Neo4j ने 100 गुना तेज़ एनालिटिक्स और निर्णय लेने के लिए क्लाउड डेटाबेस अपग्रेड का अनावरण किया
संक्षेप में
Neo4j ने नई क्षमताएं पेश कीं जो विश्लेषणात्मक ग्राफ क्वेरी चलाने के लिए कई सीपीयू कोर में समवर्ती थ्रेड को सक्षम बनाती हैं।
ग्राफ़ डेटाबेस और एनालिटिक्स कंपनी neo4j आज अपने प्लेटफ़ॉर्म के लिए पर्याप्त अपडेट की घोषणा की, जो क्लाउड और स्व-प्रबंधित ग्राहकों को विश्लेषणात्मक प्रश्नों को 100 गुना तक तेज करने के लिए सशक्त बनाता है। नए अपडेट का उद्देश्य एकीकृत डेटाबेस के भीतर समवर्ती लेनदेन और विश्लेषणात्मक प्रसंस्करण की सुविधा प्रदान करना और सुव्यवस्थित महत्वपूर्ण निर्णय लेने के लिए डेटा परिवर्तनों की वास्तविक समय ट्रैकिंग को स्वचालित करना है।
एकल डेटाबेस के भीतर परिचालन और विश्लेषणात्मक कार्यभार का एकीकरण Neo4j की नवीनतम प्रगति है, जो समानांतर रनटाइम और परिवर्तन डेटा कैप्चर (सीडीसी) की शुरूआत से समृद्ध है। ये नवाचार ग्राहकों को वास्तविक समय की अंतर्दृष्टि, किफायती डेटा प्रबंधन और सुव्यवस्थित वास्तुकला से लैस करते हैं, जो गति, प्रदर्शन और चपलता के क्षेत्र में एक आदर्श बदलाव की शुरुआत करते हैं।
प्लेटफ़ॉर्म ने नई क्षमताएं पेश की हैं जो विश्लेषणात्मक ग्राफ़ क्वेरी चलाने के लिए कई सीपीयू कोर में समवर्ती थ्रेड को सक्षम बनाती हैं। कंपनी ने कहा कि वह मोर्सेल-आधारित समानतावाद नामक एक तकनीक का उपयोग करती है - जो स्केलेबिलिटी, संसाधन उपयोग और मल्टीटास्किंग को अनुकूलित करती है।
"मोर्सल-आधारित समानतावाद एक समानांतर कंप्यूटिंग दृष्टिकोण है जिसका उपयोग कम्प्यूटेशनल कार्य को काम की छोटी, अधिक बारीक इकाइयों में विभाजित करने के लिए किया जाता है, जिन्हें "मोर्सल्स" या "टुकड़ों" के रूप में जाना जाता है। प्रत्येक निवाला काम की एक छोटी और स्व-निहित इकाई है जिसे स्वतंत्र रूप से और समानांतर में कई प्रोसेसर या थ्रेड द्वारा संसाधित किया जा सकता है, “नियो4जे के मुख्य उत्पाद अधिकारी सुधीर हस्बे ने बताया Metaverse Post. "यह दृष्टिकोण ग्राफ़ प्रश्नों में विशेष रूप से उपयोगी है, जिन्हें पूरे ग्राफ़ तक पहुंचने की आवश्यकता होती है और ग्राफ़ में किसी विशिष्ट इकाई में एंकर नहीं किया जाता है।"
Neo4j के नेटिव चेंज डेटा कैप्चर (CDC) का उद्देश्य डेटाबेस के भीतर डेटा परिवर्तनों की वास्तविक समय ट्रैकिंग और अधिसूचना को स्वचालित करना है। कंपनी ने कहा कि सीडीसी काफ्का और कॉन्फ्लुएंट के लिए Neo4j कनेक्टर के साथ एकीकृत है, जिससे अन्य डेटा प्लेटफॉर्म और एप्लिकेशन में परिवर्तनों की स्ट्रीमिंग की सुविधा मिलती है।
“सीडीसी क्षमता उपयोगकर्ताओं को अपने ग्राफ़ डेटाबेस से वास्तविक समय में परिवर्तन की घटनाएं प्राप्त करने देती है। उपयोगकर्ता किसी विशिष्ट नोड या संबंध में वृद्धिशील परिवर्तन या पूर्ण अपडेट प्राप्त कर सकते हैं। फिर डाउनस्ट्रीम सिस्टम आवश्यकतानुसार इन घटनाओं को एकीकृत और अधिक आसानी से उपभोग कर सकते हैं,'' Neo4j के हस्बे ने बताया Metaverse Post. "यह उद्यमों को अन्य सभी उद्यम अनुप्रयोगों और प्रणालियों के साथ Neo4j को सहजता से एकीकृत करने में सक्षम बनाएगा।"
