Līdz šim lielākā finansējuma kārta grafikas tirgū ir ne tikai labas ziņas TigerGraph, bet arī visam tirgum.
Autors: Džordžs Anadiotis, “lielie dati” |2021 Nian 2 Yue 17 Ri -15: 08 GMT (23:08 SGT) |Tēma: Lielo datu analīze
Uzņēmumi labi vāc datus, un lietu internets to paceļ jaunā līmenī.Tomēr vismodernākās organizācijas to izmanto, lai virzītu digitālo transformāciju.
Mēs īsti neplānojam pārskatīt grafikas tirgu.Bet dažreiz ziņas var kavēt plāna izstrādi, un TigerGraphic paziņoja, ka ir piesaistījis 105 miljonus USD C sērijas finansējumā, kas mainīja mūsu plānu.
TigerGraph ir grafiku datu bāzes nodrošinātājs.Mēs to esam pētījuši kopš 2017. gada, kad izstājāmies no slepenības. Mēs uzskatām, ka tas vairāk nekā 3 gadu laikā ir guvis progresu par visu grafiku.TigerGraph C sēriju vada Tiger Global, palielinot TigerGraph kopējo piesaistīto līdzekļu apjomu līdz vairāk nekā 170 miljoniem USD.
Tas ir fons mūsu sarunai ar TigerGraph izpilddirektoru Yu Xu un COO Todu Blašku.Mēs apspriedām TigerGraph attīstību un visa attēla attīstību.
Mūsu pēdējā saziņa ar TigerGraph bija pirms gada, kad sākās COVID-19 krīze.Gadu ilgā periodā TigerGraph ir piedzīvojis daudzu uzņēmumu pielāgošanās periodu.Tostarp, pateicoties digitālās transformācijas paātrinājumam, datu un analīzes nodrošinātāji rezultātu ziņā var būt pat saraksta augšgalā.
Xu teica, ka TigerGraph lietas ir šādas.Labākais ceturksnis uzņēmuma vēsturē 2020. gadā. Xu un Blaschka ir strādājuši ar dažādiem veiksmes stāstiem.Klienti ir Intuit un Jaguar Land Rover un Austrālijas nodokļu birojs.
Viņi arī minēja daudzus lietošanas gadījumus, sākot no tipiskām diagrammām (piemēram, klientu 360 un piegādes ķēdes analīze) līdz neparastākiem lietošanas gadījumiem (piemēram, blokķēdes analīze un nodokļu krāpšana).Viss ir labi, bet vienu problēmu var gandrīz atrisināt: kāpēc mums ir nepieciešams piesaistīt līdzekļus?
Lai to ņemtu vērā, ir jāņem vērā dažas lietas.TigerGraph pieredzes radītā aina vēlreiz pierāda mūsu kopīgās atziņas ar citiem piegādātājiem šajā jomā: viņi pāriet no datu bāzes uz platformu, tuvāk klientu problēmu risināšanai un vērtības radīšanai.
Graph saskata strauju izaugsmi, TigerGraph finansējums ir līdz šim lielākais fonds šajā jomā, kas to apstiprina.
Xu un Blaschka apraksta, kā viņi redz, kā iegūt ātru un mērogojamu sadalīto grafiku datu bāzi kā sākumpunktu.Lai gan sākumā viņi nesniedza lielu palīdzību saviem vārdiem vai veiksmes stāstiem, tas ļāva viņiem nostiprināties daudzās organizācijās.Kā teica Xu, organizācijām “nav citas izvēles”, kā tikai izmantot TigerGraph noteikta veida lietošanas gadījumiem.
Šos lietošanas gadījumus var raksturot kā reāllaika grafisko analīzi: tādu atbilžu iegūšana, kurām nepieciešams reāllaika savienojums un daudzu datu kopu (parasti masveida datu kopu) šķērsošana.Xu teica, ka daudzos gadījumos TigerGraph ir vienīgā izvēle šādiem lietošanas gadījumiem.Pēc pieņemšanas klienti sāka to izmantot arī citiem lietošanas gadījumiem, un tagad TigerGraph bieži tiek izmantots kā vēlamais risinājums bezsaistes analīzei, turpināja Xu.
