BigQuery Graph 소개

BigQuery Graph를 사용하면 BigQuery의 분석 기능을 사용하여 대규모로 그래프 분석을 수행할 수 있습니다. 노드와 에지가 있는 그래프로 데이터를 모델링하면 Graph Query Language (GQL)를 사용하여 SQL로는 찾기 어려운 데이터 포인트 간의 복잡하고 숨겨진 관계를 찾을 수 있습니다.

항목과 항목 간의 관계를 저장하는 테이블에서 직접 노드 및 에지 테이블을 만들 수 있습니다. 기존 워크플로를 수정하거나 그래프 쿼리에서 사용할 데이터를 복제할 필요가 없습니다.

BigQuery Graph는 ISO GQL 표준 및 ISO 속성 그래프 쿼리 (SQL/PGQ) 표준과 호환되는 그래프 쿼리 인터페이스를 지원합니다. 이를 통해 잘 정립된 SQL 기능과 그래프 패턴 일치의 표현력을 결합하여 관계형 모델과 그래프 모델 간의 상호 운용성을 제공합니다.

BigQuery Graph의 이점

그래프는 데이터의 관계를 나타내는 자연스러운 방법입니다. 그래프 데이터베이스는 사기 감지, 추천, 커뮤니티 감지, 지식 그래프, 고객 프로필, 데이터 카탈로그 작성, 계보 추적에 사용됩니다.

그래프 데이터가 테이블로 표시되면 데이터를 탐색하기 위해 자체 조인 또는 재귀 조인을 실행해야 합니다. SQL에서 그래프 탐색 로직을 표현하면 작성, 유지보수, 디버깅이 어려운 복잡한 쿼리가 발생합니다. BigQuery Graph를 사용하면 관계를 탐색하고 그래프 데이터에서 패턴을 더 직관적인 방식으로 식별할 수 있습니다.

주요 기능

  • 기본 제공 그래프 환경. ISO GQL 인터페이스는 오픈 표준을 기반으로 하는 친숙하고 목적에 맞게 빌드된 그래프 환경을 제공합니다.

  • 통합 관계형 및 그래프. 그래프 쿼리와 SQL 간의 완전한 상호 운용성은 데이터 사일로를 분리하고 추출, 변환, 로드 (ETL)의 운영 오버헤드 없이 각 사용 사례에 가장 적합한 도구를 선택할 수 있도록 합니다.

  • 기본 제공 검색 기능. 풍부한 벡터 및 전체 텍스트 검색 기능이 그래프와 통합되어 있으므로 그래프 분석에서 시맨틱 의미와 키워드를 사용할 수 있습니다.

  • 그래프 시각화. 그래프 쿼리 결과는 데이터 탐색, 조사, 설명을 훨씬 쉽게 만드는 시각적으로 매력적인 그래프 형식으로 표시됩니다.

  • 성능 및 확장성. 그래프 워크로드는 BigQuery의 확장 가능하고 비용 효율적인 분산 분석 엔진으로 구동됩니다.

  • Spanner Graph와의 통합. BigQuery Graph와 Spanner Graph는 동일한 그래프 스키마와 쿼리 언어를 공유합니다. 데이터를 리모델링하거나 쿼리를 변환하지 않고도 Spanner에서 운영 그래프 워크로드를 실행하고 BigQuery에서 복잡한 그래프 분석을 실행할 수 있습니다.

사용 사례

BigQuery Graph를 사용하여 다음과 같은 여러 유형의 분석 그래프 워크로드를 빌드할 수 있습니다.

  • 금융 사기 감지. 관계형 데이터베이스를 사용하여 감지하기 어려운 돈세탁 및 항목 간의 불규칙한 연결과 같은 의심스러운 패턴과 이상을 식별하기 위해 사용자, 계정, 거래 간의 복잡한 관계를 분석합니다. 사기 감지에 관한 튜토리얼은 BigQuery Graph를 사용한 사기 감지를 참조하세요.

  • 고객 프로필. 고객 관계, 환경설정, 구매 내역을 추적합니다. 각 고객을 전체적으로 파악하여 맞춤형 추천, 타겟 마케팅 캠페인, 개선된 고객 서비스 환경을 제공합니다. 고객 프로필에 관한 튜토리얼은 BigQuery Graph를 사용하여 고객 360 추천 빌드를 참조하세요.

  • 소셜 네트워크. 사용자 활동 및 상호작용을 캡처하고 그래프 패턴 일치를 사용하여 친구 추천 및 콘텐츠 검색을 수행합니다.

  • 제조 및 공급망 관리. 그래프에서 부품, 공급업체, 주문, 가용성, 결함을 모델링하여 효율적인 영향 분석, 비용 롤업, 규정 준수 확인을 위해 그래프 패턴을 사용합니다. 공급망에 관한 튜토리얼은 BigQuery Graph를 사용한 공급망 추적 가능성을 참조하세요.

  • 의료. 환자 유사성 분석 및 치료 계획을 용이하게 하기 위해 환자 관계, 상태, 진단, 치료를 캡처합니다.

  • 교통. 그래프에서 장소, 연결, 거리, 비용을 모델링한 후 그래프 쿼리를 사용하여 최적의 경로를 찾습니다.

가격 책정

BigQuery Graph는 표준 BigQuery 용량 기반 가격 책정 모델 을 사용하여 컴퓨팅 및 스토리지에서 사용하는 만큼만 비용을 지불하도록 합니다.

컴퓨팅

BigQuery Graph를 사용하려면 Enterprise 또는 Enterprise Plus 버전을 사용하는 예약이 있어야 합니다. 그래프 쿼리는 슬롯으로 측정되는 BigQuery 용량 컴퓨팅 가격 책정을 사용합니다.

스토리지

그래프를 정의하는 데 사용되는 기본 테이블의 스토리지에 대해서는 한 번만 청구됩니다. 스토리지 비용은 이러한 테이블을 기반으로 빌드된 그래프 모델의 수와 관계없이 표준 BigQuery 스토리지 가격 책정 (활성 또는 장기 스토리지)을 따릅니다.

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