हालसम्म, ग्राफिक्स बजारमा वित्तियको सबैभन्दा ठूलो राउन्ड टाइगरग्राफको लागि मात्र होइन, सम्पूर्ण बजारको लागि पनि राम्रो समाचार हो।
लेखक: जर्ज एनाडियोटिस, लेखक: बिग डाटा 2021 Nian 2 Yue 17 Ri -15: 08 GMT (23:08 SGT) |विषय: बिग डाटा एनालिटिक्स
कम्पनीहरू डेटा सङ्कलनमा राम्रो छन्, र चीजहरूको इन्टरनेटले यसलाई नयाँ स्तरमा लैजाइरहेको छ।यद्यपि, सबैभन्दा उन्नत संस्थाहरूले यसलाई डिजिटल रूपान्तरण ड्राइभ गर्न प्रयोग गरिरहेका छन्।
हामी वास्तवमा ग्राफिक्स बजार समीक्षा गर्न योजना छैन।तर कहिलेकाहीँ समाचारहरूले योजनाको विकासमा बाधा पुर्याउन सक्छ, र टाइगरग्राफिकले घोषणा गर्यो कि यसले सिरिज सी वित्तपोषणमा $ 105 मिलियन उठाएको छ, जसले हाम्रो योजना परिवर्तन गर्यो।
TigerGraph ग्राफ डाटाबेस प्रदायक हो।हामीले 2017 मा स्टिल्थबाट फिर्ता लिएदेखि नै यसको अनुसन्धान गरिरहेका छौं। हामी यसले 3 वर्ष भन्दा बढीमा गरेको प्रगतिलाई सम्पूर्ण ग्राफको कथा मान्दछौं।टाइगरग्राफको सी शृङ्खला टाइगर ग्लोबलको नेतृत्वमा छ, जसले टाइगरग्राफको कुल वित्तपोषण $१७० मिलियन भन्दा बढीमा पुर्याएको छ।
यो TigerGraph CEO Yu Xu र COO Todd Blaschka सँगको हाम्रो कुराकानीको पृष्ठभूमि हो।हामीले टाइगरग्राफको विकास र सम्पूर्ण चित्रको विकासबारे छलफल गर्यौं।
टाइगरग्राफसँग हाम्रो अन्तिम सम्पर्क लगभग एक वर्ष पहिले भएको थियो, जब COVID-19 संकट सुरु भयो।एक वर्ष लामो अवधिमा, टाइगरग्राफ धेरै कम्पनीहरूको लागि समायोजनको अवधिमा गएको छ।तिनीहरूमध्ये, डिजिटल रूपान्तरणको तीव्र गतिको कारण, डेटा र विश्लेषण प्रदायकहरू पनि परिणामहरूको सन्दर्भमा सूचीको शीर्षमा हुन सक्छन्।
Xu ले टाइगरग्राफको लागि, चीजहरू यसरी रहेको बताए।२०२० मा कम्पनीको इतिहासमा सबैभन्दा राम्रो त्रैमासिक। Xu र Blaschka ले विभिन्न सफलताका कथाहरू प्रस्तुत गरेका छन्।ग्राहकहरूले अष्ट्रेलियाली कर कार्यालयमा Intuit र Jaguar Land Rover समावेश गर्दछ।
तिनीहरूले सामान्य रेखाचित्रहरू (जस्तै ग्राहक 360 र आपूर्ति श्रृंखला विश्लेषण) देखि थप असामान्य केसहरू (जस्तै ब्लकचेन विश्लेषण र कर विरोधी धोखाधडी) सम्म धेरै प्रयोग केसहरू पनि उल्लेख गरे।सबै ठीक छ, तर त्यहाँ सोध्नको लागि लगभग एउटा प्रश्न छ: हामीलाई किन वित्तपोषणको राउन्ड चाहिन्छ?
