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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

12장. 프로덕션 환경에서의 권장 사항

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

요즘 사용하는 거의 모든 애플리케이션에는 '추천' 섹션이 있습니다.

디지털 미디어, 의류 또는 소매업체에서 즐겨 사용하는 애플리케이션을 생각해 보세요. 우리는 미디어 앱의 추천 창을 통해 새로운 영화나 읽을 책을 찾습니다. Nike와 같은 브랜드는 개인 맞춤형 옷장을 통해 인앱 경험을 맞춤화합니다. 심지어 동네 식료품점 앱에서는 다음 방문 시 사용할 수 있는 추천 쿠폰을 제공합니다.

추천과 개인화는 디지털 경험의 거의 모든 구석구석에 침투해 있습니다.

그렇다면 애플리케이션 내에서 우리 모두가 기대하는 속도로 추천을 제공하는 프로세스를 어떻게 구축할 수 있을까요?

10장에서 살펴본 것처럼 데이터 소스를 그래프로 연결하여 사용자를 위한 개인화된 권장 사항을 만드는 것은 매우 가능합니다. 하지만 그래프 기반 추천을 대규모로 처리하는 데 필요한 데이터의 양이 방대하기 때문에 프로덕션 애플리케이션 내에서 협업 필터링을 사용하는 방법이 크게 제한됩니다.

Nike의 의류 앱 사용자는 엔드투엔드 NPS에서 영감을 받은 협업 필터링 그래프 쿼리를 처리하는 데 필요한 몇 초를 기다리지 않을 것이라고 생각합니다. 여러분도 마찬가지입니다.

대신 프로덕션 엔지니어처럼 생각하는 것이 좋습니다. 최종 사용자의 인앱 경험을 우선시하는 절차를 설정한 다음 그래프 기반 협업 필터와 같이 오래 실행되는 쿼리를 최종 사용자가 웹 응답 시간 내에 추천 콘텐츠를 받을 수 있도록 보장하는 프로세스와 연결하는 방법을 알아내야 합니다.

이 장의 초점은 바로 복잡한 그래프 문제를 실시간으로 쿼리할 수 있는 부분과 일괄 처리가 필요한 부분으로 나누는 방법을 알려드리는 것입니다.

장 미리보기: 바로 가기 가장자리, 사전 계산 및 고급 가지치기 기법 이해하기

이 마지막 장에는 크게 네 가지 섹션이 있습니다.

먼저 단축 엣지에 대해 설명하겠습니다. 개발 프로세스가 확장되지 않는 이유와 단축 에지로 문제를 해결하는 방법을 보여드리겠습니다. 또한 다양한 가지치기 기법으로 데이터에 바로 가기 에지를 사용하는 여러 가지 방법에 대해서도 설명합니다.

다음 섹션에서는 영화 데이터에 대한 바로 가기 가장자리를 미리 계산한 방법을 설명하겠습니다. 데이터 병렬 처리와 트랜잭션 쿼리에 사용할 장기간 실행되는 계산을 통합할 때 직면하게 될 다양한 운영상의 문제에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

세 번째 섹션에서는 영화 데이터에 사용한 최종 제작 스키마를 소개합니다. 이미 여러 번 해본 것처럼 스키마 코드와 계산한 에지를 로드하는 방법을 살펴보겠습니다.

마지막 섹션에서는 바로 가기 에지를 사용하여 최종 사용자에게 추천을 제공하는 방법을 보여드리겠습니다. 데이터를 통해 다양한 유형의 추천 쿼리에 대한 지연 시간을 추론할 수 있도록 Apache Cassandra 내의 파티셔닝 전략에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

실시간 추천에 대한 바로 가기 ...

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