TigerGraph kaudzes pārvietošana uz augšu nozīmē, ka var pievienot vizualizācijas IDE un vaicājumu funkcijas, kas ir uzņēmuma turpmākās attīstības mērķis, un to var paplašināt, iekļaujot tādas jomas kā Xu, ko sauc par “Graph Business Intelligence”.Xu sīki izklāstīja TigerGraph ambīcijas izveidot "Tableau for Graph".Tiesa, šī mērķa veicināšanai var būt nepieciešams finansējums.
Taču tas nenozīmē, ka TigerGraph ceļvedī nav piezemētu darbības aspektu.TigerGraph kādu laiku izmanto datu bāzi kā pakalpojuma produktu un atbalsta AWS un Microsoft Azure.Uzņēmuma plānos ietilpst Google Cloud atbalsta palielināšana un komandas paplašināšana, lai apmierinātu pieaugošo produktu pieprasījumu, taču ir vēl vairāk.
Apspriežot savus mākoņa produktus, TigerGraph vadītāji minēja, ka viņi ne tikai vēlas pievienot Google Cloud atbalstu, bet arī vēlas pievienot vairāk funkciju un labāku integrāciju esošajiem AWS un Microsoft Azure slāņiem.Apspriežot, kas varētu būt iekļauts, Xu uzsvēra, ka integrācija ar mašīnmācīšanās bibliotēkām, ko atbalsta mākoņa pakalpojumu sniedzēji, ir labs piemērs.
Sju norādīja, ka, ņemot Google BigQuery kā piemēru, mašīnmācīšanās funkciju integrācija tiek veikta dažādās datu pārvaldības platformās.Ideja ir vienkārša — tā var saīsināt datu cauruļvadu, kas nepieciešams mašīnmācīšanās datu apstrādei.Mērķis ir atvieglot datu inženieru un datu zinātnieku darbu.
Xu teica, ka veids, kā to izdarīt, ir integrēt uz mašīnmācīšanos orientētus paplašinājumus SQL.TigerGraph ir sava vaicājumu valoda, ko sauc par GSQL, taču šī ideja pastāv jau kādu laiku.Faktiski grafikas pārdevējiem ir citi iemesli, lai to darītu.
Kā mēs jau esam norādījuši, Xu apstiprināja, ka uz grafiku balstīta mašīnmācība ir joma, kurai ir pievērsta plaša uzmanība.Īsāk sakot, uz grafikiem balstīta mašīnmācīšanās ir saistīta ar daudzdimensiju datu apstrādi un savienojumu izmantošanu, nevis visu reducēšanu uz divām dimensijām.Tāpēc ir lietderīgi šim nolūkam izmantot grafikas platformu.
Runājot par grafiku vaicājumu valodu, Xu pieminēja arī GQL.GQL šobrīd atrodas ISO paspārnē, šobrīd notiek grafisko vaicājumu valodas standartizācija, un tā ir saņēmusi atbalstu no daudziem piegādātājiem.Tā kā kādu laiku mums nav daudz ziņu, vēlamies uzzināt statusu.
Sju nomierina.Viņš minēja, ka GQL ir guvis stabilu progresu, un mēs varam redzēt rezultātus pat pirms 2021. gada. Tāpat kā visi standartizācijas darbi, arī lietas virzās lēnām.Ņemot vērā iesaistīto cilvēku un piegādātāju skaitu, to var sagaidīt.Xu turpināja piebilst, ka šī ir otrā ISO standartizētā vaicājumu valoda 40 gadu laikā pēc SQL.
Vēl viens Xu punkts GQL ir tas, ka grafiki nav kā atslēgu vērtību datu bāzes vai dokumentu datu bāzes.Viņiem nav standarta vaicājumu valodas, un, iespējams, šī valoda nav nepieciešama.Grafiks ir bagātāks un sarežģītāks datu modelis, kas ir arī bagātāks par relāciju modeli, un tam nav lielas jēgas piekļūt programmatiski.
