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# 풀 모델 다중 테넌시
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비용이나 운영 오버헤드로 인해 사일로 모델을 구현할 필요나 실행이 불가능한 경우가 있습니다.
+ 테넌트당 개별 클러스터를 유지 관리하는 리소스가 없을 수 있습니다.
+ 각 테넌트의 데이터를 물리적으로 분리할 필요는 없으며 논리적 분리만으로도 요구 사항과 규정 준수 요구 사항을 충족할 수 있습니다.

다음 다이어그램은 테넌트 데이터가 단일 Amazon Neptune 클러스터에 배치되고 모든 테넌트가 공통 데이터베이스를 공유하는 풀 모델을 보여줍니다.



![IAM 및 테넌트 정책을 포함한 아키텍처입니다.](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/prescriptive-guidance/latest/multi-tenancy-amazon-neptune/images/pool-model.png)


이 [풀 격리 모델은](https://docs.aws.amazon.com/whitepapers/latest/saas-tenant-isolation-strategies/pool-isolation.html) 관리 오버헤드를 줄이고 관리할 클러스터가 적기 때문에 운영 효율성을 개선할 수 있습니다. 또한 컴퓨팅 리소스는 고객 비활성 기간 동안 유휴 상태를 유지하는 대신 여러 고객 간에 공유할 수 있습니다.

풀 모델을 사용하는 경우 데이터를 모델링하는 두 가지 방법이 있습니다. 접근 방식은 [레이블이 지정된 속성 그래프(LPG)](pool-model-lpg.md)를 빌드하는지 아니면 [리소스 설명 프레임워크(RDF)](pool-model-rdf.md)를 사용하여 그래프를 빌드하는지에 따라 달라집니다.