지금까지 그래픽 시장에서 최대 규모의 자금 조달은 TigerGraph뿐만 아니라 전체 시장에도 좋은 소식입니다.
저자: George Anadiotis, “빅 데이터” |2021 Nian 2 Yue 17 Ri -15: 08 GMT (23:08 SGT) |주제: 빅데이터 분석
기업은 데이터 수집에 능숙하며 사물인터넷은 이를 새로운 차원으로 끌어올리고 있습니다.그러나 가장 발전된 조직에서는 디지털 혁신을 추진하기 위해 이를 사용하고 있습니다.
우리는 실제로 그래픽 시장을 검토할 계획이 없습니다.그러나 때때로 뉴스가 계획 개발을 방해할 수 있으며 TigerGraphic은 시리즈 C 자금 조달에서 1억 500만 달러를 조달했다고 발표하여 우리 계획을 변경했습니다.
TigerGraph는 그래프 데이터베이스 제공업체입니다.2017년 스텔스에서 탈퇴한 이후 계속 연구해왔습니다. 3년여 동안의 진전을 그래프 전체의 이야기로 봅니다.TigerGraph의 C 시리즈는 Tiger Global이 주도하여 TigerGraph의 총 모금 자금이 1억 7천만 달러 이상에 달합니다.
이것이 TigerGraph CEO Yu Xu 및 COO Todd Blaschka와의 대화 배경입니다.우리는 TigerGraph의 진화와 전체 그림의 진화에 대해 논의했습니다.
TigerGraph와의 마지막 접촉은 코로나19 위기가 시작된 1년 전이었습니다.1년이라는 기간 동안 TigerGraph는 많은 회사들에게 조정 기간을 거쳤습니다.그중에서도 디지털 혁신의 속도가 빨라지면서 데이터 및 분석 제공업체가 결과 측면에서 상위권을 차지할 수도 있습니다.
Xu는 TigerGraph의 경우 상황이 이렇다고 말했습니다.2020년 회사 역사상 최고의 분기입니다. Xu와 Blaschka는 다양한 성공 사례를 다루었습니다.고객으로는 Intuit, Jaguar Land Rover, Australian Taxation Office가 있습니다.
또한 일반적인 다이어그램(예: 고객 360 및 공급망 분석)부터 보다 특이한 사용 사례(예: 블록체인 분석 및 세금 사기)에 이르기까지 많은 사용 사례를 언급했습니다.모든 것이 괜찮지만 한 가지 문제는 거의 해결될 수 있습니다. 왜 자금을 조달해야 합니까?
이를 고려하려면 몇 가지 사항을 고려해야 합니다.TigerGraph의 경험을 통해 생성된 그림은 이 분야의 다른 공급업체와 우리의 공통된 통찰력을 다시 한 번 입증합니다. 그들은 데이터베이스에서 플랫폼으로 이동하고 있으며 고객 문제 해결 및 가치 창출에 더 가까워지고 있습니다.
그래프는 폭발적인 성장을 보이고 있으며, 타이거그래프의 자금은 현재까지 해당 분야 최대 규모의 펀드임을 확인시켜준다.
Xu와 Blaschka는 출발점으로 빠르고 확장 가능한 분산 그래프 데이터베이스를 얻는 방법을 설명합니다.처음에는 자신의 이름이나 성공 스토리에 큰 도움을 주지는 못했지만 이를 통해 많은 조직에서 발판을 마련할 수 있었습니다.Xu가 말했듯이 조직은 특정 유형의 사용 사례에 TigerGraph를 사용하는 것 외에는 "선택의 여지가 없습니다".
이러한 사용 사례는 실시간 그래픽 분석으로 설명할 수 있습니다. 즉, 실시간 연결이 필요한 답변을 얻고 많은 데이터 세트(일반적으로 대규모 데이터 세트)를 탐색합니다.Xu는 많은 경우 TigerGraph가 이러한 사용 사례에 대한 유일한 선택이라고 말했습니다.일단 채택되면 고객은 이를 다른 사용 사례에도 사용하기 시작했으며 이제 TigerGraph는 오프라인 분석을 위한 선호 솔루션으로 자주 사용된다고 Xu는 말했습니다.
TigerGraph의 스택을 옮긴다는 것은 회사의 추가 개발 목표인 시각화 IDE 및 쿼리 기능을 추가할 수 있으며 "Graph Business Intelligence"라고 불리는 Xu와 같은 영역으로 확장될 수 있음을 의미합니다.Xu는 "그래프용 Tableau"를 구축하려는 TigerGraph의 야망을 자세히 설명했습니다.이 야망을 홍보하려면 자금이 필요할 수 있다는 것은 사실입니다.
