지금까지 그래픽 시장에서 최대 규모의 자금 조달은 TigerGraph뿐만 아니라 전체 시장에도 좋은 소식입니다.
저자: George Anadiotis, 저자: 빅데이터 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 자금 조달 규모가 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 약 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.호주 국세청의 고객으로는 Intuit와 Jaguar Land Rover가 있습니다.
또한 일반적인 다이어그램(예: 고객 360 및 공급망 분석)부터 보다 특이한 사례(예: 블록체인 분석 및 세금 사기 방지)에 이르기까지 많은 사용 사례를 언급했습니다.모든 것이 괜찮습니다. 하지만 물어볼 질문이 거의 하나 있습니다. 왜 자금 조달이 필요한가요?
이를 고려하려면 몇 가지 고려해야 할 사항이 있습니다.TigerGraph의 경험을 통해 생성된 그림은 이 분야의 다른 공급업체와 우리의 공통된 통찰력을 다시 한 번 확인시켜 줍니다. 즉, 그들은 데이터베이스에서 플랫폼으로 이동하고 있으며 고객 문제 해결 및 가치 창출에 더 가까워지고 있습니다.
그래프는 폭발적인 성장을 보이고 있으며, 타이거그래프의 자금 조달은 현재까지 이 분야 최대 규모라는 것이 이를 증명한다.
Xu와 Blaschka는 출발점으로 빠르고 확장 가능한 분산 그래프 데이터베이스를 얻는 방법을 소개했습니다.이를 통해 처음에는 별로 명성이나 성공 사례를 보여주지 못하더라도 많은 조직에서 발판을 마련할 수 있습니다.Xu가 말했듯이 조직은 특정 유형의 사용 사례에 TigerGraph를 사용하는 것 외에는 "선택의 여지가 없습니다".
이러한 사용 사례는 실시간 그래프 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 사례에서도 사용하기 시작했으며 현재 TigerGraph는 종종 오프라인 분석을 위한 첫 번째 솔루션으로 사용된다고 Xu는 계속 덧붙였습니다.
TigerGraph의 스택을 위로 이동하는 것은 시각화 IDE 및 쿼리 기능을 추가하는 등의 작업으로 변환될 수 있습니다.이는 회사가 더욱 발전시키려는 목표이며 Xu가 "그래프 비즈니스 인텔리전스"라고 부르는 영역으로 확장될 수 있습니다..Xu는 "그래프용 Tableau"를 만들려는 TigerGraph의 야망을 자세히 소개했습니다.이 야망을 홍보하려면 자금이 필요할 수 있다는 것은 사실입니다.
그러나 이것이 TigerGraph의 로드맵에 현실적인 운영 측면이 없다는 의미는 아닙니다.TigerGraph는 한동안 서비스형 데이터베이스 제품을 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 Google의 BigQuery를 예로 들면서 광범위한 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 공급업체는 다른 이유로 이를 수행해야 합니다.
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 사용하고 연결을 활용하는 것입니다.따라서 이러한 목적으로 그래픽 플랫폼을 사용하는 것이 합리적입니다.
Xu는 그래프 쿼리 언어에 관해 이야기할 때 GQL도 언급했습니다.GQL은 현재 그래픽 쿼리 언어의 표준화인 ISO의 후원을 받고 있으며 많은 공급업체의 지원을 받고 있습니다.한동안 이 부분에 대해 별다른 소식이 전해지지 않아, 현재 상황이 어떤지 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 덧붙였습니다.
GQL에 대해 Xu가 제기한 또 다른 요점은 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?아직은 정확하지 않습니다. 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, 저자: 빅데이터 2021 Nian 2 Yue 17 Ri -15: 08 GMT (23:08 SGT) |주제: 빅데이터 분석
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게시 시간: 2021년 3월 2일