메가존클라우드가 들려주는 AWS re:Invent 2021 리얼 세션 후기 #7

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작성일: 2021-12-01

#graphdatabase #neptune #usecase

지환 : 여러분 안녕하십니까. 라스베이거스 현지에 나와 있는 메가존클라우드 현지환 이라고 합니다. 리인벤트 첫 날에도 수많은 데이터베이스 세션이 쏟아졌습니다. 혹자는 데이터베이스는 발전의 정체기에 들어가 있다고 이야기하는 사람도 있지만 저는 아니라고 생각합니다. 그리고 이번 리인벤트에서 아니라는 점을 확인 할 수 있었습니다.

이번 시간에는 리포터 이동훈님을 모셔서 잠시 이야기를 나눠 보겠습니다.

안녕하세요 동훈님.

동훈 : 안녕하세요. 이동훈 입니다.

지환 : 오늘 리인벤트 첫 날 세션은 어떠셨나요?

동훈 : 첫 날은 흥미 위주로 세션을 골랐습니다. 그러다보니 스펙트럼을 좀 다양하게 볼 수 있었는데요. 그래서 재밌었다고도 생각하고 있습니다. 그 중에서 소개하고 싶은 세션이 있어서 추천해 드리고자 합니다.

지환 : 이벤트를 즐기는 방식은 정말 다들 다양하고 거기에서 얻어지는 인사이트 또한 정말 다양한 것 같습니다. 어떤 세션을 고르셨는지 궁금하네요. 그럼 소개해 주시겠습니까?

동훈 : ‘Real-world use cases with graph database’라는 세션입니다.

아시다시피 그래프 데이터베이스는 시맨틱 쿼리를 위해 노드, 엣지, 프로퍼티와 함께 그래프 구조를 사용하여 데이터를 표현하고 저장하는 데이터베이스입니다. 2000년대 초반부터 상용 데이터 베이스가 나오기 시작하면서 2010년대에 다양하게 활용되기 시작했는데요. AWS에서는 Amazon Neptune이 대표적인 그래프 데이터베이스 입니다.

이번 세션에서는 Neptune을 이용한 현실적인 유즈케이스를 잘 풀어서 설명해 주었습니다.

지환 : 오! 그렇다면 새로운 기능에 대한 이야기도 좀 들을 수 있었을 것 같은데 맞나요?

동훈 : 그게 리인벤트의 매력이죠. 물론 들을 수 있었습니다. 예를 들어, Query Results Cache를 사용하여 더 빠른 액세스를 위해 Gremlin 쿼리 결과를 캐싱 할지 여부를 지정할 수 있습니다. 전에는 불편하게 사용해야만 했었죠. 그리고 Machine Learning 관련하여 강화되었는데 ML에 대한 전문 지식없이 그래프 데이터에 대한 예측 가능하도록 변화되었다고 합니다.

또한, 사용자 성능지표의 변화에 반응하기 위한 read 전용 auto scaling 지원을 시작했고, openCypher 쿼리 언어 지원이 추가 되었습니다. Neptune에 연결할 수 있는 open java(JDBC) 드라이버 지원도 시작되었습니다.

지환 : 뭐가 굉장히 많군요.

동훈 : 올해는 뭔가 작심하고 준비한 느낌입니다. AWS Graviton 2 프로세서가 제공하는 범용 T4g 및 메모리 최적화 R6g 인스턴스 타입이 데이터베이스 인스턴스에도 적용되어 더욱 활용도 높은 이용이 가능하게 되었습니다. (* 참고 : AWS Graviton 2 기반 인스턴스는 다양한 워크로드에 대해 이에 필적하는 현재 세대의 x86 기반 인스턴스보다 최대 40% 향상된 가성비를 제공)

성능 개선 사항 중에서 가장 눈에 띄는 것은 EC2 Instance의 성능 향상 및 autoscale지원으로 초당 100,000개가 넘는 쿼리를 지원이 가능하게 되었다는 점 입니다.

마지막으로 Neptune API 는 새로운 Machine Learning, Entity deduping, train/test separations, Network analytics를 지원 한다고 합니다.

지환 : 이 리인벤트라는게 정말 대단한 이벤트라고 느껴지는게, 하나의 서비스에서 이렇게 많은 것을 준비하고 업데이트를 알린다는게 쉽지 않을텐데 늘 하던 일이니깐 아무렇지 않게 해내는게 참 신기하고 대단한 것 같습니다. 자세히 말씀해 주셔서 감사합니다. 마지막으로 해당 세션에 대해서 정리 해주시겠습니까?

동훈 : 새로운 기능 추가로 AWS Neptune(데이터 집합에 기반한 그래프 어플리케이션)의 활용 가능성은 더욱 높아졌고 다양하게 활용이 가능해져서 전보다 많은 사용이 될 것 같습니다.

이 세션을 통해서 새로운 변화를 미리 알아두시고 그래프 데이터베이스의 미래를 확인하시며 좋을 것 같습니다.