Cho đến nay, vòng tài trợ lớn nhất trên thị trường đồ họa không chỉ là tin tốt cho TigerGraph mà còn cho toàn bộ thị trường.
Tác giả: George Anadiotis, “dữ liệu lớn” |2021 Nian 2 Yue 17 Ri -15: 08 GMT (23:08 SGT) |Chủ đề: Phân tích dữ liệu lớn
Các công ty rất giỏi trong việc thu thập dữ liệu và Internet of Things đang đưa dữ liệu đó lên một tầm cao mới.Tuy nhiên, các tổ chức tiên tiến nhất đang sử dụng nó để thúc đẩy chuyển đổi kỹ thuật số.
Chúng tôi không thực sự có kế hoạch xem xét thị trường đồ họa.Nhưng đôi khi tin tức có thể cản trở sự phát triển của kế hoạch và TigerGraphic đã thông báo rằng họ đã huy động được 105 triệu đô la tài trợ cho Series C, điều này đã thay đổi kế hoạch của chúng tôi.
TigerGraph là nhà cung cấp cơ sở dữ liệu đồ thị.Chúng tôi đã nghiên cứu nó kể từ khi chúng tôi rút khỏi chế độ tàng hình vào năm 2017. Chúng tôi coi những tiến bộ mà nó đã đạt được trong hơn 3 năm là câu chuyện của toàn bộ biểu đồ.Dòng C của TigerGraph được dẫn dắt bởi Tiger Global, nâng tổng số tiền huy động được của TigerGraph lên hơn 170 triệu USD.
Đây là nền tảng của cuộc trò chuyện của chúng tôi với Giám đốc điều hành TigerGraph Yu Xu và COO Todd Blaschka.Chúng tôi đã thảo luận về sự phát triển của TigerGraph và sự phát triển của toàn bộ bức tranh.
Lần liên hệ cuối cùng của chúng tôi với TigerGraph là một năm trước, khi cuộc khủng hoảng COVID-19 bắt đầu.Trong khoảng thời gian dài một năm, TigerGraph đã trải qua giai đoạn điều chỉnh đối với nhiều công ty.Trong số đó, do tốc độ chuyển đổi kỹ thuật số ngày càng nhanh, các nhà cung cấp dữ liệu và phân tích thậm chí có thể dẫn đầu danh sách về kết quả.
Xu nói rằng đối với TigerGraph, mọi thứ diễn ra như thế này.Quý tốt nhất trong lịch sử công ty vào năm 2020. Xu và Blaschka đã trải qua những câu chuyện thành công khác nhau.Khách hàng bao gồm Intuit và Jaguar Land Rover và Văn phòng Thuế Australia.
Họ cũng đề cập đến nhiều trường hợp sử dụng, từ sơ đồ điển hình (chẳng hạn như phân tích 360 khách hàng và chuỗi cung ứng) đến các trường hợp sử dụng bất thường hơn (chẳng hạn như phân tích chuỗi khối và gian lận thuế).Mọi chuyện đều ổn, nhưng có một vấn đề gần như có thể được giải quyết: Tại sao chúng ta cần gây quỹ?
Để tính đến điều này, một số điều cần được xem xét.Bức tranh được tạo ra bởi trải nghiệm của TigerGraph một lần nữa chứng minh những hiểu biết chung của chúng tôi với các nhà cung cấp khác trong lĩnh vực này: họ đang chuyển từ cơ sở dữ liệu sang nền tảng, tiến gần hơn đến việc giải quyết các vấn đề của khách hàng và tạo ra giá trị.
Graph chứng kiến sự tăng trưởng bùng nổ, nguồn tài trợ của TigerGraph là quỹ lớn nhất trong lĩnh vực này cho đến nay, khẳng định điều này
Xu và Blaschka mô tả cách họ có được cơ sở dữ liệu đồ thị phân tán nhanh và có thể mở rộng làm điểm khởi đầu.Mặc dù ban đầu họ không giúp ích nhiều cho tên tuổi hay câu chuyện thành công của mình nhưng điều này đã giúp họ có được chỗ đứng trong nhiều tổ chức.Như Xu đã nói, các tổ chức “không có lựa chọn nào khác” ngoài việc sử dụng TigerGraph cho một số trường hợp sử dụng nhất định.
