Palantir Ontology 구현 방식 리뷰

Ontology Layer

데이터 수집/전처리/적재(일반, 대규모, 실시간)

1. 데이터 처리 Workflow
2. 기반 처리 기술 온톨로지 메타모델

온톨로지의 개념은 객체지향프로그래밍(OOP)과 매우 유사하다.

각 기업(조직)의 비즈니스 개념들을 객체지향방식으로 데이터 모델링하여 추상화한 계층이다.

팔란티어 개념	객체 지향 모델 개념	테이블 모델 개념
객체(Object)	클래스(Class)	테이블
속성(Property)	속성(Attribute)	컬럼
연결(Link)	관계(Association)	FK

온톨로지 메타모델 구현 방식

온톨로지의 요구 사항은 특정 객체를 빠르게 조회하고, 객체 간의 복잡한 관계성을 탐색하며, 대규모 데이터셋을 검색하는 것이다.

때문에, 단일 데이터베이스를 사용하는 것이 아닌 여러 기술을 조합한 복합적인 구조가 생성된다.

• 객체 저장소 : 객체 데이터 자체는 카산드라(Cassandra)와 같은 수평적으로 확장 가능한, Key-Value 저장소에 저장될 수 있다. 각 객체는 고유 ID를 KEY형식으로 / 각 객체의 실 데이터를 Json 포맷으로 Value값으로 저장한다.
• 검색 및 그래프 인덱싱 : 빠른 검색, 집계, 그래프 탐색 기능을 위해서 엘라스틱서치(Elasticsearch)나 루씬(Lucene) 기반의 인덱스 검색이 필수적이다. Key-Value 저장소에 저장된 객체 데이터는 검색 엔진에 인덱싱되어 쿼리를 통해 제공된다 팔란티어의 온톨로지 데이터 활용 방식

개발자는 파이썬 OSDK (Ontology SDK)를 사용하여 온톨로지와 상호작용한다.

연착 상태인 비행기들을 전부 불러오는 코드를 보다 직관적으로 작성할 수 있다.**

client.ontology.object.비행기.where(status=”연착”).all() **

온톨로지에는 액션(Action)이라는 동적 요소도 정의할 수 있어, 액션(Action)을 호출하면 Data의 업데이트, 플랫폼의 거버넌스, 보안, 감사추적 등 모든 트랙잭션들을 수행할 수 있다.

참고자료

• https://daddynkidsmakers.blogspot.com/2025/10/blog-post_11.html