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그래프 데이터 실무 가이드
book

그래프 데이터 실무 가이드

by Denise Gosnell, Matthias Broecheler
May 2025
Beginner to intermediate content levelBeginner to intermediate
420 pages
6h 55m
Korean
O'Reilly Media, Inc.
Book available
Content preview from 그래프 데이터 실무 가이드

7장. 프로덕션에서 트리 사용

이 작품은 AI를 사용하여 번역되었습니다. 여러분의 피드백과 의견을 환영합니다: translation-feedback@oreilly.com

기업 구조를 모델링하든, IoT 센서 통신의 무한한 네트워크를 모델링하든 계층적 데이터는 그래프 기술에 매우 잘 어울립니다.

특히 무제한의 계층적 데이터의 경우, 그래프 기술을 사용하면 디스크에 있는 데이터와 데이터 사용 사이의 정신적 거리가 훨씬 짧아집니다. 그러나 이전 장의 마지막에서 살펴본 것처럼 표현 언어와 자연스러운 모델을 사용한 간단한 질문은 예상치 못한 행동의 문을 열 수 있습니다.

즉, 나무의 뿌리에서 시작하여 잎사귀까지 걸어 내려간다고 생각하면 쉽습니다. 그리고 그래프 기술을 사용하면 이를 위한 코드가 매우 간단해집니다.

그러나 복잡한 트리 구조의 문제를 추론할 때 나타나는 단순함은 데이터의 자연스러운 계층 구조를 처리하는 복잡성을 가립니다.

챕터 미리보기: 가장자리의 분기 계수, 깊이 및 시간 이해하기

이 장은 네 개의 주요 섹션으로 구성됩니다. 각 섹션은 이전 섹션을 기반으로 6장 마지막에 오류를 해결하기 위해 가장자리에서 time 프로퍼티를 모델링하는 과정을 안내합니다.

첫 번째 섹션에서는 지난 장에서 소개한 데이터를 기반으로 에지에서의 시간과 유효한 경로라는 두 가지 복잡성을 추가해 보겠습니다. 두 번째 섹션에서는 유효한 통신 트리가 처리할 데이터의 양을 줄이는 이유를 살펴봅니다. 이 섹션에서는 그래프 스키마의 프로덕션 버전을 업데이트하고 살펴봅니다. 이 장의 세 번째와 네 번째 섹션에서는 지난 장의 동일한 쿼리 집합을 다시 살펴봅니다. 하지만 이번에는 유효한 트리에 대한 지식과 새로운 프로덕션 스키마를 적용하여 각 쿼리에서 처리되는 데이터의 양을 크게 줄이겠습니다.

이 장이 끝나면 데이터에서 트리 작업을 시작하는 데 필요한 모든 것을 갖추게 될 것입니다. 6장과7장의 내용은 그래프 기술을 사용하여 프로덕션 애플리케이션에서 계층 구조화된 데이터로 작업하는 간결하면서도 완벽한 소개를 담고 있습니다.

이해를 돕기 위해 이 예제에서 만든 데이터로 돌아가서 시간 경과에 따른 가장자리를 따라가 보겠습니다.

센서 데이터의 시간 이해하기

"센서 데이터로 계층 구조 이해하기" 에서 생성하고 소개한 데이터는 센서가 서로 데이터를 전송하는 방식과 기지국으로 데이터를 전송하는 방식을 시뮬레이션한 것입니다. 이 데이터는 전력 회사인 Edge Energy의 맥락에서 소개했습니다. Edge Energy의 데이터 엔지니어는 기지국 장애 발생 시 센서 범위를 보고할 수 있는 시스템을 구축해야 합니다.

이를 통해 데이터의 시간 개념에 대해 알아봅시다. 센서는 특정 시간 간격으로 네트워크 전체에서 데이터를 수집하고 전송합니다. 즉, 그래프의 꼭지점 수는 고정되어 있으며 시간이 지남에 따라 그래프의 관계는 증가합니다.

에지에 timestep 속성을 사용하여 시간 간격에 따른 동적 통신을 모델링합니다. 그림 7-1의 데이터를 통해 시간이 통신 네트워크의 일부가 되는 방식을 살펴봅시다. ...

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