topimg

Góc trên bên phải: TigerGraph đã nhận được 105 triệu USD tài trợ cho Series C và thị trường đồ thị đang phát triển

Cho đến nay, vòng tài trợ lớn nhất trên thị trường đồ họa không chỉ là tin tốt cho TigerGraph mà còn cho toàn bộ thị trường.
Tác giả: George Anadiotis, Tác giả: Dữ liệu lớn 2021 Nian 2 Yue 17 Ri -15: 08 GMT (23:08 SGT) |Chủ đề: Phân tích dữ liệu lớn
Các công ty rất giỏi trong việc thu thập dữ liệu và Internet of Things đang đưa dữ liệu đó lên một tầm cao mới.Tuy nhiên, các tổ chức tiên tiến nhất đang sử dụng nó để thúc đẩy chuyển đổi kỹ thuật số.
Chúng tôi không thực sự có kế hoạch xem xét thị trường đồ họa.Nhưng đôi khi tin tức có thể cản trở sự phát triển của kế hoạch và TigerGraphic đã thông báo rằng họ đã huy động được 105 triệu đô la tài trợ cho Series C, điều này đã thay đổi kế hoạch của chúng tôi.
TigerGraph là nhà cung cấp cơ sở dữ liệu đồ thị.Chúng tôi đã nghiên cứu nó kể từ khi chúng tôi rút khỏi chế độ tàng hình vào năm 2017. Chúng tôi coi những tiến bộ mà nó đã đạt được trong hơn 3 năm là câu chuyện của toàn bộ biểu đồ.Dòng C của TigerGraph được dẫn dắt bởi Tiger Global, nâng tổng nguồn tài trợ của TigerGraph lên hơn 170 triệu USD.
Đây là nền tảng của cuộc trò chuyện của chúng tôi với Giám đốc điều hành TigerGraph Yu Xu và COO Todd Blaschka.Chúng tôi đã thảo luận về sự phát triển của TigerGraph và sự phát triển của toàn bộ bức tranh.
Lần liên hệ cuối cùng của chúng tôi với TigerGraph là khoảng một năm trước, khi cuộc khủng hoảng COVID-19 bắt đầu.Trong khoảng thời gian dài một năm, TigerGraph đã trải qua giai đoạn điều chỉnh đối với nhiều công ty.Trong số đó, do tốc độ chuyển đổi kỹ thuật số ngày càng nhanh, các nhà cung cấp dữ liệu và phân tích thậm chí có thể dẫn đầu danh sách về kết quả.
Xu nói rằng đối với TigerGraph, mọi thứ diễn ra như thế này.Quý tốt nhất trong lịch sử công ty vào năm 2020. Xu và Blaschka đã trải qua những câu chuyện thành công khác nhau.Khách hàng bao gồm Intuit và Jaguar Land Rover cho Văn phòng Thuế Úc.
Họ cũng đề cập đến nhiều trường hợp sử dụng, từ sơ đồ điển hình (chẳng hạn như phân tích khách hàng 360 và chuỗi cung ứng) đến các trường hợp bất thường hơn (chẳng hạn như phân tích chuỗi khối và chống gian lận thuế).Mọi chuyện đều ổn, nhưng gần như có một câu hỏi cần đặt ra: Tại sao chúng ta cần một vòng tài trợ?
Để tính đến điều này, có một số điều cần xem xét.Bức tranh được tạo ra bởi trải nghiệm của TigerGraph một lần nữa khẳng định những hiểu biết chung của chúng tôi với các nhà cung cấp khác trong lĩnh vực này: họ đang chuyển từ cơ sở dữ liệu sang nền tảng, tiến gần hơn đến việc giải quyết các vấn đề của khách hàng và tạo ra giá trị.
Graph đã chứng kiến ​​sự tăng trưởng bùng nổ và nguồn tài trợ của TigerGraph là lớn nhất cho đến nay trong lĩnh vực này, điều này chứng tỏ điều này.
Xu và Blaschka đã giới thiệu cách họ có được cơ sở dữ liệu đồ thị phân tán nhanh và có thể mở rộng làm điểm khởi đầu.Điều này cho phép họ có được chỗ đứng trong nhiều tổ chức, mặc dù ban đầu họ không có nhiều danh tiếng hoặc câu chuyện thành công để thể hiện.Như Xu đã nói, các tổ chức “không có lựa chọn nào khác” ngoài việc sử dụng TigerGraph cho một số trường hợp sử dụng nhất định.