यसलाई ध्यानमा राख्न, विचार गर्न केहि चीजहरू छन्।TigerGraph को अनुभवले उत्पन्न गरेको चित्रले यस क्षेत्रमा अन्य आपूर्तिकर्ताहरूसँगको हाम्रो साझा अन्तरदृष्टिलाई फेरि पुष्टि गर्छ: तिनीहरू डाटाबेसबाट प्लेटफर्ममा सर्दै छन्, ग्राहक समस्याहरू समाधान गर्न र मूल्य सिर्जना गर्न नजिक छन्।
ग्राफले विस्फोटक वृद्धि देखेको छ, र टाइगरग्राफको कोष यस क्षेत्रमा अहिलेसम्मको सबैभन्दा ठूलो हो, जसले यो प्रमाणित गर्दछ।
Xu र Blaschka ले उनीहरूले कसरी छिटो र स्केलेबल वितरित ग्राफ डाटाबेसलाई सुरूवात बिन्दुको रूपमा प्राप्त गर्ने भनेर देखेका थिए।यसले उनीहरूलाई धेरै संस्थाहरूमा खुट्टा राख्न अनुमति दिन्छ, यद्यपि उनीहरूसँग पहिले देखाउनको लागि धेरै प्रतिष्ठा वा सफलता कथाहरू थिएनन्।Xu ले भनेझैं, संगठनहरूसँग "कुनै विकल्प छैन" बाहेक केही प्रकारका प्रयोग केसहरूको लागि TigerGraph प्रयोग गर्नु।
यी प्रयोग केसहरूलाई वास्तविक-समय ग्राफ विश्लेषणको रूपमा वर्णन गर्न सकिन्छ: वास्तविक-समय जडान र धेरै डेटा सेटहरू (सामान्यतया ठूलो डेटा सेटहरू) को ट्र्याभर्सल आवश्यक पर्ने जवाफहरू प्राप्त गर्दै।Xu ले भने कि धेरै अवस्थामा, टाइगरग्राफ त्यस्ता प्रयोग केसहरूको लागि मात्र विकल्प हो।एक पटक अपनाइएपछि, ग्राहकहरूले यसलाई अन्य प्रयोगका केसहरूमा पनि प्रयोग गर्न थाले, र आज, टाइगरग्राफ प्राय: अफलाइन विश्लेषणको लागि पहिलो समाधानको रूपमा प्रयोग गरिन्छ, Xu थप्न जारी राख्यो।
TigerGraph को स्ट्याक माथि सार्दा दृश्य IDEs र क्वेरी प्रकार्यहरू थप्ने जस्ता चीजहरूमा रूपान्तरण गर्न सकिन्छ।यो कम्पनीले थप विकास गर्ने लक्ष्य राखेको कुरा हो, र Xu लाई "ग्राफ बिजनेस इन्टेलिजेन्स" भन्ने क्षेत्रहरूमा विस्तार गर्न सकिन्छ।।Xu ले टाइगरग्राफको "ग्राफको लागि झाँकी" सिर्जना गर्ने महत्वाकांक्षालाई विस्तृत रूपमा प्रस्तुत गर्नुभयो।यो साँचो हो कि यो महत्वाकांक्षालाई प्रवर्द्धन गर्न कोष चाहिन्छ।
तर यसको अर्थ टाइगरग्राफको रोडम्यापमा कुनै डाउन-टु-अर्थ अपरेशनल पक्षहरू छैनन् भन्ने होइन।TigerGraph केहि समय को लागी एक डाटाबेस-ए-ए-सेवा उत्पादन चलाउँदै आएको छ र AWS र Microsoft Azure लाई समर्थन गर्दछ।कम्पनीको योजनाहरूमा गुगल क्लाउड समर्थन बढाउने र बढ्दो उत्पादनको माग पूरा गर्न यसको टोली विस्तार गर्ने समावेश छ, तर त्यहाँ धेरै छ।
यसको क्लाउड उत्पादनहरू छलफल गर्दा, TigerGraph प्रबन्धकहरूले उल्लेख गरे कि तिनीहरू गुगल क्लाउड समर्थन मात्र थप्न चाहँदैनन्, तर यसको अवस्थित AWS र Microsoft Azure लेयरहरूमा थप सुविधाहरू र राम्रो एकीकरण थप्न चाहन्छन्।के समावेश गर्न सकिन्छ भनेर छलफल गर्दा, Xu जोड दिए कि क्लाउड विक्रेताहरु द्वारा समर्थित मेशिन लर्निंग पुस्तकालयहरु संग एकीकरण एक राम्रो उदाहरण हो।
