هينئر تائين، گرافڪس مارڪيٽ ۾ فنانسنگ جو سڀ کان وڏو دور نه رڳو ٽائيگر گراف لاءِ سٺي خبر آهي، پر پوري مارڪيٽ لاءِ پڻ.
ليکڪ: George Anadiotis، ليکڪ: Big Data 2021 Nian 2 Yue 17 Ri -15: 08 GMT (23:08 SGT) |موضوع: بگ ڊيٽا تجزياتي
ڪمپنيون ڊيٽا گڏ ڪرڻ ۾ سٺيون آهن، ۽ شين جو انٽرنيٽ ان کي نئين سطح تي وٺي رهيو آهي.بهرحال، سڀ کان وڌيڪ ترقي يافته تنظيمون ان کي استعمال ڪري رهيا آهن ڊجيٽل تبديلي کي هلائڻ لاء.
اسان واقعي گرافڪس مارڪيٽ جو جائزو وٺڻ جي منصوبابندي نه ڪري رهيا آهيون.پر ڪڏهن ڪڏهن خبرون منصوبي جي ترقي کي روڪي سگهي ٿي، ۽ ٽائيگر گرافڪ اعلان ڪيو ته اهو $ 105 ملين سيريز سي فنانسنگ ۾ وڌايو آهي، جنهن اسان جي منصوبي کي تبديل ڪيو.
TigerGraph هڪ گراف ڊيٽابيس فراهم ڪندڙ آهي.اسان ان تي تحقيق ڪري رهيا آهيون جڏهن کان اسان 2017 ۾ اسٽيلٿ تان هٿ کڻي ويا آهيون. اسان 3 سالن کان وڌيڪ عرصي ۾ جيڪا ترقي ڪئي آهي ان کي پوري گراف جي ڪهاڻي سمجهون ٿا.ٽائيگر گراف جي سي سيريز ٽائيگر گلوبل جي اڳواڻي ۾ آهي، جنهن ۾ ٽائيگر گراف جي ڪل فنانسنگ $170 ملين کان وڌيڪ آهي.
هي اسان جي گفتگو جو پس منظر آهي TigerGraph CEO Yu Xu ۽ COO Todd Blaschka سان.اسان ٽائيگر گراف جي ارتقا ۽ پوري تصوير جي ارتقا تي بحث ڪيو.
ٽائيگر گراف سان اسان جو آخري رابطو اٽڪل هڪ سال اڳ هو، جڏهن COVID-19 بحران شروع ٿيو.هڪ سال جي ڊگهي عرصي ۾، ٽائيگر گراف ڪيترن ئي ڪمپنين لاء ترتيب ڏيڻ جي دور ۾ گذريو آهي.انهن مان، ڊجيٽل تبديلي جي تيز رفتار جي ڪري، ڊيٽا ۽ تجزيي فراهم ڪندڙ شايد نتيجن جي لحاظ کان فهرست جي چوٽي تي هجن.
Xu چيو ته ٽائيگر گراف لاء، هي ڪيئن شيون آهن.2020 ۾ ڪمپني جي تاريخ ۾ بهترين ٽه ماهي. Xu ۽ Blaschka مختلف ڪاميابين جون ڳالهيون ڪيون آهن.گراهڪن ۾ شامل آهن Intuit ۽ Jaguar Land Rover to Australian Taxation Office.
انهن ڪيترن ئي استعمال جي ڪيسن جو پڻ ذڪر ڪيو آهي، عام ڊراگرام (جهڙوڪ ڪسٽمر 360 ۽ سپلائي زنجير تجزيو) کان وڌيڪ غير معمولي ڪيسن تائين (جهڙوڪ بلاڪچين تجزيو ۽ ٽيڪس مخالف فراڊ).سڀ ٺيڪ آهي، پر اتي لڳ ڀڳ هڪ سوال آهي پڇڻ لاءِ: ڇو اسان کي ضرورت آهي هڪ گول فنانسنگ؟
انهي کي ذهن ۾ رکڻ لاءِ ، غور ڪرڻ لاءِ ڪجھ شيون آهن.TigerGraph جي تجربي مان ٺهيل تصوير هڪ ڀيرو ٻيهر هن فيلڊ ۾ ٻين سپلائرز سان اسان جي عام بصيرت جي تصديق ڪري ٿي: اهي ڊيٽابيس کان پليٽ فارم ڏانهن منتقل ٿي رهيا آهن، گراهڪن جي مسئلن کي حل ڪرڻ ۽ قدر پيدا ڪرڻ جي ويجهو.
