FactEngine 아키텍처

이미 지식 정보가 있습니다.

FactEngine 아키텍처. 작성자의 이미지.

일반적으로 소프트웨어 아키텍처의 다이어그램을 보면 모든 곳에 상자와 선이 표시됩니다. 이 경우는 아닙니다. 이미 가지고있는 엔터프라이즈 데이터베이스에 대한 지식 그래프가 이미 있습니다. 관계형 데이터베이스 또는 전용 그래프 데이터베이스가있는 경우 이미 지식 그래프가있는 것입니다.

최근에 일부 회사는 전용 지식 그래프와 전용 그래프 데이터베이스를 판매하려고했습니다. 이것은 주로 돈, 시간 및 에너지를 사용하고 새로운 기술에 투자하도록 설득하는 목적에 적합하기 때문 입니다. 이것은 필요하지 않습니다.

FactEngine 이니셔티브 (www.factengine.ai)는 데이터베이스의 개념을 근본적으로 재고하고 이미 지식 그래프를 구축하는 데 필요한 기술로 작업 할 수있는 도구를 제공하도록 설계되었습니다.

패러다임 전환

패러다임의 변화는 그래프 데이터베이스 또는 지식 그래프를 만드는 것은 데이터 저장 방식이 아니라는 것을 깨닫는 것입니다. 그래프 데이터베이스가 있는지 아니면 데이터베이스가 있는지 여부를 결정하는 데이터베이스에 대한 모델, 메타 모델 및 쿼리 언어입니다. 지식 그래프 .

이전 기사에서 "그래프 데이터베이스 란 무엇입니까?"라는 개념을 소개했습니다. . 여기에서는 그래프 및 엔티티 관계 모델 에 대한 객체 역할 모델 모핑 의 시각화를 다시 소개합니다 .

속성 그래프 스키마 및 항목 관계 다이어그램으로 모핑되는 객체 역할 모델. 작성자의 이미지.

본질적으로 데이터베이스에 지식 표현 / 엔지니어링 또는 추론 모델을 적용하는 경우 관심있는 데이터가 저장되는 방식의 기능이 아닙니다. 데이터베이스로 빠르고 쉽게 할 수있는 작업입니다. 성능, 확장 성 등은 데이터베이스 공급 업체에 맡길 수 있습니다. 가능한 경우 열심과 정치를 제쳐두십시오. 예를 들어 관계형 / SQL 데이터베이스 SQL Server 는 주변에서 가장 빠른 데이터베이스 라고 주장 하며 하이브리드 그래프와 관계형 데이터베이스입니다. 따라서 빠른 그래프 쿼리를 즐기려면 전용 그래프 데이터베이스가 필요하다고 확신하는 그래프 데이터베이스 공급 업체를 비판해야합니다.

여기에 ORM (Object-Role Modeling)에 대한 논문을 쓰지 않고… ORM이 지식 표현에 적합한 언어임을 스스로 확신하도록 초대합니다. Towards Data Science에 대한 "객체 역할 모델링을 배우는 이유" 라는 이전 기사에서 몇 가지 개념을 소개했습니다. .

실제로이 기사는 FactEngine에서 판매하는 것이 아니라 연결된 데이터 가 전용 그래프 데이터베이스가 아니라 시장에 나와있는 거의 모든 데이터베이스의 범위 라는 개념에 기반 합니다. 즉, 데이터베이스에 적합한 아키텍처를 사용하면 그래프 데이터베이스 또는 전용 지식 그래프의 모든 이점을 누릴 수 있습니다. FactEngine은 해당 아키텍처를 구현하기 만하면됩니다.

연결된 데이터 — 이미 가지고 있습니다.

관계형 데이터베이스가있는 경우 데이터가 이미 연결되어 있습니다. 원하는 것은 사용하기 쉬운 그래프 쿼리 언어로 해당 데이터를 쿼리하는 방법입니다. Object-Role Modeling을 데이터베이스의 매핑 오버레이로 사용하면 다음과 같이 쉽습니다.

관계형 데이터베이스에 대한 그래프 쿼리 언어. 작성자의 이미지.

관계형 데이터베이스에 국한되지 않음

FactEngine 아키텍처는 관계형 데이터베이스에 국한되지 않으며 그래프 데이터베이스에 아키텍처를 동일하게 적용 할 수 있습니다. 기본적으로 자연어 그래프 쿼리를 SQL 또는 그래프 쿼리 언어로 변환하기 만하면됩니다. FactEngine의 첫 번째 반복에서는 가장 널리 사용되는 데이터베이스와 전문 데이터베이스에서 기대하는 모든 사항 (ACID 규정 준수, 확장 성, 데이터 타이핑, 보안, 샤딩 등).

재귀 쿼리를 지원하는 이러한 관계형 데이터베이스는 전용 그래프 데이터베이스의 유일한 도메인으로 잘못 분류 된 고전적인 "친구의 친구"유형 쿼리를 수행하려는 기능을 이미 지원합니다.

두 세계의 최고

일반적으로 전용 그래프 데이터베이스를 구입할 때 쿼리 언어를 포함하여 해당 데이터베이스의 기능에 갇혀 있습니다. FactEngine 아키텍처를 사용하면 두 가지 장점을 모두 활용할 수 있습니다. 그래프 쿼리 언어와 SQL 또는 데이터베이스에있는 쿼리 언어로 데이터베이스를 쿼리 할 수 ​​있습니다.

그렇게 쉽지는 않습니다!

정말 쉽습니다… 개념적으로! 데이터베이스에 대한 Object-Role Modeling과 같은 지식 표현 언어로 데이터베이스를 시각화하는 패러다임 전환을 수행 한 후에는 데이터베이스를 쿼리하는 방법에만 집중해야합니다. 그래프 쿼리의 옵션이 주어지면 대부분의 사람들이 그것을 취할 것이라고 생각합니다. 그래프 쿼리는 SQL에 비해 쓰기가 간단합니다.

기술은 어디에 있습니까?

FactEngine 아키텍처는 이미 현실입니다. 관계형 데이터베이스에 대한 간단한 그래프 쿼리는 현실입니다. 올해 FactEngine 팀은 재귀 쿼리와 데이터베이스에 대한 지식 엔지니어링 규칙 구현에 중점을 둘 것입니다.

이 단계에서 저는 아키텍처를 공유하고 관계형 데이터베이스 및 연결된 데이터에 대한 대화를 구축하는 것이 중요하다고 생각했습니다. 당신이 가지고있는 데이터베이스를 선택한 타당한 이유가 있습니다. 왜 아기를 목욕물로 버리고 필요하지 않은 경우 전용 그래프 데이터베이스로 이동합니까?

읽어 주셔서 감사합니다. 시간이 허락한다면 저는 Object-Role Modeling, FactEngine 및 연결된 데이터 쿼리에 대해 더 많이 쓸 것입니다.

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