Līdz šim lielākā finansējuma kārta grafikas tirgū ir ne tikai labas ziņas TigerGraph, bet arī visam tirgum.
Autors: Džordžs Anadiotis, Autors: Big Data 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 finansējumu 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 aptuveni 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.Austrālijas nodokļu biroja klientu vidū ir Intuit un Jaguar Land Rover.
Viņi arī minēja daudzus lietošanas gadījumus, sākot no tipiskām diagrammām (piemēram, klientu 360 un piegādes ķēdes analīze) līdz neparastākiem gadījumiem (piemēram, blokķēdes analīze un nodokļu krāpšanas apkarošana).Viss ir labi, bet ir gandrīz viens jautājums, kas jāuzdod: kāpēc mums ir nepieciešams finansējuma kārta?
Lai to ņemtu vērā, ir jāņem vērā dažas lietas.TigerGraph pieredzes radītā aina vēlreiz apstiprina mūsu kopīgās atziņas ar citiem piegādātājiem šajā jomā: viņi virzās no datu bāzes uz platformu, tuvāk klientu problēmu risināšanai un vērtības radīšanai.
Graph ir piedzīvojis strauju izaugsmi, un TigerGraph finansējums ir līdz šim lielākais šajā jomā, kas to pierāda.
Xu un Blaschka iepazīstināja ar to, kā viņi redz, kā iegūt ātru un mērogojamu sadalīto grafiku datubāzi kā sākumpunktu.Tas viņiem ļauj nostiprināties daudzās organizācijās, lai gan sākotnēji viņiem nebija daudz reputācijas vai veiksmes stāstu, ko parādīt.Kā teica Xu, organizācijām “nav citas izvēles”, kā tikai izmantot TigerGraph noteikta veida lietošanas gadījumiem.
Šos lietošanas gadījumus var raksturot kā reāllaika grafiku analīzi: tādu atbilžu iegūšana, kurām nepieciešams reāllaika savienojums un daudzu datu kopu (parasti masīvu datu kopu) šķērsošana.Xu teica, ka daudzos gadījumos TigerGraph ir vienīgā izvēle šādiem lietošanas gadījumiem.Pēc pieņemšanas klienti sāka to izmantot arī citos lietošanas gadījumos, un mūsdienās TigerGraph bieži tiek izmantots kā pirmais risinājums bezsaistes analīzei, turpināja pievienot Xu.
TigerGraph kopas pārvietošanu uz augšu var pārveidot, piemēram, vizualizācijas IDE un vaicājuma funkciju pievienošanā.Tas ir tas, ko uzņēmums vēlas attīstīt tālāk, un to var attiecināt uz tādām jomām kā Xu sauc par "Graph Business Intelligence"..Xu detalizēti iepazīstināja ar TigerGraph ambīciju izveidot "Tableau for Graph".Tiesa, šī mērķa veicināšanai var būt nepieciešams finansējums.
Taču tas nenozīmē, ka TigerGraph ceļvedī nav piezemētu darbības aspektu.TigerGraph jau kādu laiku darbojas datu bāzes kā pakalpojuma produkts 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 par piemēru Google BigQuery, mašīnmācīšanās funkciju integrācija tiek veikta plašā datu pārvaldības platformu klāstā.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 tas jādara citu iemeslu dēļ.
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 izmantošanu un savienojumu izmantošanu, nevis visu samazināšanu līdz 2 dimensijām.Tāpēc šim nolūkam ir lietderīgi izmantot grafikas platformu.
Runājot par grafiku vaicājumu valodu, Xu pieminēja arī GQL.GQL pašlaik ir ISO, grafiskās vaicājumu valodas standartizācijas, aizgādībā un ir saņēmis daudzu piegādātāju atbalstu.Tā kā jau kādu laiku neesam saņēmuši daudz ziņu no šī aspekta, vēlamies uzzināt, kāda ir situācija.
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.Sju turpināja piebilst, ka šī ir otrā ISO standartizētā vaicājumu valoda 40 gadu laikā pēc SQL.
Vēl viens jautājums, ko Xu norādīja uz 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?Vēl 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, Autors: Big Data 2021 Nian 2 Yue 17 Ri -15: 08 GMT (23:08 SGT) |Tēma: Lielo datu analīze
Dati satiekas ar zinātni: atvērta piekļuve, kodi, datu kopas un zināšanu diagrammas mašīnmācības pētniecībai 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 biļetens.Jūs varat anulēt abonementu jebkurā laikā.
Pierakstoties jūs piekrītat saņemt izvēlēto biļetenu un jebkurā laikā varat atteikties no tā abonēšanas.Jūs arī piekrītat lietošanas noteikumiem un atzīstat datu vākšanas un izmantošanas praksi, kas izklāstīta mūsu privātuma politikā.
Salas lielākajās sabiedriskās vietās ir uzstādītas 90 000 kameru, un Singapūras valdība arī cer izvietot "vairāk" "spēļu mainītāju" ierīču.
Tagad ir pieejami IBM Public Cloud privātie un vairāku mākoņu paplašinājumi.Atšķirība slēpjas platformas pakalpojumā IBM Cloud PaaS.…
Seabins plāno šo gadu uztvert nopietni 2021. gadā, jo tas pievērsīsies mākslīgajam intelektam, lai labāk izmantotu tā aprīkojuma savāktos datus.
Cloudera AMP nevar aizstāt datu zinātnieku paveikto, bet nodrošina viņiem sākumpunktu, lai viņi varētu koncentrēties uz kodu, niansēm un iterācijām biznesa lietošanas gadījumiem.…
DataStax savā Astra mākoņpakalpojumā ievieš bez servera.Lai gan AWS ir sniedzis pakalpojumus, šī ir pirmā reize, kad bez servera ir ienācis mākoņpakalpojumā, kura pamatā ir Apache Cassandra…
Līdz 2025. gadam Āzijas un Klusā okeāna reģionā būs 819 miljoni darbinieku, kuri izmantos digitālās prasmes.Šodienas skaitlis ir 149 miljoni.Uzņēmumi var saskarties ar nopietnu datu, mākoņa un tīkla drošības trūkumu…
Tieši tāpēc un kā pirms dažiem mēnešiem pētnieku grupas izveidotais startup piesaistīja lielus korporatīvos klientus un daudz naudas
Izlikšanas laiks: Mar-02-2021