گراف ڏٺو آهي ڌماڪيدار ترقي، ۽ TigerGraph جي فنڊنگ هن فيلڊ ۾ سڀ کان وڏي آهي، جيڪا هن کي ثابت ڪري ٿي.
Xu ۽ Blaschka متعارف ڪرايو ته اهي ڪيئن ڏسن ٿا ته ڪيئن حاصل ڪجي هڪ تيز ۽ اسپيبلبل ورهايل گراف ڊيٽابيس کي شروعاتي نقطي طور.اهو انهن کي اجازت ڏئي ٿو ته ڪيترن ئي تنظيمن ۾ پير حاصل ڪري، جيتوڻيڪ انهن وٽ پهرين ۾ ڏيکارڻ لاء گهڻو شهرت يا ڪاميابي جون ڳالهيون نه هيون.جيئن Xu چيو، تنظيمن کي "ڪوبه اختيار نه آهي" پر استعمال ڪرڻ لاء TigerGraph استعمال ڪرڻ جي مخصوص قسمن جي ڪيسن لاء.
انهن استعمال جي ڪيسن کي حقيقي وقت جي گراف جي تجزيي جي طور تي بيان ڪري سگهجي ٿو: جواب حاصل ڪرڻ جيڪي حقيقي وقت جي ڪنيڪشن جي ضرورت هونديون آهن ۽ ڪيترن ئي ڊيٽا سيٽن جي منتقلي (عام طور تي وڏي ڊيٽا سيٽ).Xu چيو ته ڪيترن ئي ڪيسن ۾، TigerGraph اهڙي استعمال جي ڪيسن لاء واحد انتخاب آهي.هڪ دفعو اختيار ڪيو ويو، گراهڪ پڻ ان کي استعمال ڪرڻ شروع ڪيو ٻين استعمال جي ڪيسن ۾، ۽ اڄ، ٽائيگر گراف اڪثر ڪري استعمال ڪيو ويندو آهي آف لائن تجزيو لاء پهريون حل، Xu شامل ڪرڻ جاري رکي.
TigerGraph جي اسٽيڪ اپ کي منتقل ڪرڻ شين ۾ تبديل ٿي سگھي ٿو جهڙوڪ بصري IDEs ۽ سوالن جا ڪم شامل ڪرڻ.اهو ڪجهه آهي جيڪو ڪمپني جو مقصد اڳتي وڌائڻ جو مقصد آهي، ۽ انهن علائقن ڏانهن وڌايو وڃي ٿو جهڙوڪ Xu "گراف بزنس انٽيليجنس" کي سڏي ٿو..Xu تفصيل سان متعارف ڪرايو ٽائيگر گراف جي عزائم کي ”ٽيبلائو فار گراف“ ٺاهڻ لاءِ.اهو سچ آهي ته هي عزائم ان کي فروغ ڏيڻ لاء فنڊ جي ضرورت هجي.
پر اهو چوڻ اهو ناهي ته ٽائيگر گراف وٽ پنهنجي روڊ ميپ ۾ هيٺيون زميني آپريشنل پہلو ناهي.ٽائيگر گراف ڪجهه وقت لاءِ هڪ ڊيٽابيس-جي-سروس پراڊڪٽ هلائي رهيو آهي ۽ AWS ۽ Microsoft Azure کي سپورٽ ڪري ٿو.ڪمپني جي منصوبن ۾ شامل آهي گوگل ڪلائوڊ سپورٽ وڌائڻ ۽ پنهنجي ٽيم کي وڌائڻ لاءِ وڌندڙ پراڊڪٽ جي طلب کي پورو ڪرڻ لاءِ ، پر اتي وڌيڪ آهي.
جڏهن ان جي ڪلائوڊ پراڊڪٽس تي بحث ڪندي، ٽائيگر گراف مينيجرز جو ذڪر ڪيو ته اهي نه رڳو گوگل ڪلائوڊ سپورٽ شامل ڪرڻ چاهيندا آهن، پر ان جي موجوده AWS ۽ Microsoft Azure تہن ۾ وڌيڪ خاصيتون ۽ بهتر انضمام شامل ڪرڻ چاهيندا آهن.جڏهن بحث ڪيو وڃي ته ڇا شامل ٿي سگهي ٿو، Xu زور ڏنو ته ڪلائوڊ وينڊرز پاران سپورٽ ڪيل مشين لرننگ لائبريرين سان انضمام هڪ سٺو مثال آهي.
