Kol kas didžiausias finansavimo etapas grafikos rinkoje yra ne tik gera žinia TigerGraph, bet ir visai rinkai.
Autorius: George Anadiotis, Autorius: Big Data 2021 Nian 2 Yue 17 Ri -15: 08 GMT (23:08 SGT) |Tema: Didžiųjų duomenų analizė
Įmonės puikiai renka duomenis, o daiktų internetas perkelia tai į naują lygį.Tačiau pažangiausios organizacijos naudoja jį skaitmeninei transformacijai skatinti.
Tikrai neplanuojame peržiūrėti grafikos rinkos.Tačiau kartais naujienos gali trukdyti plėtoti planą, o „TigerGraphic“ paskelbė, kad surinko 105 mln. USD C serijos finansavimui, o tai pakeitė mūsų planą.
TigerGraph yra grafikų duomenų bazės teikėjas.Ją tyrinėjome nuo tada, kai 2017 m. pasitraukėme iš slapto. Manome, kad pažanga, kurią ji padarė per daugiau nei 3 metus, yra visos diagramos istorija.„TigerGraph“ C serijai vadovauja „Tiger Global“, todėl bendras „TigerGraph“ finansavimas siekia daugiau nei 170 mln.
Tai yra mūsų pokalbio su „TigerGraph“ generaliniu direktoriumi Yu Xu ir COO Toddu Blaschka fonas.Aptarėme TigerGraph evoliuciją ir viso paveikslo raidą.
Paskutinis mūsų kontaktas su TigerGraph buvo maždaug prieš metus, kai prasidėjo COVID-19 krizė.Per metus trunkantį laikotarpį „TigerGraph“ išgyveno daugelio įmonių prisitaikymo laikotarpį.Tarp jų dėl spartėjančių skaitmeninės transformacijos tempų duomenų ir analizės teikėjai gali net atsidurti sąrašo viršuje pagal rezultatus.
Xu sakė, kad „TigerGraph“ viskas yra taip.Geriausias ketvirtis įmonės istorijoje 2020 m. Xu ir Blaschka susidūrė su skirtingomis sėkmės istorijomis.Tarp klientų yra „Intuit“ ir „Jaguar Land Rover“ Australijos mokesčių inspekcijai.
Jie taip pat paminėjo daugybę naudojimo atvejų – nuo įprastų diagramų (pvz., klientų 360 ir tiekimo grandinės analizė) iki neįprastesnių atvejų (tokių kaip „blockchain“ analizė ir kova su mokesčių sukčiavimu).Viskas gerai, bet kyla beveik vienas klausimas: kam mums reikia finansavimo?
Norint į tai atsižvelgti, reikia atsižvelgti į keletą dalykų.TigerGraph patirties sukurtas vaizdas dar kartą patvirtina mūsų bendras įžvalgas su kitais tiekėjais šioje srityje: jie juda iš duomenų bazės į platformą, arčiau klientų problemų sprendimo ir vertės kūrimo.
„Graph“ sparčiai augo, o „TigerGraph“ finansavimas kol kas yra didžiausias šioje srityje, o tai įrodo.
Xu ir Blaschka pristatė, kaip jie mato, kaip gauti greitą ir keičiamo dydžio paskirstytą grafų duomenų bazę kaip atskaitos tašką.Tai leidžia jiems įsitvirtinti daugelyje organizacijų, nors iš pradžių jie neturėjo didelės reputacijos ar sėkmės istorijų.Kaip sakė Xu, organizacijos „neturi kito pasirinkimo“, kaip tik naudoti „TigerGraph“ tam tikrais naudojimo atvejais.
Šiuos naudojimo atvejus galima apibūdinti kaip realaus laiko grafikų analizę: gauti atsakymus, kuriems reikalingas ryšys realiuoju laiku ir daugelio duomenų rinkinių (paprastai didžiulių duomenų rinkinių) peržiūra.Xu teigė, kad daugeliu atvejų „TigerGraph“ yra vienintelis pasirinkimas tokiais atvejais.Priėmus, klientai pradėjo jį naudoti ir kitais naudojimo atvejais, o šiandien TigerGraph dažnai naudojamas kaip pirmasis sprendimas analizei neprisijungus, toliau pridūrė Xu.
„TigerGraph“ krūvos perkėlimas gali būti paverstas tokiais dalykais kaip vizualizacijos IDE ir užklausų funkcijų pridėjimas.Tai yra kažkas, ką bendrovė siekia toliau plėtoti ir gali būti išplėsta tokiose srityse, kaip Xu vadinamas „Graph Business Intelligence“..Xu išsamiai pristatė „TigerGraph“ siekį sukurti „Tableau for Graph“.Tiesa, šiam siekiui įgyvendinti gali prireikti finansavimo.
Tačiau tai nereiškia, kad „TigerGraph“ savo veiksmų plane nėra paprastų veiklos aspektų.„TigerGraph“ jau kurį laiką naudoja duomenų bazės kaip paslaugos produktą ir palaiko AWS bei „Microsoft Azure“.Bendrovės planuose yra padidinti „Google Cloud“ palaikymą ir išplėsti savo komandą, kad ji atitiktų augančią produktų paklausą, tačiau yra ir daugiau.
Aptardami debesies produktus, „TigerGraph“ vadovai paminėjo, kad jie ne tik nori pridėti „Google Cloud“ palaikymą, bet ir nori pridėti daugiau funkcijų bei geresnės integracijos į esamus AWS ir „Microsoft Azure“ sluoksnius.Aptardamas, kas galėtų būti įtraukta, Xu pabrėžė, kad integracija su mašininio mokymosi bibliotekomis, kurias palaiko debesų tiekėjų, yra geras pavyzdys.