उन्नत ग्राफ़ डेटाबेस क्षमताएँ
कंपनी ने कहा कि प्लेटफ़ॉर्म के नए एम्बेडिंग मॉडल किसी संगठन के ज्ञान ग्राफ के भीतर नए कनेक्शन का अनुमान लगाते हुए, अर्थ संबंधी समझ को बढ़ाते हुए, लापता रिश्तों की भविष्यवाणी और पहचान कर सकते हैं। इसके अलावा, जटिल वर्कफ़्लो को पाथफाइंडिंग एल्गोरिदम के माध्यम से सुव्यवस्थित किया जा सकता है, जो ग्राफ़ पर नोड्स के बीच इष्टतम अनुक्रमों और महत्वपूर्ण पथों की पहचान करता है।
रिलीज के साथ, कंपनी ने पाथफाइंडिंग के लिए दो नए एल्गोरिदम जोड़ने की घोषणा की: टोपोलॉजिकल सॉर्ट और सबसे लंबा पथ।
“रिश्तों की दिशा/प्रवाह के अनुसार ग्राफ़ में नोड्स को सॉर्ट करने के लिए टोपोलॉजिकल सॉर्ट का उपयोग किया जाता है। यह संगठनों को आपूर्ति श्रृंखला, इन्वेंट्री प्रबंधन और सॉफ्टवेयर परियोजनाओं जैसी जटिल प्रणालियों में निर्भरता को संभालने में मदद करने के लिए उपयोगी है, ”हस्बे ने समझाया। “इसी तरह, ग्राफ़ में सबसे महंगे पथ या “महत्वपूर्ण” पथ खोजने के लिए सबसे लंबे पथ का उपयोग किया जाता है। इसका उपयोग जटिल प्रणालियों से जुड़े विभिन्न उपयोग के मामलों के लिए किया जा सकता है, जिसमें कई अन्योन्याश्रित कार्यों और आपूर्ति श्रृंखला संसाधन आवंटन के साथ जटिल परियोजनाओं में पूरा होने के समय का अनुमान लगाना शामिल है।
नॉलेज ग्राफ़ एंबेडिंग (केजीई) मॉडल मशीन लर्निंग तकनीकें हैं जिनका उद्देश्य नॉलेज ग्राफ़ में गुम लिंक/कनेक्शन की खोज करना है। केजीई मॉडल एक ग्राफ को इनपुट के रूप में लेकर, इसे एम्बेडिंग (संख्यात्मक वेक्टर) अभ्यावेदन में परिवर्तित करके और यह सीखकर पूरा करते हैं कि बाकी ग्राफ संरचना के आधार पर विशिष्ट संबंध कहां बनते हैं।
हस्बे ने कहा, "केजीई समर्थन के लिए हमारे संयोजन के साथ, नियो4जे का लक्ष्य संगठनों को अपने प्रशिक्षित केजीई मॉडल को ग्राफ डेटाबेस में बड़े पैमाने पर संचालित करने के लिए सशक्त बनाना है, जिससे उन्हें ज्ञान अंतराल को पाटने और अपने डेटा से अतिरिक्त अंतर्दृष्टि अनलॉक करने में सक्षम बनाया जा सके।" “यह खोज और जेनरेटिव एआई अनुप्रयोगों के लिए अर्थ संबंधी समझ को बढ़ा सकता है जो एंटरप्राइज़-विशिष्ट डेटा पर निर्भर करते हैं। नए लिंक खोजने के लिए केजीई का उपयोग करने से ज्ञान ग्राफ को क्वेरी करने से प्राप्त प्रासंगिकता और अंतर्दृष्टि को बेहतर बनाने में मदद मिल सकती है, सरल तथ्य-आधारित प्रश्नों से परे जाकर खुले संबंधों के माध्यम से आगे के निष्कर्षों और संदर्भ-समृद्ध जानकारी को सामने लाया जा सकता है।
