Neo4j разкрива облачна надстройка на база данни за 100 пъти по-бърз анализ и вземане на решения
Накратко
Neo4j въведе нови възможности, които позволяват едновременни нишки в множество CPU ядра за изпълнение на заявки за аналитични графики.
Графична компания за база данни и анализи neo4j днес обяви значителни актуализации за своята платформа, давайки възможност на облачните и самоуправляващите се клиенти да ускоряват аналитичните заявки до 100 пъти. Новата актуализация има за цел да улесни едновременната транзакционна и аналитична обработка в рамките на унифицирана база данни и да автоматизира проследяването в реално време на промените в данните за рационализирано вземане на критични решения.
Интегрирането на оперативни и аналитични работни натоварвания в рамките на една база данни е най-новата стъпка на Neo4j, обогатена с въвеждането на паралелно изпълнение и улавяне на данни за промяна (CDC). Тези иновации предоставят на клиентите прозрения в реално време, икономично управление на данни и рационализирана архитектура, възвестявайки промяна на парадигмата в областта на скоростта, производителността и гъвкавостта.
Платформата въведе нови възможности, които позволяват едновременни нишки в множество CPU ядра за изпълнение на заявки за аналитични графики. Компанията каза, че използва техника, известна като базиран на хапка паралелизъм - която оптимизира скалируемостта, използването на ресурсите и многозадачността.
„Базираният на залък паралелизъм е паралелен изчислителен подход, използван за разделяне на изчислителна задача на по-малки, по-фини единици работа, наричани „хапки“ или „парчета“. Всяка хапка е малка и самостоятелна единица работа, която може да се обработва независимо и паралелно от множество процесори или нишки“, каза Судхир Хасбе, главен продуктов директор в Neo4j Metaverse Post. „Този подход е особено полезен при заявки за графики, които трябва да имат достъп до цялата графика и не са закотвени в конкретен обект в графиката.“
Native Change Data Capture (CDC) на Neo4j има за цел да автоматизира проследяването в реално време и уведомяването за промени в данните в базата данни. Компанията каза, че CDC се интегрира с Neo4j Connector за Kafka и Confluent, улеснявайки стрийминг на промени в други платформи за данни и приложения.
„Възможностите на CDC позволяват на потребителите да получават събития за промяна в реално време от неговата база данни с графики. Потребителите могат да получат постепенни промени или пълни актуализации на конкретен възел или връзка. След това системите надолу по веригата могат да интегрират и по-лесно да консумират тези събития, ако е необходимо“, каза Hasbe от Neo4j Metaverse Post. „Това ще позволи на предприятията да интегрират Neo4j безпроблемно с всички други корпоративни приложения и системи.“
Подобрени възможности за графична база данни
Компанията каза, че новите модели за вграждане на платформата могат да предвидят и идентифицират липсващи взаимоотношения, като същевременно правят изводи за нови връзки в рамките на графиката на знанията на организацията, подобрявайки семантичното разбиране. Освен това сложните работни потоци могат да бъдат рационализирани чрез алгоритми за намиране на пътеки, идентифициращи оптимални последователности и критични пътища между възлите на графика.
С изданието компанията обяви добавянето на два нови алгоритъма за намиране на път: топологично сортиране и най-дълъг път.
„Топологичното сортиране се използва за сортиране на възли в графиката, следвайки посоката/потока на връзките. Това е полезно за подпомагане на организациите да се справят със зависимости в сложни системи, като вериги за доставки, управление на инвентара и софтуерни проекти,” обясни Хасбе. „По същия начин Най-дългият път се използва за намиране на най-скъпите пътища в графиката или „критичните“ пътища. Това може да се използва за различни случаи на употреба, включващи сложни системи, включително прогнозиране на времето за завършване в сложни проекти с множество взаимозависими задачи и разпределение на ресурсите по веригата за доставки.“
Моделите за вграждане на графики на знания (KGE) са техники за машинно обучение, които имат за цел да открият липсващи връзки/връзки в графика на знания. KGE моделите постигат това, като приемат графика като вход, трансформират я във вградени (числови векторни) представяния и научават къде се формират специфични връзки въз основа на останалата част от структурата на графиката.
