비고
이 기능은 현재 공개 미리 보기로 제공됩니다. 이 미리 보기는 서비스 수준 계약 없이 제공되며 프로덕션 워크로드에는 사용하지 않는 것이 좋습니다. 특정 기능이 지원되지 않거나 기능이 제한될 수 있습니다. 자세한 내용은 Microsoft Azure Preview에 대한 추가 사용 약관을 참조하세요.
Microsoft Fabric의 그래프는 연결이 끊긴 데이터를 AI 기반 인사이트로 바꾸는 확장 가능한 엔터프라이즈급 솔루션입니다.
비용이 많이 드는 조인 및 복잡한 쿼리가 필요한 기존 관계형 데이터베이스와 달리 Microsoft Fabric의 그래프는 다음과 같습니다.
- 유연한 레이블이 지정된 속성 그래프 모델을 구현하는 스케일 아웃 아키텍처를 소개합니다.
- 그래프 쿼리 언어 GQL(ISO/IEC 39075)에 대한 국제 표준을 준수하는 데이터 쿼리 기능을 제공합니다.
이러한 기능을 함께 사용하면 부서지기 쉬운 ETL(추출, 변환, 로드) 또는 데이터 복제 워크플로를 수동으로 설정할 필요 없이 OneLake에서 직접 고급 그래프 분석을 수행할 수 있습니다.
Microsoft Fabric의 스케일 아웃 디자인 그래프는 엔터프라이즈 규모 워크로드의 성능과 탄력성을 보장하므로 병목 현상 없이 수십억 개의 관계를 분석할 수 있습니다. 레이블이 지정된 속성 그래프 모델을 사용하면 노드와 에지가 복잡한 관계를 쉽게 모델링, 쿼리 및 탐색할 수 있도록 하는 레이블 및 속성을 전달할 수 있습니다.
또한 네이티브 GQL 및 NL2GQL 지원을 통해 그래프 작업에 최적화된 표준 기반 쿼리 기능을 확보하여 그래프 솔루션 전반에서 이식성과 일관성을 제공합니다. Microsoft Fabric에서 제공하는 그래프 기능은 조인 및 변환의 복잡성을 제거하여 기존 데이터 자산을 사용하는 동안 원활한 그래프 분석과 대규모의 고급 인사이트 발견을 지원합니다.
그래프 분석이 중요한 이유
기존의 관계형 및 테이블 형식 데이터 형식을 사용하면 소셜 미디어 플랫폼의 사용자, 게시물, 의견, 포럼 및 태그 간의 얽힌 연결과 같이 서로 다른 데이터 요소 간의 관계를 매핑하기가 어렵습니다. 그래프를 사용하면 숨겨진 연결, 커뮤니티 및 데이터 내의 영향력을 파악할 수 있으므로 소셜 네트워크, 비즈니스 프로세스 등에 대한 복잡한 질문에 답변할 수 있습니다.
Microsoft Fabric의 그래프는 이러한 관계를 모델링, 시각화 및 쿼리하는 효율적인 방법을 제공하여 데이터의 상호 연결성을 이해하고 더 나은 인사이트를 얻을 수 있도록 지원합니다.
- 비즈니스 사용자: 관계를 시각적으로 탐색하고 NL(자연어) 쿼리를 실행하며 손쉽게 인사이트를 얻습니다.
- 데이터 엔지니어: 그래프 모델을 정의하고, 낮은 코드 및 코드 없는 도구를 사용하여 OneLake에서 데이터를 통합합니다.
- 데이터 과학자: 패브릭의 데이터 과학 환경에서 그래프 알고리즘 및 ML(기계 학습)을 사용합니다.
- 개발자: 그래프 기반 컨텍스트 인사이트를 사용하여 AI 에이전트 및 실시간 앱을 빌드합니다.
Microsoft Fabric의 그래프는 특수한 역할을 넘어 그래프 인사이트에 대한 액세스를 확대합니다. 모든 사용자는 매일 의사 결정에 연결된 데이터를 사용할 수 있습니다.
그래프로 수행할 수 있는 작업
Microsoft Fabric의 그래프를 사용하면 다음을 수행할 수 있습니다.
