 스키마 힌트, 보조 인덱스 또는 뷰를 지정할 필요 없이 풍부한 실시간 쿼리 및 트래버스를 지원합니다. 자세한 내용은 Gremlin을 사용한 쿼리 그래프를 참조하세요.
완전 관리형 그래프 데이터베이스: Azure Cosmos DB를 사용하면 데이터베이스 및 컴퓨터 리소스를 관리할 필요가 없습니다. 대부분의 기존 그래프 데이터베이스 플랫폼은 인프라의 제한 사항이 적용되며 운영을 보장하기 위해 높은 수준의 유지 관리가 필요합니다. 완전 관리형 서비스인 Cosmos DB는 가상 머신을 관리하고, 런타임 소프트웨어를 업데이트하고, 분할 또는 복제를 관리하고, 복잡한 데이터 계층 업그레이드를 처리할 필요가 없습니다. 모든 그래프가 자동으로 백업되고 지역적 실패로부터 보호됩니다. 이 관리를 통해 개발자는 그래프 데이터베이스를 운영 및 관리하는 대신 애플리케이션 가치를 실현하는 데 집중할 수 있습니다.
자동 인덱스 만들기: 기본적으로 API for Gremlin은 그래프의 노드(꼭짓점이라고도 함) 및 에지 내의 모든 속성에 대해 자동으로 인덱스를 만들며 스키마 또는 보조 인덱스 만들기를 기대하거나 요구하지 않습니다. 자세한 내용은 Azure Cosmos DB에서 인덱싱을 참조하세요.
Apache TinkerPop과의 호환성: API for Gremlin은 오픈 소스 Apache TinkerPop 표준을 지원합니다. Apache TinkerPop 표준에는 API와 쉽게 통합할 수 있는 애플리케이션 및 라이브러리의 풍부한 에코시스템이 있습니다.
조정 가능한 일관성 수준: Azure Cosmos DB는 애플리케이션의 일관성과 성능 간에 적절한 절충을 달성하기 위해 잘 정의된 5가지 일관성 수준을 제공합니다. 쿼리 및 읽기 작업에 대해 Azure Cosmos DB는 강력, 제한된 부실, 세션, 일관된 접두사, 최종의 5가지 일관성 수준을 제공합니다. 이러한 잘 정의된 세부적인 일관성 수준을 통해 일관성, 가용성 및 대기 시간 간에 적절한 절충을 이룰 수 있습니다. 자세한 내용은 Azure Cosmos DB의 조정 가능한 데이터 일관성 수준을 참조하세요.

API for Gremlin에 대한 일반적인 시나리오

다음은 Azure Cosmos DB 그래프 지원을 유용하게 사용할 수 있는 시나리오입니다.

소셜 네트워크/고객 365: 고객 및 다른 사람과의 상호 작용에 대한 데이터를 조합하여 개인 설정된 환경을 개발하거나, 고객 행동을 예측하거나, 관심 영역이 비슷한 다른 사람과 연결해줄 수 있습니다. Azure Cosmos DB를 사용하여 소셜 네트워크를 관리하고 고객 기본 설정 및 데이터를 추적할 수 있습니다.
권장 사항 엔진: 이 시나리오는 소매 업계에서 일반적으로 사용됩니다. 제품, 사용자 및 사용자 상호 작용(예: 항목 구입, 검색, 등급 지정)에 대한 정보를 조합하여 사용자 지정된 추천을 작성할 수 있습니다. 대기 시간이 짧고, 탄력적으로 확장되고, 네이티브 그래프를 지원하는 Azure Cosmos DB는 이러한 시나리오에 이상적입니다.
지리 공간적: 원격 통신, 물류 및 여행 계획에서 사용되는 많은 애플리케이션은 하나의 영역 내에서 원하는 위치를 찾거나 두 위치 간에 가장 짧은/최적 경로를 찾아야 합니다. Azure Cosmos DB는 이러한 문제를 자연스럽게 해결합니다.
사물 인터넷: 그래프로 모델링된 IoT 디바이스 간의 네트워크 및 연결을 통해 디바이스 및 자산의 상태를 더 잘 이해할 수 있습니다. 또한 한 네트워크 부분의 변경이 다른 부분에 어떤 영향을 미칠 수 있는지도 알 수 있습니다.

그래프 데이터베이스 소개

실제 환경의 경우처럼 데이터는 자연스럽게 연결되어 있습니다. 기존 데이터 모델링은 엔터티를 개별적으로 정의하고 런타임에 해당 관계를 컴퓨팅하는 데 중점을 둡니다. 이 모델에도 장점이 있지만 복잡하게 연결된 데이터는 해당 제약 조건에 따라 관리하기 어려울 수 있습니다.

그래프 데이터베이스 접근 방식은 스토리지 계층에서 관계를 지속하므로 매우 효율적인 그래프 검색 작업이 가능합니다. API for Gremlin은 속성 그래프 모델을 지원합니다.

속성 그래프 개체

속성 그래프는 꼭짓점 및 가장자리로 구성된 구조입니다. 두 개체는 개수 제한 없이 키-값 쌍을 속성으로 사용할 수 있습니다.

