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 미리 보기에 대한 사용 약관 참조하세요.
Microsoft Fabric의 그래프를 사용하면 데이터 내에서 복잡한 관계를 모델링, 시각화 및 분석할 수 있습니다. 연결이 끊긴 데이터를 AI 기반 인사이트로 바꾸는 확장 가능한 엔터프라이즈급 솔루션입니다. 그래프를 사용하여 데이터 내에서 숨겨진 연결을 파악하고 의사 결정 기능을 향상시킬 수 있습니다.
비용이 많이 드는 조인 및 복잡한 쿼리가 필요한 기존 관계형 데이터베이스와 달리 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 지원합니다.
이러한 기능을 함께 사용하면 데이터가 변경될 때 쉽게 중단되는 취약한 ETL(추출, 변환, 로드) 또는 데이터 복제 워크플로를 수동으로 설정할 필요 없이 OneLake에서 직접 고급 그래프 분석을 수행할 수 있습니다.
그래프는 대규모 워크로드를 처리하도록 자동으로 확장되므로 속도 저하 없이 수십억 개의 관계를 분석할 수 있습니다. 항목(노드)과 해당 연결(에지) 모두에 설명 태그와 세부 정보를 추가하여 복잡한 관계를 보다 쉽게 구성하고 검색할 수 있습니다.
네이티브 GQL 및 자연어를 GQL(NL2GQL) 지원에 사용하면 그래프 작업에 최적화된 표준 기반 쿼리 기능을 얻을 수 있습니다. 이러한 기능은 그래프 솔루션 전체에서 이식성과 일관성을 제공하므로 다른 GQL 규격 시스템에서 쿼리를 마이그레이션할 수 있습니다. Graph는 OneLake에서 기존 데이터를 사용하는 동안 조인 및 변환의 복잡성을 제거하여 원활한 그래프 분석 및 고급 인사이트를 대규모로 잠금 해제합니다.
그래프 분석이 중요한 이유
기존의 관계형 및 테이블 형식 데이터 형식은 불가능하지는 않지만 서로 다른 데이터 요소 간의 관계를 매핑하기 어렵게 만듭니다. 예를 들어 이러한 형식은 소셜 미디어 플랫폼의 사용자, 게시물, 의견, 포럼 및 태그 간의 얽힌 연결을 표시할 수 없습니다. 그래프를 사용하면 데이터 내에서 숨겨진 연결, 커뮤니티 및 영향을 발견할 수 있습니다. 그래프를 사용하여 소셜 네트워크, 비즈니스 프로세스 등에 대한 복잡한 질문에 대답할 수 있습니다.
그래프는 이러한 관계를 모델링, 시각화 및 쿼리하는 효율적인 방법을 제공합니다. 데이터의 상호 연결을 이해하고 더 나은 인사이트를 얻을 수 있습니다.
- 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.
그래프는 특수한 역할을 넘어 그래프 인사이트에 대한 액세스를 확대합니다. 모든 사용자는 매일 의사 결정에 연결된 데이터를 사용할 수 있습니다.
그래프로 수행할 수 있는 작업
그래프를 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다.
기본 테이블 형식 데이터 측면에서 노드와 가장자리를 정의하여 OneLake에서 구조화된 데이터에 대해 레이블이 지정된 속성 그래프를 만듭니다.
중요합니다
그래프는 현재 스키마 진화를 지원하지 않습니다. 데이터를 수집하고 모델링한 후에는 노드, 관계 및 속성의 구조가 고정됩니다. 새 속성 추가, 레이블 수정 또는 관계 유형 변경과 같은 구조적 변경을 수행해야 하는 경우 업데이트된 원본 데이터를 새 모델로 다시 수집해야 합니다.
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.
작업 기능 기반 경험의 이점:
- 데이터 엔지니어는 그래프를 모델링하고 만들 수 있습니다.
- 분석가는 낮은 코드 또는 코드 없는 쿼리를 실행하고 뷰 집합을 큐레이팅할 수 있습니다.
- 비즈니스 사용자는 시각적으로 탐색하거나 자연어를 사용하여 데이터와 상호 작용할 수 있습니다.
패브릭 내에서 작동: 사용하지 않을 때 자동으로 종료되고 용량 메트릭 앱에서 사용량을 모니터링합니다. 모두 Fabric OneLake 보안, 규정 준수 및 권한 모델이 제어합니다.
Microsoft Fabric 통합
그래프는 통합 데이터 스토리지용 OneLake 및 시각화를 위한 패브릭 UI를 포함하여 Microsoft Fabric 플랫폼과 긴밀하게 통합됩니다. Microsoft Fabric 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 광범위한 대상에 액세스할 수 있는 인사이트를 만들 수 있습니다.
그래프가 독립 실행형 그래프 데이터베이스와 어떻게 다른지
| Area | 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 | 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 사용합니다. 알고리즘에 대한 지원은 매우 다양할 수 있습니다. |
| 사용자 환경 | 사용자는 모델링, 쿼리, BI(비즈니스 인텔리전스), AI(인공 지능) 통합 및 로우/노코드 탐색을 위한 통합된 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 기능은 기존 패브릭 용량을 사용하고, 사용하지 않을 때 리소스를 자동으로 축소하여 비용 절감을 도와줍니다. | 독립 실행형 그래프 데이터베이스에는 별도의 클러스터 또는 라이선스, 사용자 지정 크기 조정 및 모니터링이 필요하며 종종 유휴 용량 요금이 발생합니다. 운영 복잡성과 비용이 증가합니다. |
| 거버넌스 및 보안 | Microsoft Fabric 네이티브 OneLake 거버넌스, 계보 추적 및 작업 영역 RBAC(역할 기반 액세스 제어)를 제공합니다. 보안 및 감사에 대한 패브릭 규정 준수 표준과 통합됩니다. | 독립 실행형 그래프 데이터베이스에는 독립적으로 구성하고 감사해야 하는 별도의 보안 및 거버넌스 모델이 있습니다. 그들은 위험과 관리 부담을 증가시킬 수 있습니다. |
비고
새 Fabric 사용자 패널에 참여하여 피드백을 공유하고 Fabric 및 Power BI 형성하는 데 도움을 줍니다. 제품 팀과의 설문 조사 및 일대일 세션에 참여합니다. 자세히 알아보고 등록하려면 Fabric 사용자 패널을 참조하세요.
가격 책정 및 용량 단위
그래프는 Microsoft Fabric 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.
그래프 작업은 CPU 가동 시간을 기준으로 요금이 청구됩니다. 가동 시간의 각 초마다 10 CU 초의 비용이 발생합니다. 각 CPU 가동 시간 세션은 분 단위로 반올림됩니다.
그래프 스토리지의 경우 시스템은 최소 100GB를 프로비전합니다. 그래프 스토리지는 OneLake Cache와 동일한 비율로 청구됩니다.
가격 책정 및 용량 단위에 대한 자세한 내용은 Microsoft Fabric 가격 책정 참조하세요.
패브릭 용량 메트릭 앱에서 그래프 워크로드의 리소스 사용량 및 성능을 모니터링할 수 있습니다. 패브릭 메트릭 앱 및 월별 청구서에 다음 항목이 표시됩니다.
| 메트릭스 앱의 Fabric 작업 이름 | Azure 과금 측정기 |
|---|---|
| 그래프 일반 작업 | 그래프 용량 사용 (CU) |
| 그래프 캐시 스토리지 | OneLake 캐시 |
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