Xu ले औंल्याए कि Google को BigQuery लाई उदाहरणको रूपमा लिँदै, मेसिन लर्निङ प्रकार्यहरूको एकीकरण डेटा व्यवस्थापन प्लेटफर्महरूको विस्तृत दायरामा भइरहेको छ।विचार सरल छ- यसले मेसिन लर्निङ डाटा प्रशोधन गर्न आवश्यक डाटा पाइपलाइनलाई छोटो बनाउन सक्छ।यसको उद्देश्य डाटा इन्जिनियरहरू र डाटा वैज्ञानिकहरूको कामलाई सजिलो बनाउनु हो।
Xu ले यसो गर्ने तरिका SQL मा मेसिन लर्निङ-उन्मुख एक्सटेन्सनहरू एकीकृत गरेर भएको बताए।TigerGraph को GSQL भनिने आफ्नै क्वेरी भाषा छ, तर यो विचार केहि समय को लागी छ।वास्तवमा, ग्राफिक्स विक्रेताहरूले अन्य कारणहरूको लागि यो गर्न आवश्यक छ।
हामीले पहिले नै उल्लेख गरिसकेका छौं, Xu ले ग्राफ-आधारित मेसिन लर्निङ एउटा क्षेत्र हो जसले व्यापक ध्यान प्राप्त गरेको छ भनेर पुष्टि गर्यो।छोटकरीमा भन्नुपर्दा, ग्राफ-आधारित मेसिन लर्निङ भनेको सबै कुरालाई २ आयामहरूमा घटाउनुको सट्टा बहुआयामिक डेटा प्रयोग गर्ने र जडानहरू लिने बारे हो।तसर्थ, यो उद्देश्यको लागि ग्राफिक्स प्लेटफर्म प्रयोग गर्न अर्थ बनाउँछ।
ग्राफ क्वेरी भाषाको बारेमा कुरा गर्दा, Xu ले GQL लाई पनि उल्लेख गर्यो।GQL हाल ISO को संरक्षणमा छ, ग्राफिक्स क्वेरी भाषाको मानकीकरण, र धेरै आपूर्तिकर्ताहरूको समर्थन प्राप्त गरेको छ।हामीले केही समयदेखि यस पक्षबाट खासै समाचार नपाएकोले अवस्था कस्तो छ भनेर जान्न चाहन्छौं।
Xu आश्वस्त छ।उहाँले GQL ले स्थिर प्रगति गरेको उल्लेख गर्नुभयो, र हामीले २०२१ अघि नै नतिजाहरू देख्न सक्छौं। सबै मानकीकरण कार्यहरू जस्तै, चीजहरू बिस्तारै अगाडि बढ्छन्।कति व्यक्ति र आपूर्तिकर्ता संलग्न छन् विचार गर्दै, यो आशा गर्न सकिन्छ।Xu ले SQL पछि 40 वर्षमा ISO द्वारा मानकीकृत दोस्रो क्वेरी भाषा हो भनेर थप्न गयो।
Xu द्वारा GQL मा उठाएको अर्को बिन्दु यो हो कि ग्राफहरू कुञ्जी-मान डाटाबेस वा कागजात डाटाबेसहरू जस्तै होइनन्।तिनीहरूसँग मानक क्वेरी भाषा छैन र यो भाषा आवश्यक नहुन सक्छ।ग्राफ एक धनी र अधिक जटिल डेटा मोडेल हो, जुन रिलेशनल मोडेल भन्दा पनि धनी छ, र यसले प्रोग्रामेटिक रूपमा पहुँच गर्न धेरै अर्थ राख्दैन।
के यसको मतलब यो हो कि संगठनहरूले तिनीहरूको मूल रिलेशनल डाटाबेसहरू प्रतिस्थापन गर्न ग्राफिकल रेखाचित्रहरू प्रतिस्थापन गर्दैछन्?अझै राम्रो छैन, कम्तिमा अझै छैन, तर यो राम्रो छ।सुले रेकर्डिङ प्रणालीको सञ्चालनको उदाहरणको रूपमा टाइगरग्राफ उल्लेख गरे, तर ध्यान अझै विश्लेषणमा रहेको उल्लेख गरे।उनले भने, तथापि, अधिक र अधिक अनुप्रयोगहरू पहिले ग्राफिक्स हुनेछन्।