„С нашата добавка за поддръжка на KGE, Neo4j има за цел да даде възможност на организациите да приведат в действие своите обучени KGE модели в мащаб в графична база данни, като по този начин им позволяват да преодолеят пропуските в знанията и да отключат допълнителни прозрения от своите данни“, добави Хасбе. „Това може да подобри семантичното разбиране за приложения за търсене и Generative AI, които разчитат на специфични за предприятието данни. Използването на KGE за откриване на нови връзки може да помогне за подобряване на уместността и прозренията, получени от заявки към графиката на знанието, надхвърляйки обикновени заявки, базирани на факти, чрез извеждане на допълнителни изводи и богата на контекст информация чрез непокрити връзки.“
„Новите възможности на Neo4j позволяват на съвременните правоприлагащи органи да реагират с по-голяма гъвкавост на критични за мисията събития, давайки им възможност да се борят с повече престъпления и да ги разкриват по-бързо,” каза Кристоф Вилемсън, главен технически директор, GraphAware. „Например, можем да задействаме сигнали и да ги изпращаме на служители на първа линия, когато телефонният номер на лице, представляващо интерес, пингва от клетъчна кула близо до високорисково събитие, където присъства VIP, кадри от бодикамера показват образа на дете в риск и други събития.“
Компанията наскоро интегрира естествено векторно търсене в своите основни възможности за база данни, за да осигури точност, обяснимост и прозрачност за модели на езикови модели (LLM) и други генеративни AI приложения. Новите функции са лесно достъпни в Neo4j Graph Database и Neo4j AuraDB безплатно, като CDC първоначално е достъпен като публична бета версия на програмата за ранен достъп (EAP).
„Ние вярваме, че нашите нови възможности, особено паралелното време на изпълнение и CDC, ще позволят на предприятията да отключат повече стойност от своите Neo4j инвестиции. Сега те могат да използват Neo4j за много повече случаи на аналитична употреба, които в миналото бяха бавни за използване в мащаб“, каза Хасбе Metaverse Post. „CDC отключва стойността на данните в графичната база данни, особено когато се използва като система за запис, за вземане на решения в реално време в приложения или системи надолу по веригата. Заедно те укрепват нашата пазарна позиция като оперативна система от бази данни за запис и база данни за аналитични приложения.“
Отказ от отговорност
В съответствие с Доверете се насоките на проекта, моля, имайте предвид, че предоставената на тази страница информация не е предназначена да бъде и не трябва да се тълкува като правен, данъчен, инвестиционен, финансов или каквато и да е друга форма на съвет. Важно е да инвестирате само това, което можете да си позволите да загубите, и да потърсите независим финансов съвет, ако имате някакви съмнения. За допълнителна информация предлагаме да се обърнете към правилата и условията, както и към страниците за помощ и поддръжка, предоставени от издателя или рекламодателя. MetaversePost се ангажира с точно, безпристрастно отчитане, но пазарните условия подлежат на промяна без предизвестие.
За автора
Виктор е управляващ технически редактор/писател в Metaverse Post и обхваща изкуствен интелект, крипто, наука за данни, метавселена и киберсигурност в рамките на корпоративната сфера. Той може да се похвали с половин десетилетие опит в медиите и AI, работейки в известни медии като VentureBeat, DatatechVibe и Analytics India Magazine. Като медиен ментор в престижни университети, включително Оксфорд и USC, и с магистърска степен по наука за данни и анализи, Виктор е дълбоко ангажиран да бъде в крак с нововъзникващите тенденции. Той предлага на читателите най-новите и най-проницателни разкази от Tech and Web3 пейзаж.
Още статии
Виктор е управляващ технически редактор/писател в Metaverse Post и обхваща изкуствен интелект, крипто, наука за данни, метавселена и киберсигурност в рамките на корпоративната сфера. Той може да се похвали с половин десетилетие опит в медиите и AI, работейки в известни медии като VentureBeat, DatatechVibe и Analytics India Magazine. Като медиен ментор в престижни университети, включително Оксфорд и USC, и с магистърска степен по наука за данни и анализи, Виктор е дълбоко ангажиран да бъде в крак с нововъзникващите тенденции. Той предлага на читателите най-новите и най-проницателни разкази от Tech and Web3 пейзаж.
