데이터·스키마·라이프사이클·권한이 모두 그래프. AI 시대 엔터프라이즈 데이터 운영의 기반.
Overview
엔터프라이즈 데이터의 본질은 그래프입니다. 객체와 객체, 객체와 문서, 변경과 영향, 시점과 이력 — 모든 핵심 관계가 다단계 traversal로 풀려야 의미가 있습니다.
IQL은 여기서 한 단계 더 나아갑니다. TYPE·PROPERTY·LINK·LIFECYCLE 같은 메타 정의 자체가 그래프 안에 IQL DDL로 존재합니다. 데이터·스키마·라이프사이클·권한이 외부 코드가 아닌 그래프 안에서 살고, 도메인 확장이 IQL 한 묶음으로 끝납니다.
이 구조가 곧 AI 시대의 최적 기반입니다. LLM은 자연어를 그래프 traversal로 직결시키고, 메타까지 그래프이므로 도메인을 자기발견합니다. AI Assistant·Tool 자동화가 단단한 메타 엔진 위에 서있게 됩니다.
그래프 데이터 · 그래프 메타 · AI 친화 — 세 축이 단일 엔진에.
DEFINE TYPE / PROPERTY / LINK / LIFECYCLE. 도메인 모델을 IQL로 직접 선언하고 즉시 운영에 반영합니다.
다단계 관계를 한 줄로. LLM이 자연어 의도를 그대로 매핑하기 쉬운 쿼리 모델입니다.
관계 자체가 속성·라이프사이클을 가진 객체. 도메인 관계 모델링 자유도가 RDB와 차원이 다릅니다.
리비전 시퀀스·상태 전이가 메타에 내장. 동일 객체의 시간 흐름이 그래프 1급 시민입니다.
권한이 쿼리 레벨에서 강제되어 traversal 자체가 권한 필터링. LLM도 이 경계를 우회할 수 없습니다.
Groovy/Python 서버사이드 스크립트로 트리거·트랜잭션. LLM + deterministic 결합의 안전한 자율 에이전트.
왜 IQL인가 — 한눈에 보는 차이.
| 항목 | RDB | 범용 그래프 DB | InterLink IQL |
|---|---|---|---|
| 데이터 모델 | 테이블 | 그래프 | 그래프 |
| 스키마 정의 | DDL (별도) | 외부 코드 | 그래프 안 IQL DDL |
| 다단계 관계 | JOIN 폭주 | OK | OK |
| 리비전·라이프사이클 | 별도 설계 | 외부 코드 | 메타에 내장 |
| 권한·RBAC | 미들웨어 | 미들웨어 | 쿼리 레벨 내장 |
| 도메인 추가 | 빌드·마이그레이션 | 빌드·마이그레이션 | IQL DDL 한 줄 |
| LLM 자연어 매핑 | SQL N-join 실패율 높음 | schema dump 필요 | 자연어 ↔ traversal 직결 |
| AI 자기발견 | 불가 | 부분 가능 | 메타까지 그래프로 가능 |
메타가 그래프이기 때문에 — LLM이 안전하고 강력하게 동작합니다.
"이 객체와 연결된 모든 것, 그리고 그 이력" 같은 의도가 NAVIGATE 한 줄로 변환됩니다. SQL N-join 실패 없이 직결.
LLM이 IQL로 직접 도메인 메타를 조회·이해합니다. 별도 schema dump·prompt engineering 불필요.
AI는 IQL 경계 안에서만 동작합니다. RBAC·LC가 쿼리 레벨에서 강제되어 LLM이 절대 우회할 수 없습니다.
메타 엔진 × 그래프 traversal이 만드는 실제 가치.
업무 특화 객체·관계·라이프사이클을 IQL DDL로 즉시 추가. 코드 변경·배포 없이 도메인 모델 확장.
"이 객체가 영향 주는 모든 것 + 그 변화 이력"을 한 쿼리로 traversal. 변경 영향 범위 즉시 파악.
LLM이 자연어를 IQL로 변환 → Tool API 호출 → 권한 안에서 그래프 traversal·변경. 자연어 운영.
그래프 트리거에 LLM 결정을 결합. deterministic 룰 + 자율 추론을 함께 쓰는 안전한 자동화.
IQL 위에 직접 구축된 InterLink 도메인들.