Neo4j julkistaa pilvitietokantapäivityksen 100 kertaa nopeampaan analysointiin ja päätöksentekoon
Lyhyesti
Neo4j esitteli uusia ominaisuuksia, jotka mahdollistavat samanaikaiset säikeet useiden CPU-ytimien välillä analyyttisten kaaviokyselyiden suorittamiseksi.
Graafitietokanta ja analytiikkayritys ollut Neo4j ilmoitti tänään merkittävistä päivityksistä alustaansa, mikä antaa pilvi- ja itsehallinnoimille asiakkaille mahdollisuuden nopeuttaa analyyttisiä kyselyjä jopa 100-kertaiseksi. Uuden päivityksen tavoitteena on helpottaa samanaikaista tapahtumien ja analyyttistä käsittelyä yhtenäisessä tietokannassa ja automatisoida tietojen muutosten reaaliaikainen seuranta virtaviivaistaakseen kriittistä päätöksentekoa.
Toiminnallisten ja analyyttisten työkuormien integrointi yhteen tietokantaan on Neo4j:n uusin askel, jota on rikastettu rinnakkaisen ajonaikaisen ja muutostietojen keruun (CDC) käyttöönotolla. Nämä innovaatiot antavat asiakkaille reaaliaikaisia näkemyksiä, taloudellisen tiedonhallinnan ja virtaviivaistetun arkkitehtuurin, mikä ennakoi paradigman muutosta nopeuden, suorituskyvyn ja ketteryyden aloilla.
Alusta on ottanut käyttöön uusia ominaisuuksia, jotka mahdollistavat samanaikaiset säikeet useiden CPU-ytimien välillä analyyttisten kaaviokyselyiden suorittamiseksi. Yhtiö sanoi, että se käyttää tekniikkaa, joka tunnetaan suupalapohjaisena rinnakkaisuudena - joka optimoi skaalautuvuuden, resurssien käytön ja moniajoa.
"Mursel-pohjainen rinnakkaisuus on rinnakkaislaskennan lähestymistapa, jota käytetään jakamaan laskentatehtävä pienempiin, hienojakoisempiin työyksiköihin, joita kutsutaan "palaksi" tai "paloiksi". Jokainen suupala on pieni ja itsenäinen työyksikkö, jota voidaan käsitellä itsenäisesti ja rinnakkain useilla prosessoreilla tai säikeillä", kertoo Neo4j:n tuotejohtaja Sudhir Hasbe. Metaverse Post. "Tämä lähestymistapa on erityisen hyödyllinen graafisissa kyselyissä, joiden on päästävä käsiksi koko kaavioon ja jotka eivät ole ankkuroituja kaavion tiettyyn kokonaisuuteen."
Neo4j:n Native Change Data Capture (CDC) pyrkii automatisoimaan tietokannan reaaliaikaisen seurannan ja tiedon muutoksista. Yhtiö sanoi, että CDC integroituu Kafkan ja Confluentin Neo4j Connectorin kanssa, mikä helpottaa muutosten suoratoistoa muihin tietoalustoihin ja sovelluksiin.
"CDC-ominaisuuden avulla käyttäjät voivat saada reaaliaikaisia muutostapahtumia sen kaaviotietokannasta. Käyttäjät voivat saada asteittain muutoksia tai täydentää päivityksiä tiettyyn solmuun tai suhteeseen. Alavirran järjestelmät voivat sitten integroida ja käyttää näitä tapahtumia helpommin tarpeen mukaan, Neo4j:n Hasbe kertoi Metaverse Post. "Tämän ansiosta yritykset voivat integroida Neo4j:n saumattomasti kaikkiin muihin yrityssovelluksiin ja -järjestelmiin."
Parannetut grafiikkatietokantaominaisuudet
Yhtiö sanoi, että alustan uudet upotusmallit voivat ennustaa ja tunnistaa puuttuvia suhteita ja päätellä uusia yhteyksiä organisaation tietokaaviossa, mikä parantaa semanttista ymmärrystä. Lisäksi monimutkaisia työnkulkuja voidaan virtaviivaistaa polunhakualgoritmeilla, jotka tunnistavat optimaaliset sekvenssit ja kriittiset polut graafin solmujen välillä.
Julkaisun myötä yhtiö ilmoitti lisäävänsä kaksi uutta polunhakualgoritmia: topologinen lajittelu ja pisin polku.
"Topologista lajittelua käytetään graafin solmujen lajitteluun suhteiden suuntaa/kulkua seuraten. Tästä on hyötyä, kun organisaatiot voivat käsitellä riippuvuuksia monimutkaisissa järjestelmissä, kuten toimitusketjuissa, varastonhallinnassa ja ohjelmistoprojekteissa”, Hasbe selittää. "Samoin Pisin polkua käytetään etsimään kaaviosta kalleimmat polut tai "kriittiset" polut. Tätä voidaan käyttää monissa käyttötapauksissa, joihin liittyy monimutkaisia järjestelmiä, mukaan lukien valmistumisaikojen arvioiminen monimutkaisissa projekteissa, joissa on useita toisistaan riippuvaisia tehtäviä, ja toimitusketjun resurssien allokointi.
Knowledge Graph Embedding (KGE) -mallit ovat koneoppimistekniikoita, joiden tarkoituksena on löytää puuttuvat linkit/yhteydet tietokaaviosta. KGE-mallit saavuttavat tämän ottamalla graafin syötteeksi, muuntamalla sen upotettaviksi (numeerisiksi vektoreiksi) esityksiksi ja oppimalla, missä tietyt suhteet muodostuvat graafisen rakenteen muun osan perusteella.