Xu atkreipė dėmesį, kad, kaip pavyzdį, Google BigQuery, mašininio mokymosi funkcijų integravimas vykdomas įvairiose duomenų valdymo platformose.Idėja paprasta – ji gali sutrumpinti duomenų srautą, reikalingą mašininio mokymosi duomenims apdoroti.Tikslas – palengvinti duomenų inžinierių ir duomenų mokslininkų darbą.
Xu teigė, kad tai galima padaryti integruojant į mašininį mokymąsi orientuotus plėtinius į SQL.„TigerGraph“ turi savo užklausų kalbą, vadinamą GSQL, tačiau ši idėja egzistuoja jau kurį laiką.Tiesą sakant, grafikos pardavėjai turi tai padaryti dėl kitų priežasčių.
Kaip jau minėjome, Xu patvirtino, kad grafinis mašininis mokymasis yra sritis, kuriai buvo skiriamas didelis dėmesys.Trumpai tariant, grafikais pagrįstas mašininis mokymasis reiškia daugiamačių duomenų naudojimą ir ryšių panaudojimą, o ne viską sutrumpinti iki 2 matmenų.Todėl šiuo tikslu tikslinga naudoti grafinę platformą.
Kalbėdamas apie grafiko užklausos kalbą, Xu taip pat paminėjo GQL.GQL šiuo metu globoja ISO, grafinės užklausos kalbos standartizavimas, ir sulaukė daugelio tiekėjų palaikymo.Kadangi jau kurį laiką nesulaukėme daug naujienų šiuo aspektu, norime sužinoti, kokia situacija.
Xu ramina.Jis paminėjo, kad GQL daro nuolatinę pažangą, o rezultatus galime pamatyti net iki 2021 m. Kaip ir visi standartizacijos darbai, viskas vyksta lėtai.Atsižvelgiant į tai, kiek žmonių ir tiekėjų dalyvauja, to galima tikėtis.Xu pridūrė, kad tai yra antroji ISO standartizuota užklausų kalba per 40 metų po SQL.
Kitas aspektas, kurį Xu iškėlė GQL, yra tai, kad grafikai nėra panašūs į raktinių reikšmių duomenų bazes ar dokumentų duomenų bazes.Jie neturi standartinės užklausos kalbos ir gali nebūti šios kalbos.Grafikas yra turtingesnis ir sudėtingesnis duomenų modelis, kuris taip pat yra turtingesnis nei reliacinis modelis, ir nėra prasmės jį pasiekti programiškai.
Ar tai reiškia, kad organizacijos jas pakeičia grafinėmis diagramomis, kad pakeistų savo pradines reliacines duomenų bazes?Dar ne visai gerai, bent jau ne, bet gerai.Xu paminėjo TigerGraph kaip įrašymo sistemos veikimo pavyzdį, tačiau paminėjo, kad dėmesys vis dar skiriamas analizei.Vis dėlto vis daugiau programų pirmiausia bus grafinės.
Autorius: George Anadiotis, Autorius: Big Data 2021 Nian 2 Yue 17 Ri -15: 08 GMT (23:08 SGT) |Tema: Didžiųjų duomenų analizė
Duomenys atitinka mokslą: atvira prieiga, kodai, duomenų rinkiniai ir žinių grafikai mašininio mokymosi tyrimams ir kitoms sritims
Registruodamiesi sutinkate su naudojimo sąlygomis ir privatumo politikoje nurodyta duomenų naudojimo praktika.
Taip pat nemokamai užsiprenumeruosite ZDNet „Šiandienos technologijų naujinį“ ir ZDNet pranešimus spaudai.Galite bet kada atsisakyti šių naujienlaiškių prenumeratos.
Sutinkate gauti naujienas, įspėjimus ir reklamas iš CBS įmonių serijos, įskaitant ZDNet „Techninius atnaujinimus šiandien“ ir ZDNet pranešimų informacinį biuletenį.Galite bet kada atsisakyti prenumeratos.
Prisiregistruodami sutinkate gauti pasirinktą naujienlaiškį ir bet kada galite jo atsisakyti.Taip pat sutinkate su naudojimo sąlygomis ir pripažįstate duomenų rinkimo ir naudojimo praktiką, aprašytą mūsų privatumo politikoje.
Pagrindinėse salos viešosiose vietose sumontuota 90 000 kamerų, o Singapūro vyriausybė taip pat tikisi įdiegti „daugiau“ „žaidimų keitimo“ įrenginių.
Dabar pasiekiami privatūs ir kelių debesų „IBM Public Cloud“ plėtiniai.Skirtumas slypi platformos „IBM Cloud PaaS“ paslaugoje.…
2021-aisiais Seabinas planuoja rimtai žiūrėti į šiuos metus, nes pasuks į dirbtinį intelektą, kad geriau panaudotų savo įrangos surinktus duomenis.
„Cloudera“ AMP negali pakeisti duomenų mokslininkų darbo, bet suteikia jiems atskaitos tašką, kad jie galėtų sutelkti dėmesį į kodą, niuansus ir iteracijas verslo naudojimo atvejais.…
„DataStax“ pristato „Astra“ debesies paslaugą be serverių.Nors AWS teikė paslaugas, tai yra pirmas kartas, kai be serverio prisijungė prie debesies paslaugos, pagrįstos Apache Cassandra…
Iki 2025 m. Azijos ir Ramiojo vandenyno regione skaitmeninius įgūdžius naudos net 819 mln.Šiandieninis skaičius yra 149 mln.Įmonės gali susidurti su dideliu duomenų, debesų ir tinklo saugumo trūkumu...
Štai kodėl ir kaip prieš kelis mėnesius mokslininkų grupės sukurtas startuolis pritraukė stambius verslo klientus ir daug pinigų
Paskelbimo laikas: 2021-02-02