그러나 이것이 TigerGraph의 로드맵에 현실적인 운영 측면이 없다는 의미는 아닙니다.TigerGraph는 한동안 서비스 제품으로 데이터베이스를 실행해 왔으며 AWS 및 Microsoft Azure를 지원합니다.회사의 계획에는 증가하는 제품 수요를 충족하기 위해 Google Cloud 지원을 늘리고 팀을 확장하는 것이 포함되어 있지만 더 많은 것이 있습니다.
클라우드 제품에 대해 논의할 때 TigerGraph 관리자는 Google Cloud 지원을 추가할 뿐만 아니라 기존 AWS 및 Microsoft Azure 레이어에 더 많은 기능을 추가하고 더 나은 통합을 원한다고 언급했습니다.Xu는 무엇이 포함될 수 있는지 논의하면서 클라우드 공급업체가 지원하는 기계 학습 라이브러리와의 통합이 좋은 예라고 강조했습니다.
Xu는 Google BigQuery를 예로 들어 다양한 데이터 관리 플랫폼에서 머신러닝 기능의 통합이 이루어지고 있다고 지적했습니다.아이디어는 간단합니다. 기계 학습 데이터를 처리하는 데 필요한 데이터 파이프라인을 단축할 수 있습니다.목적은 데이터 엔지니어와 데이터 과학자의 작업을 더 쉽게 만드는 것입니다.
Xu는 이를 수행하는 방법은 기계 학습 중심 확장을 SQL에 통합하는 것이라고 말했습니다.TigerGraph에는 GSQL이라는 자체 쿼리 언어가 있지만 이 아이디어는 한동안 존재해 왔습니다.실제로 그래픽 공급업체가 이렇게 하는 데는 다른 이유가 있습니다.
이미 지적했듯이 Xu는 그래프 기반 머신러닝이 폭넓은 관심을 받고 있는 분야임을 확인했습니다.간단히 말해서, 그래프 기반 기계 학습은 모든 것을 2차원으로 축소하는 것이 아니라 다차원 데이터를 처리하고 연결을 활용하는 것입니다.따라서 이를 위해 그래픽 플랫폼을 사용하는 것이 합리적입니다.
Xu는 그래프 쿼리 언어에 관해 이야기할 때 GQL도 언급했습니다.GQL은 현재 ISO의 후원을 받고 있으며 그래픽 쿼리 언어의 표준화가 진행 중이며 많은 공급업체로부터 지원을 받고 있습니다.한동안 소식이 별로 없어서 현황을 알고 싶습니다.
Xu는 안심하고 있습니다.그는 GQL이 꾸준한 진전을 이루었고 2021년 이전에도 결과를 볼 수 있다고 언급했습니다. 모든 표준화 작업과 마찬가지로 모든 것이 느리게 진행되는 경향이 있습니다.얼마나 많은 사람과 공급업체가 참여하는지를 고려하면 이는 예상할 수 있는 일입니다.Xu는 이것이 SQL 이후 40년 만에 ISO가 표준화한 두 번째 쿼리 언어라고 계속 덧붙였습니다.
Xu가 GQL에서 지적한 또 다른 점은 그래프가 키-값 데이터베이스나 문서 데이터베이스와 다르다는 것입니다.표준 쿼리 언어가 없으며 이 언어가 필요하지 않을 수도 있습니다.그래프는 관계형 모델보다 더 풍부하고 복잡한 데이터 모델이므로 프로그래밍 방식으로 액세스하는 것은 별 의미가 없습니다.
이는 조직이 원래의 관계형 데이터베이스를 대체하기 위해 이를 그래픽 다이어그램으로 대체한다는 의미입니까?완전히 옳지는 않지만 적어도 아직은 아니지만 좋습니다.Xu는 기록 시스템 작동의 예로 TigerGraph를 언급했지만 여전히 분석에 중점을 두고 있다고 언급했습니다.그러나 점점 더 많은 응용 프로그램이 그래픽을 먼저 사용하게 될 것입니다.
저자: George Anadiotis, “빅 데이터” |2021 Nian 2 Yue 17 Ri -15: 08 GMT (23:08 SGT) |주제: 빅데이터 분석
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게시 시간: 2021년 2월 24일