Các trường hợp sử dụng này có thể được mô tả dưới dạng phân tích biểu đồ thời gian thực: thu được câu trả lời yêu cầu kết nối và duyệt qua nhiều tập dữ liệu trong thời gian thực (thường là các tập dữ liệu lớn).Xu cho biết trong nhiều trường hợp, TigerGraph là lựa chọn duy nhất cho những trường hợp sử dụng như vậy.Sau khi được áp dụng, khách hàng cũng bắt đầu sử dụng nó trong các trường hợp sử dụng khác và ngày nay, TigerGraph thường được sử dụng làm giải pháp đầu tiên để phân tích ngoại tuyến, Xu tiếp tục bổ sung thêm.
Việc di chuyển ngăn xếp của TigerGraph lên có thể được chuyển đổi thành những thứ như thêm IDE trực quan hóa và các chức năng truy vấn.Đây là điều mà công ty hướng tới phát triển hơn nữa và có thể mở rộng sang các lĩnh vực như Xu gọi là “Graph Business Intelligence”..Xu đã giới thiệu chi tiết tham vọng của TigerGraph trong việc tạo ra “Tableau for Graph”.Đúng là tham vọng này có thể cần nguồn tài trợ để thúc đẩy nó.
Nhưng điều này không có nghĩa là TigerGraph không có các khía cạnh hoạt động thực tế trong lộ trình của nó.TigerGraph đã chạy một sản phẩm cơ sở dữ liệu dưới dạng dịch vụ được một thời gian và hỗ trợ AWS và Microsoft Azure.Các kế hoạch của công ty bao gồm tăng cường hỗ trợ Google Cloud và mở rộng đội ngũ của mình để đáp ứng nhu cầu sản phẩm ngày càng tăng, nhưng còn nhiều hơn thế nữa.
Khi thảo luận về các sản phẩm đám mây của mình, các nhà quản lý TigerGraph đã đề cập rằng họ không chỉ muốn bổ sung hỗ trợ Google Cloud mà còn muốn bổ sung thêm nhiều tính năng hơn và khả năng tích hợp tốt hơn với các lớp AWS và Microsoft Azure hiện có.Khi thảo luận về những gì có thể được đưa vào, Xu nhấn mạnh rằng việc tích hợp với các thư viện máy học được các nhà cung cấp đám mây hỗ trợ là một ví dụ điển hình.
Xu chỉ ra rằng lấy BigQuery của Google làm ví dụ, việc tích hợp các chức năng học máy đang được thực hiện trên nhiều nền tảng quản lý dữ liệu.Ý tưởng rất đơn giản - nó có thể rút ngắn đường dẫn dữ liệu cần thiết để xử lý dữ liệu học máy.Mục đích là giúp công việc của các kỹ sư dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu trở nên dễ dàng hơn.
Xu cho biết cách để thực hiện điều này là tích hợp các phần mở rộng định hướng máy học vào SQL.TigerGraph có ngôn ngữ truy vấn riêng gọi là GSQL, nhưng ý tưởng này đã xuất hiện được một thời gian.Trên thực tế, các nhà cung cấp đồ họa cần phải làm điều này vì những lý do khác.
Như chúng tôi đã chỉ ra, Xu xác nhận rằng học máy dựa trên đồ thị là một lĩnh vực nhận được sự quan tâm rộng rãi.Nói tóm lại, học máy dựa trên biểu đồ là sử dụng dữ liệu đa chiều và tận dụng các kết nối, thay vì giảm mọi thứ xuống còn 2 chiều.Vì vậy, việc sử dụng nền tảng đồ họa cho mục đích này là điều hợp lý.
Khi nói về ngôn ngữ truy vấn đồ thị, Xu cũng đề cập đến GQL.GQL hiện nằm dưới sự bảo trợ của ISO, tiêu chuẩn hóa ngôn ngữ truy vấn đồ họa và đã nhận được sự hỗ trợ của nhiều nhà cung cấp.Vì đã lâu rồi chúng tôi không nhận được nhiều tin tức từ khía cạnh này nên chúng tôi muốn biết tình hình ra sao.
Xu yên tâm.Ông đề cập rằng GQL đã đạt được tiến bộ ổn định và chúng ta có thể thấy kết quả ngay cả trước năm 2021. Giống như tất cả các hoạt động tiêu chuẩn hóa, mọi thứ có xu hướng tiến triển chậm.Xem xét có bao nhiêu người và nhà cung cấp tham gia, điều này có thể dự kiến ​​được.Xu tiếp tục nói thêm rằng đây là ngôn ngữ truy vấn thứ hai được ISO chuẩn hóa trong 40 năm sau SQL.
