RedisGraph 의 수명종료 발표에 대한 글을 읽고 리뷰를 남깁니다. graph database 개발자였던 경험을 바탕으로 동의하는 점과 회고를 포함합니다.
1. RedisGraph 수명종료 발표 원문 - 2023년 7월 5일
1) 요약
- Redis Stack 7.2.xy 버전부터 그래프 기능(RedisGraph)을 포함하지 않고
- 판매 종료는 즉시 시작되고
- 지원 종료는 2025년 1월 31일로 예정
- 그 전까지 Redis Enterprise 의 Graph 구독 신청은 2024년 1월까지만 가능
2) 수명 종료의 이유
- 학습 곡선이 가파르다 → 사전판매 및 사후판매 비용이 높다 (교육/마케팅)
- 그래프 데이터베이스의 개념 증명에 얼마나 더 많은 시간이 걸릴지 알 수 없다.
- 반면에 검색 및 쿼리, JSON 및 Vector 관련 기술 요구가 빠르게 커지고 있다.
우리는 깜냥이 안되니 Redis 가 가진 장점에 집중하자!
2. 그래프데이터베이스 전망에 대한 회고
그래프데이터베이스(GDB)는 Neo4j 의 공격적인 마케팅으로 널리 알려지게 되었는데, 지금도 시장 1위를 유지하고 있습니다. 그 외 클라우드 제품으로 MS Azure 의 Cosmos DB, AWS 의 Neptune 이 있습니다. (둘다 Apache Tinkerpop / JanusGraph 기반)
GDB 는 Knowledge-graph 를 위한 전용 데이터베이스로 사용될 목적으로 만들어졌고, 이것은 AI 의 급격한 발달과 함께 각광 받으리라 예상했죠. AI 는 방대한 데이터를 대상으로 학습과 추론을 수행하는 시스템이고, 이를 위한 밑 데이터 또는 분석 결과를 저장하기 위한 용도를 위해서라도 지식그래프 기술이 필수가 될 것이라 생각한거죠.
복잡하고 무거운 온톨로지 형태의 지식이 점차 그래프 데이터베이스로 대체될 거라 기대했는데, 상황은 그렇게 되지 않았고요. 오히려 복잡한 추론 질의를 위해 더 복잡한 알고리즘과 연산자들을 만들어야 한거죠. 6단계만 연결되면 세상의 모든 사람들이 케빈 베이컨과 연결된다는 이론을 구현하기 위한 데이터 연산 비용은 너무 크고 비싸다는 의미입니다.
흐름의 주축이 되는 AI 기술은 ChatGPT 를 기점으로 대규모 데이터를 통채로 인코딩한 바이너리 파일을 지식베이스로 사용하고 있어서, 링크로 정제된 데이터만 사용하고자 하는 지식그래프와는 반대 방향으로 가고 있습니다. 어찌보면 대화를 생성하는 시점에 취해지는 연결 단어의 선택에 관한 신경망 알고리즘 자체가 그래프 데이터베이스가 가져야할 이상적인 탐색 능력에 가깝다고 할 수 있습니다.
앞으로의 전망 측면에서도 그래프 데이터베이스와의 연결성은 보이지 않습니다. 최근 아무말 대잔치를 하는 생성형 AI 기술을 보완하는 쪽으로 연구가 된다고 하지만 이것 또한 지식그래프와는 방향이 맞지 않죠. (특정 영역으로 탐색을 유도하거나 정보를 차단하거나 프롬프트에 제약을 거는 정도)
그렇다고 비용이 싸냐? 로직이 단순할 수록 가성비가 나오는데 더 복잡해지기만 하니, 이탓에 RedisGraph 개발팀도 제품 수명종료를 선언한게 아닌가 싶네요.
정리하자면 그래프 데이터베이스는 AI 흐름을 타지 못하고, 자신의 가치를 스스로 개척해야 하는 상황이라 보여집니다.
현재 그래프 데이터베이스의 용도는
- 혼종(이종)의 데이터 유형을 하나로 모아 놓는 데이터레이크 용도
- 태그 또는 링크 관계의 데이터를 연속해서 탐색/질의하는 도구
- 특수한 그래프 관계를 찾는 도구 (예: 싸이클 관계)
세가지 유형 모두가 다른 특수 데이터베이스와 기술적으로 겹치는 부분이라 그래프 데이터베이스의 독자적인 가치를 증명하기는 어렵다고 봅니다.
개인적으로 인메모리 기반의 RedisGraph 에 큰 호감을 가졌었는데, 안타깝지만 현명한 결정이라 지지합니다.
9. Review
- 그래프 데이터베이스의 전망은 암울하다. 손절하길 잘했다.
- 내 앞가림이나 빨리 하자.
끝! 읽어주셔서 감사합니다.