Xu نشاندهي ڪئي ته گوگل جي BigQuery کي مثال طور، مشين لرننگ جي ڪمن جو انضمام ڊيٽا مئنيجمينٽ پليٽ فارمن جي وسيع رينج ۾ ڪيو پيو وڃي.خيال سادو آهي- اهو مشين لرننگ ڊيٽا کي پروسيس ڪرڻ لاءِ گهربل ڊيٽا پائپ لائن کي ننڍو ڪري سگهي ٿو.مقصد ڊيٽا انجنيئرز ۽ ڊيٽا سائنسدانن جي نوڪري کي آسان بڻائڻ آهي.
Xu چيو ته اهو ڪرڻ جو طريقو آهي SQL ۾ مشين لرننگ تي مبني ايڪسٽينشن کي ضم ڪرڻ.ٽائيگر گراف کي GSQL جي نالي سان پنهنجي سوال جي ٻولي آهي، پر اهو خيال ڪجهه وقت کان وٺي رهيو آهي.حقيقت ۾، گرافڪس وينڊرز کي ٻين سببن لاء اهو ڪرڻ جي ضرورت آهي.
جيئن ته اسان اڳ ۾ ئي اشارو ڪيو آهي، Xu تصديق ڪئي ته گراف تي ٻڌل مشين سکيا هڪ علائقو آهي جنهن کي تمام گهڻو ڌيان ڏنو ويو آهي.مختصر ۾، گراف تي ٻڌل مشين لرننگ ملٽي ڊيمانشنل ڊيٽا استعمال ڪرڻ ۽ ڪنيڪشن کڻڻ جي باري ۾ آهي، بجاءِ هر شيءِ کي 2 طول و عرض تائين گهٽائڻ جي.تنهن ڪري، هن مقصد لاء گرافڪس پليٽ فارم استعمال ڪرڻ جو احساس آهي.
جڏهن گراف سوال جي ٻولي بابت ڳالهائيندي، Xu پڻ GQL جو ذڪر ڪيو.GQL هن وقت ISO جي سرپرستي هيٺ آهي، گرافڪس سوالن جي ٻولي کي معياري ڪرڻ، ۽ ڪيترن ئي سپلائرز جي حمايت حاصل ڪئي آهي.جيئن ته اسان کي ڪجهه وقت کان ان طرف کان وڌيڪ خبر نه ملي آهي، اسان ڄاڻڻ چاهيون ٿا ته صورتحال ڇا آهي.
Xu اطمينان ڏئي ٿو.هن چيو ته GQL مسلسل ترقي ڪئي آهي، ۽ اسان 2021 کان اڳ به نتيجا ڏسي سگهون ٿا. سڀني معيار جي ڪم وانگر، شيون سست رفتاري سان ترقي ڪن ٿا.غور ڪيو ته ڪيترا ماڻهو ۽ سپلائرز ملوث آهن، اها اميد ڪري سگهجي ٿي.Xu وڌيڪ شامل ڪيو ته اها ٻي سوال جي ٻولي آهي جيڪا ايس ايس ايل جي 40 سالن ۾ معياري ڪئي وئي آهي.
GQL تي Xu پاران هڪ ٻيو نقطو اٿاريو ويو آهي ته گرافس اهم قدر ڊيٽابيس يا دستاويز ڊيٽابيس وانگر نه آهن.انهن وٽ معياري سوال جي ٻولي نه آهي ۽ شايد هن ٻولي جي ضرورت ناهي.گراف هڪ امير ۽ وڌيڪ پيچيده ڊيٽا ماڊل آهي، جيڪو پڻ لاڳاپيل ماڊل کان وڌيڪ امير آهي، ۽ اهو پروگرام جي لحاظ کان ان کي رسائي ڪرڻ لاء گهڻو احساس نٿو ڪري.
ڇا هن جو مطلب اهو آهي ته تنظيمون انهن کي تبديل ڪري رهيا آهن گرافڪ ڊاڪٽرن سان انهن جي اصلي لاڳاپي ڊيٽابيس کي تبديل ڪرڻ لاء؟اڃا تائين بلڪل صحيح ناهي، گهٽ ۾ گهٽ اڃا تائين نه، پر اهو سٺو آهي.Xu ذڪر ڪيو ٽائيگر گراف کي رڪارڊنگ سسٽم جي آپريشن جي مثال طور، پر ذڪر ڪيو ويو آهي ته ڌيان اڃا تائين تجزيو تي آهي.انهي چيو ته، جڏهن ته، وڌيڪ ۽ وڌيڪ ايپليڪيشنون گرافڪس هوندا.