Vai tas nozīmē, ka organizācijas tās aizstāj ar grafiskām diagrammām, lai aizstātu savas sākotnējās relāciju datu bāzes?Ne gluži pareizi, vismaz vēl ne, bet ir labi.Xu minēja TigerGraph kā ierakstīšanas sistēmas darbības piemēru, taču minēja, ka galvenā uzmanība joprojām tiek pievērsta analīzei.Tomēr arvien vairāk lietojumprogrammu vispirms būs grafikas.
Autors: Džordžs Anadiotis, “lielie dati” |2021 Nian 2 Yue 17 Ri -15: 08 GMT (23:08 SGT) |Tēma: Lielo datu analīze
Dati satiekas ar zinātni: atvērtā piekļuve, kods, datu kopa un zināšanu grafiks mašīnmācības pētījumiem un citām jomām
Reģistrējoties jūs piekrītat lietošanas noteikumiem un piekrītat privātuma politikā izklāstītajai datu praksei.
Jūs arī bez maksas abonēsit ZDNet “Šodienas tehnoloģiju atjauninājumu” un ZDNet paziņojumu presei.Jūs jebkurā laikā varat atteikties no šiem biļeteniem.
Jūs piekrītat saņemt atjauninājumus, brīdinājumus un reklāmas no CBS uzņēmumu sērijas, tostarp ZDNet “Tehniskie atjauninājumi šodien” un ZDNet paziņojumu biļeteni.Jūs varat anulēt abonementu jebkurā laikā.
Parakstoties, jūs piekrītat saņemt atlasītus biļetenus, no kuriem jebkurā laikā varat atteikties.Jūs arī piekrītat lietošanas noteikumiem un atzīstat datu vākšanas un izmantošanas praksi, kas izklāstīta mūsu privātuma politikā.
REST atbalsta pievienošana ir savienošanas stratēģija, kas organizācijām, kas veic modernu API virzītu izstrādi, atvieglos GraphQL vaicājumu izpildi bez…
Jaunā zīmola stratēģija tika ierosināta divus gadus pēc izņemšanas no biržas un Keppel iegādes.Šajā periodā Singtel pārgāja uz jaunu tehnoloģiju kopumu, kas 90% darbojas mākonī, un tika reklamēts, lai piedāvātu… .
Accenture Technology Outlook 2021 ziņojumā “Vēlamais līderis: mainīgais meistars” ir norādītas piecas tendences, kas uzņēmumiem nekavējoties jārisina, lai reaģētu uz…
Šis solis nodrošina trešo pušu datu avotus BlackRock Aladdin platformā un ļauj Snowflake iekļūt galvenajos tirgos.
Singapūras centrs ir tā pirmā šāda vieta ārpus ASV. Tas ir rezultāts trīs gadu investīcijām 50 miljonu ASV dolāru apmērā, kas tika uzsākta 2019. gadā un koncentrējas uz digitālās transformācijas tehnoloģiju izpēti un attīstību,…
Microsoft vienmēr ir bijis “augšējā labajā” pozīcijā Gartner jaunajā Analytics un biznesa informācijas platformā Magic Quadrant, savukārt galvenie konkurenti faktiski ir pārvietojušies uz augšu un uz leju.…
Uz Apache Spark balstītā platforma tika pilnībā iekļauta AWS sarakstā 2015. gadā, pēc tam 2018. gadā tika vispārināta pakalpojumā Microsoft Azure, un tagad tā ir 3–3 no galvenajām mākoņu platformām.…
©2021 ZDNET, sarkans jaunizveidots uzņēmums.Visas tiesības aizsargātas.Privātuma politika|Sīkfailu iestatījumi|Reklāma|Lietošanas noteikumi
Izlikšanas laiks: 2021. gada 24. februāris