기본 테이블 형식 데이터 측면에서 노드와 가장자리를 정의하여 OneLake에서 구조화된 데이터에 대해 레이블이 지정된 속성 그래프를 만듭니다.
팁 (조언)
Graph는 OneLake를 통한 스키마 진화를 완벽하게 지원합니다. 즉, 그래프 수집을 중단하거나 전체 다시 로드를 요구하지 않고 원본 테이블에서 열을 추가, 제거 또는 다시 정렬할 수 있습니다. 모든 스키마 변경 내용은 그래프 로드 중에 자동으로 처리되고 프로덕션 환경에 반영되므로 비즈니스 요구 사항이 진화함에 따라 데이터 모델을 유연하게 조정할 수 있습니다. 이 기능을 사용하면 기본 데이터 세트가 변경되더라도 그래프 솔루션이 복원력과 최신 상태를 유지할 수 있습니다.
패턴 일치, 경로 구문, 집계 및 릴리스되는 기타 기능을 포함하여 GQL(그래프 쿼리 언어)을 사용하여 쿼리합니다. GQL의 공식 국제 표준은 ISO/IEC 39075 정보 기술 - 데이터베이스 언어 - GQL입니다.
다운스트림 BI(비즈니스 인텔리전스) 및 AI(인공 지능) 워크플로에 대한 점수 및 커뮤니티를 사용하여 그래프를 보강합니다. 최단 경로, 페이지 순위, WCC(약한 연결 구성 요소) 및 Louvain과 같은 기본 제공 그래프 알고리즘을 실행합니다.
작업 기능 기반 경험의 이점:
- 데이터 엔지니어는 그래프를 모델링하고 만들 수 있습니다.
- 분석가는 로우/노코드 쿼리를 실행하고 뷰 집합을 큐레이팅할 수 있습니다.
- 비즈니스 사용자는 시각적으로 탐색하거나 자연어를 사용하여 데이터와 상호 작용할 수 있습니다.
패브릭 내에서 작동: 사용하지 않을 경우 자동으로 종료되고 용량 메트릭 앱에서 사용량을 모니터링합니다. 모든 항목은 Fabric OneLake 보안, 규정 준수 및 권한 모델에 의해 제어됩니다.
Microsoft Fabric과 통합
Microsoft Fabric의 그래프는 통합 데이터 스토리지용 OneLake 및 시각화를 위한 Power BI를 포함하여 Microsoft Fabric 플랫폼과 긴밀하게 통합됩니다. Microsoft Fabric의 거버넌스, 보안 및 운영 기능과 원활하게 통합됩니다.
그래프 분석을 기존 워크플로에 통합하여 데이터 중복 및 특수 기술에 대한 필요성을 제거할 수 있습니다. 따라서 기존 독립 실행형 그래프 데이터베이스에 비해 더 광범위한 대상에 대한 인사이트에 액세스할 수 있습니다.