꼭짓점/노드: 꼭짓점은 사람, 장소, 이벤트 등의 개별 엔터티를 나타냅니다.
에지/관계: 에지는 꼭짓점 간의 관계를 나타냅니다. 예를 들어, 어떤 사람이 다른 사람을 알고 있거나, 이벤트에 참여했거나, 최근에 한 위치에 있었을 수 있습니다.
속성: 속성은 꼭짓점과 에지에 대한 정보(또는 메타데이터)를 표현합니다. 꼭짓점이든, 가장자리든 제한 없이 속성을 포함할 수 있으며 쿼리에서 개체를 설명하고 필터링하는 데 사용될 수 있습니다. 예제 속성에는 이름 및 사용 기간이 포함된 꼭짓점이나 타임스탬프 및/또는 가중치가 포함될 수 있는 가장자리가 있습니다.
레이블 - 레이블은 꼭짓점 또는 에지의 이름 또는 식별자입니다. 레이블은 그룹의 모든 꼭짓점/에지가 특정 레이블을 갖도록 여러 꼭짓점 또는 에지를 그룹화할 수 있습니다. 예를 들어, 그래프에는 "사람"이라는 레이블이 있는 여러 꼭짓점이 있을 수 있습니다.

그래프 데이터베이스는 스키마 또는 제한된 데이터 모델에 대한 종속성이 없으므로 일반적으로 NoSQL 또는 비관계형 데이터베이스 범주에 포함됩니다. 이처럼 스키마가 없으므로 연결된 구조를 자연스럽고 효율적으로 모델링 및 저장할 수 있습니다.

그래프 데이터베이스의 예

샘플 그래프를 사용하여 Gremlin에서 쿼리를 표현할 수 있는 방법을 살펴봅니다. 다음 그림에서는 사용자, 관심 영역 및 디바이스에 대한 데이터를 그래프 형태로 관리하는 비즈니스 애플리케이션을 보여줍니다.

이 그래프에는 다음과 같은 꼭짓점 형식이 있습니다. 이러한 형식은 Gremlin에서 레이블이라고도 합니다.

People: 그래프에는 Robin, Thomas 및 Ben 세 사람이 있습니다.
Interests: 이 예에서 그들의 관심사에는 축구 경기가 포함됩니다.
Devices: 사람들이 사용하는 디바이스입니다.
Operating Systems: 디바이스가 실행되는 운영 체제입니다.
Place: 디바이스에 액세스하는 장소입니다.

이러한 엔터티 간 관계는 다음 에지 유형을 통해 나타냅니다.

Knows: 친숙함을 나타냅니다. 예: “Thomas는 Robin을 압니다”.
Interested: 그래프에서 사람들의 관심사를 나타냅니다. 예를 들어, "Ben은 축구에 관심이 있습니다."
RunsOS: 디바이스가 실행하는 OS를 나타냅니다. 예를 들어, "랩톱은 Windows OS를 실행합니다."
Uses: 사용자가 사용하는 디바이스를 나타냅니다. 예를 들어 "Robin은 일련 번호가 77인 Motorola 휴대폰을 사용합니다".
Located: 디바이스에 액세스하는 위치를 나타냅니다.

Gremlin 콘솔은 Apache TinkerPop에서 제공하는 대화형 터미널이며, 이 터미널은 그래프 데이터와 상호 작용하는 데 사용됩니다. 자세한 내용은 Gremlin 콘솔 빠른 시작을 참조하세요. 또한 원하는 플랫폼(Java, Node.js, Python 또는 .NET)에서 Gremlin 드라이버를 사용하여 이러한 작업을 수행할 수도 있습니다. 다음 예제에서는 Gremlin 콘솔을 사용하여 이 그래프 데이터에 대해 쿼리를 실행하는 방법을 보여줍니다.

먼저 CRUD(만들기, 읽기, 업데이트 및 삭제)를 살펴보겠습니다. 다음 Gremlin 문은 Thomas꼭짓점을 몇 가지 속성을 사용하여 그래프에 삽입합니다.

g.addV('person').
  property('id', 'thomas.1').
  property('firstName', 'Thomas').
  property('lastName', 'Andersen').
  property('age', 44)

팁

이러한 예에 따라 수행하는 경우 그래프를 만들 때 이러한 속성(age, firstName, lastName)을 파티션 키로 사용할 수 있습니다. id 속성은 그래프에서 파티션 키로 지원되지 않습니다.

그런 후 다음 Gremlin 문은 Thomas와 Robin 사이에 knows 에지를 삽입합니다.

g.V('thomas.1').
  addE('knows').
  to(g.V('robin.1'))

다음 쿼리는 이름의 내림차순으로 person 꼭짓점을 반환합니다.

g.V().
  hasLabel('person').
  order().
  by('firstName', decr)

그래프의 강점은 "Thomas의 친구들은 어떤 운영 체제를 사용하는가?"와 같은 질문에 답변해야 할 경우에 잘 나타납니다. 다음과 같은 Gremlin 순회를 실행하여 그래프에서 해당 정보를 가져올 수 있습니다.

g.V('thomas.1').
  out('knows').
  out('uses').
  out('runsos').
  group().
  by('name').
  by(count())

다음 단계

API for Graph .NET 빠른 시작으로 시작합니다.
Gremlin을 사용하여 API for Graph에서 그래프를 쿼리하는 방법에 대해 알아봅니다.
그래프 데이터 모델링에 대해 알아봅니다.