오늘 Microsoft는 개발자가 기존 데이터 처리 방법과 관련된 부담 없이 동적 환경에서 지능형 응답을 자동화할 수 있도록 설계된 최첨단 오픈소스 데이터 변경 처리 플랫폼인 Drasi 를 출시했습니다 . 중앙 데이터 레이크로 데이터를 전송하거나 데이터 저장소를 정기적으로 쿼리하는 기존 관행과 달리 Drasi는 로그와 변경 피드에서 이벤트를 관찰하여 변경 사항을 효과적으로 모니터링합니다.
Drasi는 로우코드, 쿼리 기반 프레임워크를 통해 개발자가 모니터링하려는 특정 유형의 변경 사항을 설명하는 복잡한 그래프 쿼리를 공식화할 수 있도록 지원합니다. 변경 사항이 발생하면 Drasi는 이러한 변경 사항이 이러한 쿼리의 해당 결과 집합에 대한 업데이트를 활성화하는지 평가합니다. 변경 사항이 감지되면 Drasi는 컨텍스트 인식 반응을 시작합니다. 이 전체 작업은 Drasi의 세 가지 주요 구성 요소인 Sources , Continuous Queries 및 Reactions를 활용합니다 .
- 소스 – 이러한 구성 요소는 시스템 내의 다양한 데이터 소스와 인터페이스하여 중요한 변경 사항을 지속적으로 스캔합니다. 소스는 애플리케이션 로그, 데이터베이스 수정 또는 시스템 메트릭을 모니터링하여 관련 정보를 실시간으로 캡처할 수 있습니다.
- 연속 쿼리 – Drasi는 수동, 시점별 쿼리 대신 연속 쿼리를 채택하여 지정된 기준에 따라 들어오는 변경 사항을 지속적으로 평가합니다. Cypher Query Language 로 작성된 이러한 쿼리는 사전 데이터 수집 없이 여러 소스의 데이터를 통합합니다.
- 반응 – 변경 사항이 지속적인 쿼리의 기준을 충족하면 Drasi는 등록된 자동 반응을 구현합니다. 이러한 응답에는 알림 전송, 상호 연결된 시스템 업데이트 또는 시정 조치 실행이 포함될 수 있으며, 모두 운영 요구 사항에 맞게 사용자 지정됩니다.
Drasi의 연속 쿼리는 Cypher 쿼리 언어를 활용한 선언적 그래프 쿼리로 표현됩니다 . 이를 통해 개발자는 모니터링하려는 변경 사항과 캡처하려는 데이터를 캡슐화하고 해당 변경 사항이 발생하는 시점을 설명하는 단일 쿼리를 만들 수 있습니다.
더욱이 Drasi의 아키텍처는 사용자 정의를 지원하도록 설계되었습니다. 현재 Drasi는 PostgreSQL , Microsoft Dataverse , Azure Event Grid Sources 및 Reactions와 통합됩니다. 그러나 조직은 특정 요구 사항에 맞게 자체 통합을 개발할 수도 있습니다.
Drasi는 Apache 2.0 라이선스 에 따라 배포되며 , 이를 통해 조직은 상업적, 비상업적 프로젝트 모두에 이를 배포할 수 있습니다.
출처: Microsoft
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