Các trường hợp sử dụng này có thể được mô tả dưới dạng phân tích đồ họa theo thời gian thực: thu được câu trả lời yêu cầu kết nối và duyệt qua nhiều tập dữ liệu trong thời gian thực (thường là các tập dữ liệu lớn).Xu cho biết trong nhiều trường hợp, TigerGraph là lựa chọn duy nhất cho những trường hợp sử dụng như vậy.Sau khi được áp dụng, khách hàng cũng bắt đầu sử dụng nó cho các trường hợp sử dụng khác và hiện TigerGraph thường được sử dụng làm giải pháp ưu tiên để phân tích ngoại tuyến, Xu tiếp tục.
Việc di chuyển ngăn xếp của TigerGraph có nghĩa là có thể thêm các IDE trực quan hóa và chức năng truy vấn, đây là mục tiêu phát triển hơn nữa của công ty và có thể mở rộng sang các lĩnh vực như Xu được gọi là “Graph Business Intelligence”.Xu trình bày chi tiết tham vọng của TigerGraph trong việc xây dựng “Tableau for Graph”.Đúng là tham vọng này có thể cần nguồn tài trợ để thúc đẩy nó.
Nhưng điều này không có nghĩa là TigerGraph không có các khía cạnh hoạt động thực tế trong lộ trình của nó.TigerGraph đã chạy cơ sở dữ liệu dưới dạng sản phẩm dịch vụ được một thời gian và hỗ trợ AWS và Microsoft Azure.Các kế hoạch của công ty bao gồm tăng cường hỗ trợ Google Cloud và mở rộng đội ngũ của mình để đáp ứng nhu cầu sản phẩm ngày càng tăng, nhưng còn nhiều hơn thế nữa.
Khi thảo luận về các sản phẩm đám mây của mình, các nhà quản lý TigerGraph đã đề cập rằng họ không chỉ muốn bổ sung hỗ trợ Google Cloud mà còn muốn bổ sung thêm nhiều tính năng hơn và khả năng tích hợp tốt hơn với các lớp AWS và Microsoft Azure hiện có.Khi thảo luận về những gì có thể được đưa vào, Xu nhấn mạnh rằng việc tích hợp với các thư viện máy học được các nhà cung cấp đám mây hỗ trợ là một ví dụ điển hình.
Xu chỉ ra rằng lấy Google BigQuery làm ví dụ, việc tích hợp các chức năng học máy đang được thực hiện trên nhiều nền tảng quản lý dữ liệu khác nhau.Ý tưởng rất đơn giản - nó có thể rút ngắn đường dẫn dữ liệu cần thiết để xử lý dữ liệu học máy.Mục đích là giúp công việc của các kỹ sư dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu trở nên dễ dàng hơn.
Xu cho biết cách để thực hiện điều này là tích hợp các phần mở rộng định hướng máy học vào SQL.TigerGraph có ngôn ngữ truy vấn riêng gọi là GSQL, nhưng ý tưởng này đã xuất hiện được một thời gian.Trên thực tế, các nhà cung cấp đồ họa có lý do khác để làm điều này.
Như chúng tôi đã chỉ ra, Xu xác nhận rằng học máy dựa trên đồ thị là một lĩnh vực nhận được sự quan tâm rộng rãi.Nói tóm lại, học máy dựa trên biểu đồ là xử lý dữ liệu đa chiều và tận dụng các kết nối, thay vì giảm mọi thứ xuống hai chiều.Vì vậy, việc sử dụng nền tảng đồ họa cho việc này là điều hợp lý.
Khi nói về ngôn ngữ truy vấn đồ thị, Xu cũng đề cập đến GQL.GQL hiện dưới sự bảo trợ của ISO, việc chuẩn hóa ngôn ngữ truy vấn đồ họa hiện đang được tiến hành và nhận được sự hỗ trợ từ nhiều nhà cung cấp.Vì đã lâu không có tin tức gì nhiều nên chúng tôi muốn biết tình trạng.
Xu yên tâm.Ông đề cập rằng GQL đã đạt được tiến bộ ổn định và chúng ta có thể thấy kết quả ngay cả trước năm 2021. Giống như tất cả các hoạt động tiêu chuẩn hóa, mọi thứ có xu hướng tiến triển chậm.Xem xét có bao nhiêu người và nhà cung cấp tham gia, điều này có thể dự kiến được.Xu tiếp tục nói thêm rằng đây là ngôn ngữ truy vấn thứ hai được ISO chuẩn hóa trong 40 năm sau SQL.