ليکڪ: George Anadiotis، ليکڪ: Big Data 2021 Nian 2 Yue 17 Ri -15: 08 GMT (23:08 SGT) |موضوع: بگ ڊيٽا تجزياتي
ڊيٽا سائنس سان ملن ٿا: کليل رسائي، ڪوڊ، ڊيٽا سيٽ ۽ مشين لرننگ ريسرچ ۽ ٻين شعبن لاءِ علم جا گراف
رجسٽريشن ڪندي، توهان استعمال جي شرطن سان متفق آهيو ۽ رازداري پاليسي ۾ بيان ڪيل ڊيٽا جي طريقن کي قبول ڪندا آهيو.
توھان پڻ رڪنيت حاصل ڪندا ZDNet جي ”اڄ جي ٽيڪنالاجي اپڊيٽ“ ۽ ZDNet اعلان پريس رليز مفت ۾.توهان ڪنهن به وقت انهن نيوز ليٽر کان رڪنيت ختم ڪري سگهو ٿا.
توهان CBS سيريز جي ڪمپنين کان تازه ڪاريون، الرٽون ۽ پروموشنز حاصل ڪرڻ تي متفق آهيو، بشمول ZDNet جي ”ٽيڪنيڪل تازه ڪاريون اڄ“ ۽ ZDNet اعلان نيوز ليٽر.توهان ڪنهن به وقت رڪنيت ختم ڪري سگهو ٿا.
سائن اپ ڪندي، توهان منتخب ٿيل نيوز ليٽر حاصل ڪرڻ تي متفق آهيو، ۽ توهان ڪنهن به وقت ان جي رڪنيت ختم ڪري سگهو ٿا.توهان پڻ استعمال جي شرطن سان متفق آهيو ۽ اسان جي رازداري پاليسي ۾ بيان ڪيل ڊيٽا گڏ ڪرڻ ۽ استعمال جي طريقن کي مڃيندا آهيو.
90,000 ڪئميرا ٻيٽ تي وڏين عوامي هنڌن تي نصب ڪيا ويا آهن، ۽ سنگاپور حڪومت پڻ "وڌيڪ" "گيم چينجر" ڊوائيسز کي ترتيب ڏيڻ جي اميد رکي ٿي.
IBM پبلڪ ڪلائوڊ جا پرائيويٽ ۽ ملٽي ڪلائوڊ ايڪسٽينشن ھاڻي موجود آھن.فرق پليٽ فارم جي IBM Cloud PaaS سروس ۾ آهي.…
Seabin هن سال کي 2021 ۾ سنجيدگي سان وٺڻ جو ارادو رکي ٿو، جيئن اهو مصنوعي ذهانت ڏانهن رخ ڪندو ته جيئن ان جي سامان پاران گڏ ڪيل ڊيٽا کي بهتر استعمال ڪري سگهجي.
Cloudera's AMP ڊيٽا سائنسدانن پاران ڪيل ڪم کي تبديل نٿو ڪري سگهي، پر انهن کي شروعاتي نقطي سان مهيا ڪري ٿو ته جيئن اهي ڪاروباري استعمال جي ڪيسن لاء ڪوڊ، nuances، ۽ تکرار تي ڌيان ڏئي سگهن.…
DataStax متعارف ڪرايو آهي سرور کان سواء ان جي Astra ڪلائوڊ سروس.جيتوڻيڪ AWS خدمتون مهيا ڪري چڪو آهي، اهو پهريون ڀيرو نشان لڳل آهي جڏهن سرور بيس اپاپي ڪاسندرا جي بنياد تي ڪلائوڊ سروس ۾ داخل ٿيو آهي…
2025 تائين، ايشيا-پئسفڪ علائقي ۾ 819 ملين ڪم ڪندڙ هوندا جيڪي ڊجيٽل مهارتون استعمال ڪندا.اڄ جو انگ 149 ملين آهي.ڪمپنيون شايد ڊيٽا، ڪلائوڊ ۽ نيٽورڪ سيڪيورٽي جي سخت قلت کي منهن ڏئي سگھن ٿيون ...
اهو ئي سبب آهي ته ڪجهه مهينا اڳ محققن جي هڪ گروهه پاران ٺاهيل هڪ اسٽارٽ اپ وڏي ڪارپوريٽ ڪلائنٽ ۽ تمام گهڻو پئسو راغب ڪيو
پوسٽ ٽائيم: مارچ-02-2021