"KGE-tuen lisäyksen myötä Neo4j pyrkii valtuuttamaan organisaatiot käyttämään koulutettuja KGE-mallejaan mittakaavassa kaaviotietokannassa, mikä mahdollistaa tiedonpuutteiden kuromisen ja lisänäkemysten avaamisen tiedoistaan", Hasbe lisäsi. "Tämä voi parantaa semanttista ymmärrystä haku- ja generatiivisten tekoälysovellusten osalta, jotka perustuvat yrityskohtaisiin tietoihin. KGE:n käyttäminen uusien linkkien löytämiseen voi auttaa parantamaan tietokaavion kyselyillä saatua osuvuutta ja oivalluksia. Se ylittää yksinkertaiset faktoihin perustuvat kyselyt tuomalla esiin lisää päätelmiä ja kontekstirikasta tietoa paljastamattomien suhteiden kautta."
"Neo4j:n uudet ominaisuudet antavat nykyaikaisille lainvalvontaviranomaisille mahdollisuuden reagoida ketterämmin kriittisiin tapahtumiin, mikä antaa niille mahdollisuuden taistella enemmän rikoksia vastaan ja ratkaista ne nopeammin", sanoi Christoph Willemson, GraphAwaren teknologiajohtaja. "Voimme esimerkiksi laukaista hälytyksiä ja lähettää ne etulinjan virkamiehille, kun Kiinnostuksen kohteena olevan henkilön puhelinnumero soi matkapuhelintornista lähellä korkean riskin tapahtumaa, jossa VIP on paikalla, bodycam-materiaalissa näkyy lapsen kuva. vaarassa ja muut tapahtumat."
Yritys integroi äskettäin natiivivektorihaun ydintietokantaominaisuuksiensa tarjotakseen tarkkuutta, selitettävyyttä ja läpinäkyvyyttä kielimallimalleille (LLM) ja muille generatiivisille tekoälysovelluksille. Uudet ominaisuudet ovat helposti saatavilla Neo4j Graph Database- ja Neo4j AuraDB -palveluissa veloituksetta, ja CDC on alun perin saatavilla Early Access Program (EAP) -julkisena betaversiona.
"Uskomme, että uudet ominaisuudet, erityisesti rinnakkaiskäyttöaika ja CDC, antavat yrityksille mahdollisuuden saada enemmän arvoa Neo4j-investoinneistaan. He voivat nyt käyttää Neo4j:tä moniin analyyttisempiin käyttötapauksiin, jotka olivat aiemmin hitaita käytössä suuressa mittakaavassa”, Hasbe kertoi. Metaverse Post. "CDC vapauttaa datan arvon graafitietokannassa, etenkin kun sitä käytetään tietuejärjestelmänä, jotta voidaan tehdä reaaliaikaisia päätöksiä loppupään sovelluksissa tai järjestelmissä. Yhdessä ne vahvistavat markkina-asemaamme operatiivisena tietokantajärjestelmänä ja analyyttisten sovellusten tietokantana.
Vastuun kieltäminen
Mukaisesti Luottamusprojektin ohjeetHuomaa, että tällä sivulla annettuja tietoja ei ole tarkoitettu eikä niitä tule tulkita oikeudellisiksi, verotukselliseksi, sijoitus-, rahoitus- tai minkään muun muodon neuvoiksi. On tärkeää sijoittaa vain sen verran, mitä sinulla on varaa menettää, ja pyytää riippumatonta talousneuvontaa, jos sinulla on epäilyksiä. Lisätietoja saat käyttöehdoista sekä myöntäjän tai mainostajan tarjoamista ohje- ja tukisivuista. MetaversePost on sitoutunut tarkkaan, puolueettomaan raportointiin, mutta markkinaolosuhteet voivat muuttua ilman erillistä ilmoitusta.
Author
Victor on johtava tekninen toimittaja/kirjoittaja osoitteessa Metaverse Post ja kattaa tekoälyn, krypton, datatieteen, metaversumien ja kyberturvallisuuden yritysmaailmassa. Hänellä on puolen vuosikymmenen media- ja tekoälykokemus työskentelystä tunnetuissa tiedotusvälineissä, kuten VentureBeatissa, DatatechVibessä ja Analytics India Magazinessa. Mediamentorina arvostetuissa yliopistoissa, kuten Oxfordissa ja USC:ssä, sekä datatieteen ja analytiikan maisterin tutkinnon suorittaneena Victor on syvästi sitoutunut pysymään uusien trendien tasalla. Hän tarjoaa lukijoille viimeisimmät ja oivaltavimmat kertomukset Tech and Web3 maisema.
lisää artikkeleita
Victor on johtava tekninen toimittaja/kirjoittaja osoitteessa Metaverse Post ja kattaa tekoälyn, krypton, datatieteen, metaversumien ja kyberturvallisuuden yritysmaailmassa. Hänellä on puolen vuosikymmenen media- ja tekoälykokemus työskentelystä tunnetuissa tiedotusvälineissä, kuten VentureBeatissa, DatatechVibessä ja Analytics India Magazinessa. Mediamentorina arvostetuissa yliopistoissa, kuten Oxfordissa ja USC:ssä, sekä datatieteen ja analytiikan maisterin tutkinnon suorittaneena Victor on syvästi sitoutunut pysymään uusien trendien tasalla. Hän tarjoaa lukijoille viimeisimmät ja oivaltavimmat kertomukset Tech and Web3 maisema.