Một điểm khác mà Xu đưa ra trên GQL là đồ thị không giống như cơ sở dữ liệu khóa-giá trị hoặc cơ sở dữ liệu tài liệu.Họ không có ngôn ngữ truy vấn tiêu chuẩn và có thể không cần ngôn ngữ này.Biểu đồ là một mô hình dữ liệu phong phú và phức tạp hơn, cũng phong phú hơn mô hình quan hệ và việc truy cập nó theo chương trình sẽ không có nhiều ý nghĩa.
Điều này có nghĩa là các tổ chức đang thay thế chúng bằng sơ đồ đồ họa để thay thế cơ sở dữ liệu quan hệ ban đầu của họ?Không hoàn toàn đúng, ít nhất là chưa, nhưng nó tốt.Xu đã đề cập đến TigerGraph như một ví dụ về hoạt động của hệ thống ghi âm, nhưng cũng đề cập rằng trọng tâm vẫn là phân tích.Tuy nhiên, điều đó cho thấy ngày càng có nhiều ứng dụng ưu tiên đồ họa.
Tác giả: George Anadiotis, “dữ liệu lớn” |2021 Nian 2 Yue 17 Ri -15: 08 GMT (23:08 SGT) |Chủ đề: Phân tích dữ liệu lớn
Dữ liệu đáp ứng khoa học: truy cập mở, mã, tập dữ liệu và biểu đồ tri thức cho nghiên cứu học máy và các lĩnh vực khác
Bằng cách đăng ký, bạn đồng ý với các điều khoản sử dụng và chấp nhận các thông lệ dữ liệu được nêu trong chính sách quyền riêng tư.
Bạn cũng sẽ đăng ký miễn phí “Bản cập nhật công nghệ ngày nay” của ZDNet và thông cáo báo chí về ZDNet.Bạn có thể hủy đăng ký nhận các bản tin này bất cứ lúc nào.
Bạn đồng ý nhận thông tin cập nhật, cảnh báo và khuyến mãi từ loạt công ty CBS, bao gồm “Cập nhật kỹ thuật hôm nay” của ZDNet và bản tin thông báo ZDNet.Bạn có thể bỏ theo dõi bất cứ lúc nào.
Bằng việc ký tên, bạn đồng ý nhận các bản tin chọn lọc mà bạn có thể hủy đăng ký bất kỳ lúc nào.Bạn cũng đồng ý với các điều khoản sử dụng và thừa nhận các hoạt động thu thập và sử dụng dữ liệu được nêu trong chính sách quyền riêng tư của chúng tôi.
Việc bổ sung hỗ trợ REST là một chiến lược bắc cầu giúp các tổ chức thực hiện phát triển dựa trên API hiện đại chạy các truy vấn GraphQL của họ dễ dàng hơn mà không…
Chiến lược thương hiệu mới được đề xuất hai năm sau khi hủy niêm yết và mua lại Keppel.Trong giai đoạn này, Singtel đã chuyển sang nhóm công nghệ mới chạy 90% trên đám mây và chào mời cung cấp… .
Báo cáo Accenture Technology Outlook 2021 “Nhà lãnh đạo mong muốn: Bậc thầy thay đổi” đã chỉ ra 5 xu hướng mà các công ty cần giải quyết ngay lập tức để đáp ứng…
Động thái này đưa nguồn dữ liệu của bên thứ ba vào nền tảng Aladdin của BlackRock và cho phép Snowflake thâm nhập các thị trường trọng điểm.
Trung tâm Singapore là địa điểm đầu tiên như vậy bên ngoài Hoa Kỳ. Đây là kết quả của khoản đầu tư 50 triệu đô la Mỹ trong 3 năm, được triển khai vào năm 2019 và tập trung vào nghiên cứu và phát triển công nghệ chuyển đổi kỹ thuật số,…
Microsoft luôn ở vị trí “phía trên bên phải” trong nền tảng phân tích và kinh doanh thông minh Magic Quadrant mới của Gartner, trong khi các đối thủ chính thực sự đã lên xuống.…
Nền tảng dựa trên Apache Spark đã được liệt kê đầy đủ trên AWS vào năm 2015, sau đó được khái quát hóa trên Microsoft Azure vào năm 2018 và hiện chiếm 3 đến 3 nền tảng đám mây lớn.…
©2021 ZDNET, một công ty khởi nghiệp màu đỏ.Đã đăng ký Bản quyền.Chính sách bảo mật|Cài đặt cookie|Quảng cáo|Điều khoản sử dụng
Thời gian đăng: 24-02-2021