Microsoft Fabric의 그래프가 독립 실행형 그래프 데이터베이스와 어떻게 다른지
| Area | Microsoft Fabric의 그래프 | 독립 실행형 그래프 데이터베이스 |
|---|---|---|
| 데이터 중력 | 그래프는 OneLake에서 직접 작동하므로 ETL 또는 중복 데이터를 수행할 필요가 없습니다. | 독립 실행형 그래프 데이터베이스를 사용하려면 데이터를 별도의 그래프 데이터베이스 인스턴스로 이동하거나 복제해야 하므로 복잡성과 오버헤드가 더해질 수 있습니다. |
| 확장성 | 이 서비스는 대규모 그래프용으로 설계되었으며 여러 머신에서 스케일 아웃 분할을 사용하여 빅 데이터 워크로드를 효율적으로 처리합니다. | 대부분의 독립 실행형 그래프 데이터베이스는 확장성을 제한할 수 있는 공급업체 또는 버전에 의해 제한될 수 있는 확장 아키텍처 또는 클러스터를 사용합니다. |
| Language | Microsoft Fabric의 그래프는 새 GQL 표준(미리 보기)과 호환되며 기본 제공 그래프 분석 알고리즘을 포함합니다. | 독립 실행형 그래프 데이터베이스는 종종 공급업체별 쿼리 언어와 별도의 분석 프레임워크를 사용하며 알고리즘에 대한 지원은 매우 다양할 수 있습니다. |
| 사용자 환경 | 사용자는 모델링, 쿼리, BI(비즈니스 인텔리전스), AI(인공 지능) 통합 및 로우/노 코드 탐색을 위한 통합 Microsoft Fabric 인터페이스의 이점을 누릴 수 있습니다. 특수 그래프 엔지니어링 기술은 필요하지 않습니다. | 독립 실행형 그래프 데이터베이스는 주로 개발자 중심이며, 콘솔 및 SDK는 특수한 기술이 필요한 경우가 많습니다. 시각화 및 하위 코드 도구는 분리될 수 있으며 추가 설정이 필요할 수 있습니다. |
| 작업 및 비용 | 그래프 워크로드는 리소스 사용량 및 비용을 최적화하는 데 도움이 되는 자동 스케일 다운 및 중앙 집중식 메트릭을 사용하여 풀링된 CPU(패브릭 용량 단위)에서 실행됩니다. | 독립 실행형 그래프 데이터베이스에는 별도의 클러스터 또는 라이선스, 사용자 지정 크기 조정 및 모니터링이 필요하며, 종종 유휴 용량 요금이 발생하여 운영 복잡성과 비용이 증가합니다. |
| 거버넌스 및 보안 | Microsoft Fabric은 네이티브 OneLake 거버넌스, 계보 추적 및 작업 영역 RBAC(역할 기반 액세스 제어)를 제공하며 보안 및 감사를 위한 패브릭 규정 준수 표준과 통합됩니다. | 독립 실행형 그래프 데이터베이스에는 독립적으로 구성 및 감사해야 하는 별도의 보안 및 거버넌스 모델이 있으므로 위험 및 관리 부담이 증가할 수 있습니다. |
비고
- 새 Fabric 사용자 패널에 참여하여 피드백을 공유하고 Fabric 및 Power BI를 형성하는 데 도움을 줍니다. 제품 팀과의 설문 조사 및 1:1 세션에 참여합니다. 패브릭 사용자 패널에서 자세히 알아보고 등록합니다.
가격 책정 및 용량 단위
그래프는 Microsoft Fabric의 다른 워크로드와 동일한 CPU(용량 단위)를 사용합니다. 별도의 그래프별 라이선스 또는 SKU를 구매할 필요가 없습니다. 데이터 수집, 쿼리 및 실행 알고리즘을 비롯한 모든 그래프 작업은 조직의 예약 또는 종량제 패브릭 용량을 사용합니다.
사용량은 CPU 가동 시간(분)으로 측정됩니다. 중앙 집중식 용량 메트릭 앱에서 그래프 워크로드의 리소스 사용량 및 성능을 모니터링할 수 있습니다.
| 패브릭 작업 이름 | Azure 청구 계량기 | 측정 단위 | 패브릭 CU 사용률 |
|---|---|---|---|
| 그래프 일반 작업 | 그래프 용량 사용 (CU) | Minute | 분당 0.16667 CU |
| 그래프 캐시 스토리지 | OneLake 캐시 | 월별 GB당 | - |
가격 책정 및 용량 단위에 대한 자세한 내용은 Microsoft Fabric 가격 책정을 참조하세요.
지역 가용성
그래프는 현재 다음 지역에서 사용할 수 있습니다.
- Australia East
- Australia Southeast
- Brazil South
- Canada Central
- Central India
- Central US
- East Asia
- East US
- 미국 동부 2
- 프랑스 중부
- 독일 중서부
- Israel Central
- Italy North
- Japan East
- 일본 서부
- Korea Central
- Mexico Central
- 미국 중북부
- North Europe
- Norway East
- 폴란드 중부
- 남아프리카 북부
- 미국 중남부
- 동남아시아
- South India
- Spain Central
- 스웨덴 중부
- Switzerland North
- 스위스 서부
- UAE North
- UK South
- UK West
- West Europe
- West US
- 미국 서부 2
- 미국 서부 3
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