사용 사례
기회가 지나가기 전에 결정하세요
거래가 완료된 후에 내려진 결정은 단순한 보고서에 불과합니다. MariaDB GridGain 는 실시간 이벤트에 대해 사용자의 규칙과 모델을 적용하므로, 결과가 아직 바뀔 수 있는 시점에 답변을 제공합니다.
실시간 의사결정이란 무엇인가요?
실시간 의사 결정은 실시간 이벤트 스트림에 대해 비즈니스 규칙, 분석 및 머신러닝 모델을 실행하여 트랜잭션 처리 시간 내에 결과를 제공합니다. MariaDB GridGain 는 디지털 통합 허브, 이벤트 처리 및 컴퓨팅 기능을 하나의 플랫폼으로 통합하여, 데이터가 있는 곳에서 바로 의사 결정이 이루어지도록 합니다.
기능
실시간 의사 결정에 필요한 사항
결정의 질은 그 기반이 되는 데이터의 질에 달려 있습니다. MariaDB GridGain 는 디지털 통합 허브 역할을 하여, 모든 관련 소스를 메모리로 불러와 그곳에서 논리를 실행합니다.
도착 시 스트림 처리
카프카 및 기타 출처에서 발생하는 이벤트는 수신되는 대로 처리되며, 데이터가 변경될 때마다 일정에 따라 실행되는 것이 아니라 지속적인 쿼리를 통해 로직이 실행됩니다.
동일 위치에 배치된 규칙 및 모델
비즈니스 규칙, 스코어링 및 머신러닝 모델은 데이터를 보유한 노드에서 직접 실행되므로, 별도의 엔진으로의 네트워크 왕복 통신이 필요하지 않습니다.
현재와 역사적 맥락을 함께 살펴보기
잔액, 한도, 이용 권한 및 과거 이용 내역이 해당 거래와 함께 메모리에 저장되어, 카드를 사용할 때마다 최근 이용 내역을 바탕으로 해당 거래가 평가될 수 있습니다.
수요 급증 시 의사결정
공유 없는 클러스터에서 초당 수백만 건의 이벤트를 처리하여, 블랙 프라이데이, 시장 변동 또는 서비스 중단 시에도 필요한 시간 범위 내에 의사 결정을 내릴 수 있도록 합니다.
특징 준비 완료
이벤트에 대한 컨텍스트가 풍부하게 반영되고, 동일한 클러스터에서 특징 추출 및 임베딩 생성이 이루어지므로, 스코어링을 수행하기 전에 데이터를 내보냈다가 다시 불러올 필요가 없습니다.
실시간 의사 결정은 동일한 기반 인프라를 활용하지만, 산업별로 다양한 형태로 구현됩니다.
이 네 가지 패턴은 대부분의 고객 시나리오를 포괄합니다.
승인 창에서 발생하는 사기 및 위험
승인 전에 거래 내역을 행동 이력 및 규칙에 따라 평가하여, 내일 처리될 배치에서 손실이 발견되는 것을 방지하십시오.
동적 가격 책정 및 견적 산출
판매량, 재고, 프로모션 및 경쟁사 동향을 바탕으로 가격을 산출하여 응답 시간을 초 단위에서 밀리초 단위로 단축합니다.
차선책 및 개인화
일일 업데이트 대신, 현재 행동 패턴과 이용 권한을 활용하여 상호작용이 발생하는 순간에 맞춤형 제안, 추가 판매 상품 또는 콘텐츠를 제시합니다.
출동 및 장애 대응
상황 변화에 따라 경로, 승무원, 차량 및 일정을 재조정하고, 실시간 원격 측정 데이터를 바탕으로 시뮬레이션을 실행하여 위험 요소를 피하고 운영이 원활하게 진행되도록 합니다.
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현재 운영 중인 모든것, 앞으로 구축할 모든 것에 활용 할 수 있는 신뢰할 수 있는 단일 실시간 데이터베이스 플랫폼
자주 묻는 질문
실시간 의사 결정은 실시간 이벤트 스트림에 대해 비즈니스 규칙, 분석 및 머신러닝 모델을 적용하여, 거래가 아직 진행 중인 시점에 의사 결정을 내리는 방식이며, 거래가 끝난 후에 결과를 보고하는 방식과는 다릅니다.
실시간 분석은 대개 최신 대시보드와 쿼리를 의미합니다. 의사 결정은 시스템이 어떻게 작동할지 결정합니다. 즉, 사람이 먼저 차트를 확인할 필요 없이 거래 과정에서 승인, 가격 책정, 경로 지정 또는 추천을 수행합니다.
MariaDB GridGain 실시간 의사결정을 지원하기 위해, 의사결정에 필요한 역사적 맥락을 실시간 사건 정보와 함께 기억해 둡니다. MariaDB Exa 는 개별 사건보다는 추세와 대량의 데이터를 분석합니다.
네. 모델은 데이터를 보유한 클러스터 노드에서 실행되므로, 별도의 서빙 레이어로 네트워크 호프를 거치지 않고도 특징 조회 및 스코어링이 완료됩니다. 실행 시간은 대개 수십 밀리초 정도 소요됩니다.
이벤트는 카프카(Kafka), 운영 데이터베이스, 메인프레임 시스템 및 API를 통해 유입됩니다. 디지털 통합 허브인 ‘ MariaDB ’GridGain 는 이러한 이벤트들을 하나의 인메모리 계층으로 통합하여, 모델이 모든 관련 신호를 파악할 수 있도록 합니다.
금융 서비스 및 결제 분야에서는 사기 및 위험 탐지를 위해, 소매 분야에서는 가격 책정 및 개인화를 위해, 통신 분야에서는 프로모션 및 가입자 행동 분석을 위해, 운송 분야에서는 배차 및 운영 차질 대응을 위해 활용됩니다.