Một điểm khác được Xu nêu ra trên GQL là đồ thị không giống như cơ sở dữ liệu khóa-giá trị hoặc cơ sở dữ liệu tài liệu.Họ không có ngôn ngữ truy vấn tiêu chuẩn và có thể không cần ngôn ngữ này.Biểu đồ là một mô hình dữ liệu phong phú và phức tạp hơn, cũng phong phú hơn mô hình quan hệ và việc truy cập nó theo chương trình sẽ không có nhiều ý nghĩa.
Điều này có nghĩa là các tổ chức đang thay thế chúng bằng sơ đồ đồ họa để thay thế cơ sở dữ liệu quan hệ ban đầu của họ?Vẫn chưa hoàn toàn đúng, ít nhất là chưa, nhưng nó tốt.Xu đã đề cập đến TigerGraph như một ví dụ về hoạt động của hệ thống ghi âm, nhưng cũng đề cập rằng trọng tâm vẫn là phân tích.Tuy nhiên, điều đó cho thấy ngày càng có nhiều ứng dụng ưu tiên đồ họa.
Tác giả: George Anadiotis, Tác giả: Dữ liệu lớn 2021 Nian 2 Yue 17 Ri -15: 08 GMT (23:08 SGT) |Chủ đề: Phân tích dữ liệu lớn
Dữ liệu đáp ứng khoa học: truy cập mở, mã, bộ dữ liệu và biểu đồ tri thức cho nghiên cứu học máy và các lĩnh vực khác
Bằng cách đăng ký, bạn đồng ý với các điều khoản sử dụng và chấp nhận các thông lệ dữ liệu được nêu trong chính sách quyền riêng tư.
Bạn cũng sẽ đăng ký miễn phí “Bản cập nhật công nghệ ngày nay” của ZDNet và thông cáo báo chí về ZDNet.Bạn có thể hủy đăng ký nhận các bản tin này bất cứ lúc nào.
Bạn đồng ý nhận thông tin cập nhật, cảnh báo và khuyến mãi từ loạt công ty CBS, bao gồm “Cập nhật kỹ thuật hôm nay” của ZDNet và Bản tin thông báo ZDNet.Bạn có thể bỏ theo dõi bất cứ lúc nào.
Bằng cách đăng ký, bạn đồng ý nhận bản tin đã chọn và bạn có thể hủy đăng ký bất kỳ lúc nào.Bạn cũng đồng ý với các điều khoản sử dụng và thừa nhận các hoạt động thu thập và sử dụng dữ liệu được nêu trong chính sách quyền riêng tư của chúng tôi.
90.000 camera đã được lắp đặt ở những nơi công cộng lớn trên đảo và chính phủ Singapore cũng hy vọng sẽ triển khai “thêm” các thiết bị “thay đổi cuộc chơi”.
Hiện đã có sẵn các tiện ích mở rộng riêng tư và đa đám mây của IBM Public Cloud.Sự khác biệt nằm ở dịch vụ IBM Cloud PaaS của nền tảng.…
Seabin có kế hoạch thực hiện nghiêm túc năm nay vào năm 2021, vì hãng sẽ chuyển sang sử dụng trí tuệ nhân tạo để tận dụng tốt hơn dữ liệu do thiết bị của mình thu thập.
AMP của Cloudera không thể thay thế công việc được thực hiện bởi các nhà khoa học dữ liệu nhưng cung cấp cho họ điểm khởi đầu để họ có thể tập trung vào mã, sắc thái và sự lặp lại cho các trường hợp sử dụng kinh doanh.…
DataStax đang giới thiệu dịch vụ đám mây Astra không có máy chủ.Mặc dù AWS đã cung cấp dịch vụ nhưng đây là lần đầu tiên serverless tham gia dịch vụ đám mây dựa trên Apache Cassandra…
Đến năm 2025, sẽ có tới 819 triệu lao động ở khu vực Châu Á - Thái Bình Dương sử dụng các kỹ năng số.Con số ngày nay là 149 triệu.Doanh nghiệp có thể phải đối mặt với tình trạng thiếu hụt trầm trọng về dữ liệu, an ninh đám mây, mạng…
Đây là lý do tại sao và làm thế nào một công ty khởi nghiệp được thành lập bởi một nhóm các nhà nghiên cứu cách đây vài tháng đã thu hút được nhiều khách hàng doanh nghiệp lớn và rất nhiều tiền.


Thời gian đăng: Mar-02-2021