Amazon Neptune Database, 확장 가능한 그래프 기계 학습을 위해 GraphStorm과 통합
오늘은 AWS는 Amazon Neptune Database를 엔터프라이즈 규모의 애플리케이션용으로 구축된 확장 가능한 오픈 소스 그래프 기계 학습(ML) 라이브러리인 GraphStorm과 통합한다고 발표했습니다. 이를 통해 Neptune의 OLTP(온라인 트랜잭션 처리) 그래프 기능과 GraphStorm의 확장 가능한 추론 엔진이 결합되어, 고객이 지연 시간에 민감한 트랜잭션 환경에서 그래프 ML을 더 쉽게 배포할 수 있게 되었습니다.
이번 통합으로 개발자는 GraphStorm을 사용하여 GNN 모델을 훈련하고, 필요에 따라 Neptune에서 서브그래프 이웃을 직접 쿼리하는 실시간 추론 엔드포인트로 배포할 수 있습니다. 그러면 노드 분류나 링크 예측과 같은 예측 결과는 1초 미만의 시간 내에 반환되어 트랜잭션 그래프 업데이트와 기계 학습 기반 의사 결정 간의 순환 고리를 형성합니다. 이 통합을 통해 사기 탐지 및 예방(조직이 계정, 디바이스 및 트랜잭션 간의 복잡한 관계를 기반으로 실시간으로 의사 결정을 내릴 수 있음), 동적 권장 사항(실시간 그래프 컨텍스트를 활용해 시스템이 사용자 행동에 즉시 적응 가능), 그래프 기반 위험 점수(그래프가 발전함에 따라 위험 평가가 지속적으로 업데이트됨) 등의 사용 사례가 실현됩니다. 아울러 고객은 실시간 추론 결과를 그래프 분석 쿼리와 결합하여 운영 인사이트를 심화할 수 있으며, 그래프 애플리케이션 내에서 직접 ML 피드백 루프를 구현할 수 있습니다.
이 기능은 Amazon Neptune Database가 제공되는 모든 리전에서 사용할 수 있습니다. 자세한 내용을 알아보고 직접 통합을 시도하려면 공지 블로그: Modernize fraud prevention: GraphStorm v0.5 for real-time inference for a full walk-through를 확인해 보세요.