लेखक: जर्ज एनाडियोटिस, लेखक: बिग डाटा 2021 Nian 2 Yue 17 Ri -15: 08 GMT (23:08 SGT) |विषय: बिग डाटा एनालिटिक्स
डाटाले विज्ञानसँग मेल खान्छ: मेसिन लर्निङ अनुसन्धान र अन्य क्षेत्रहरूको लागि खुला पहुँच, कोडहरू, डेटा सेटहरू र ज्ञान ग्राफहरू
दर्ता गरेर, तपाइँ प्रयोगका सर्तहरूमा सहमत हुनुहुन्छ र गोपनीयता नीतिमा उल्लिखित डेटा अभ्यासहरू स्वीकार गर्नुहुन्छ।
तपाईले ZDNet को "आजको टेक्नोलोजी अपडेट" र ZDNet घोषणा प्रेस विज्ञप्ति नि:शुल्क सदस्यता लिनुहुनेछ।तपाईंले कुनै पनि समयमा यी समाचारपत्रहरूको सदस्यता रद्द गर्न सक्नुहुन्छ।
तपाइँ ZDNet को "Technical Updates Today" र ZDNet घोषणा न्यूजलेटर सहित कम्पनीहरूको CBS श्रृंखलाबाट अद्यावधिकहरू, अलर्टहरू र प्रचारहरू प्राप्त गर्न सहमत हुनुहुन्छ।तपाईं कुनै पनि समयमा सदस्यता रद्द गर्न सक्नुहुन्छ।
साइन अप गरेर, तपाइँ चयन गरिएको न्यूजलेटर प्राप्त गर्न सहमत हुनुहुन्छ, र तपाइँ कुनै पनि समयमा यसको सदस्यता रद्द गर्न सक्नुहुन्छ।तपाईं प्रयोगका सर्तहरूमा पनि सहमत हुनुहुन्छ र हाम्रो गोपनीयता नीतिमा उल्लिखित डाटा सङ्कलन र प्रयोग अभ्यासहरू स्वीकार गर्नुहुन्छ।
टापुका प्रमुख सार्वजनिक स्थानहरूमा 90,000 क्यामेराहरू जडान गरिएको छ, र सिंगापुर सरकारले पनि "थप" "गेम चेन्जर" उपकरणहरू प्रयोग गर्ने आशा गरेको छ।
IBM सार्वजनिक क्लाउडको निजी र बहु-क्लाउड विस्तारहरू अब उपलब्ध छन्।भिन्नता प्लेटफर्मको IBM Cloud PaaS सेवामा छ।…
सिबिनले यो वर्ष २०२१ मा गम्भीरताका साथ लिने योजना बनाएको छ, किनकि यसले आफ्नो उपकरणहरूद्वारा सङ्कलन गरिएको डाटाको राम्रो प्रयोग गर्न कृत्रिम बुद्धिमत्तामा परिणत हुनेछ।
क्लाउडेराको AMP ले डाटा वैज्ञानिकहरूले गरेको कामलाई प्रतिस्थापन गर्न सक्दैन, तर उनीहरूलाई सुरूवात बिन्दु प्रदान गर्नुहोस् ताकि तिनीहरूले व्यवसायिक प्रयोगका केसहरूका लागि कोड, सूक्ष्मता र पुनरावृत्तिहरूमा ध्यान केन्द्रित गर्न सकून्।…
DataStax ले यसको Astra क्लाउड सेवामा सर्भरलेस परिचय दिइरहेको छ।यद्यपि AWS ले सेवाहरू प्रदान गरेको छ, यो पहिलो पटक सर्भरलेसले Apache Cassandra मा आधारित क्लाउड सेवामा प्रवेश गरेको छ।
सन् २०२५ सम्ममा एसिया प्यासिफिक क्षेत्रमा डिजिटल सीप प्रयोग गर्ने ८१९ मिलियन कामदारहरू हुनेछन्।आजको संख्या 149 मिलियन हो।उद्यमहरूले डेटा, क्लाउड र नेटवर्क सुरक्षाको गम्भीर अभाव सामना गर्न सक्छ ...
यही कारणले र कसरी केही महिना अघि अनुसन्धानकर्ताहरूको समूहले सिर्जना गरेको स्टार्टअपले ठूला कर्पोरेट ग्राहकहरू र धेरै पैसा आकर्षित गर्यो।
पोस्ट समय: मार्च-02-2021