ग्राफअवेयर के सीटीओ क्रिस्टोफ विलेमसन ने कहा, "नियो4जे की नई क्षमताएं आधुनिक कानून प्रवर्तन एजेंसियों को मिशन-महत्वपूर्ण घटनाओं पर अधिक चपलता के साथ प्रतिक्रिया करने में सक्षम बनाती हैं, जिससे उन्हें अधिक अपराधों से लड़ने और उन्हें तेजी से हल करने में मदद मिलती है।" उदाहरण के लिए, हम अलर्ट ट्रिगर कर सकते हैं और उन्हें फ्रंट-लाइन अधिकारियों को भेज सकते हैं जब किसी उच्च जोखिम वाले कार्यक्रम के पास एक सेलुलर टावर से रुचि के व्यक्ति का फोन नंबर आता है जहां कोई वीआईपी मौजूद होता है, बॉडीकैम फुटेज में एक बच्चे की छवि दिखाई देती है जोखिम में, और अन्य घटनाएँ।”
कंपनी ने हाल ही में भाषा मॉडल मॉडल (एलएलएम) और अन्य जेनरेटिव एआई अनुप्रयोगों के लिए सटीकता, व्याख्यात्मकता और पारदर्शिता प्रदान करने के लिए अपनी मूल डेटाबेस क्षमताओं में देशी वेक्टर खोज को एकीकृत किया है। नई सुविधाएँ Neo4j ग्राफ़ डेटाबेस और Neo4j AuraDB पर बिना किसी लागत के आसानी से उपलब्ध हैं, CDC शुरुआत में अर्ली एक्सेस प्रोग्राम (EAP) सार्वजनिक बीटा के रूप में उपलब्ध है।
“हमारा मानना है कि हमारी नई क्षमताएं, विशेष रूप से समानांतर रनटाइम और सीडीसी, उद्यमों को अपने Neo4j निवेश से अधिक मूल्य अनलॉक करने में सक्षम बनाएंगी। वे अब कई और अधिक विश्लेषणात्मक उपयोग के मामलों के लिए Neo4j का उपयोग कर सकते हैं, जो अतीत में बड़े पैमाने पर उपयोग करने में धीमे थे,'' हस्बे ने बताया Metaverse Post. “सीडीसी ग्राफ़ डेटाबेस में डेटा के मूल्य को अनलॉक करता है, खासकर जब डाउनस्ट्रीम अनुप्रयोगों या सिस्टम में वास्तविक समय निर्णय लेने के लिए रिकॉर्ड की प्रणाली के रूप में उपयोग किया जाता है। साथ में, वे रिकॉर्ड की एक परिचालन डेटाबेस प्रणाली और विश्लेषणात्मक अनुप्रयोगों के लिए एक डेटाबेस के रूप में हमारी बाजार स्थिति को मजबूत करते हैं।
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विक्टर एक मैनेजिंग टेक संपादक/लेखक हैं Metaverse Post और उद्यम क्षेत्र के भीतर कृत्रिम बुद्धिमत्ता, क्रिप्टो, डेटा विज्ञान, मेटावर्स और साइबर सुरक्षा को कवर करता है। उनके पास वेंचरबीट, डेटाटेकवाइब और एनालिटिक्स इंडिया मैगज़ीन जैसे प्रसिद्ध मीडिया आउटलेट्स में काम करने का आधे दशक का मीडिया और एआई अनुभव है। ऑक्सफोर्ड और यूएससी सहित प्रतिष्ठित विश्वविद्यालयों में मीडिया मेंटर होने और डेटा साइंस और एनालिटिक्स में मास्टर डिग्री के साथ, विक्टर उभरते रुझानों से अवगत रहने के लिए गहराई से प्रतिबद्ध है। वह पाठकों को टेक और से नवीनतम और सबसे व्यावहारिक आख्यान प्रदान करता है Web3 परिदृश्य।
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विक्टर एक मैनेजिंग टेक संपादक/लेखक हैं Metaverse Post और उद्यम क्षेत्र के भीतर कृत्रिम बुद्धिमत्ता, क्रिप्टो, डेटा विज्ञान, मेटावर्स और साइबर सुरक्षा को कवर करता है। उनके पास वेंचरबीट, डेटाटेकवाइब और एनालिटिक्स इंडिया मैगज़ीन जैसे प्रसिद्ध मीडिया आउटलेट्स में काम करने का आधे दशक का मीडिया और एआई अनुभव है। ऑक्सफोर्ड और यूएससी सहित प्रतिष्ठित विश्वविद्यालयों में मीडिया मेंटर होने और डेटा साइंस और एनालिटिक्स में मास्टर डिग्री के साथ, विक्टर उभरते रुझानों से अवगत रहने के लिए गहराई से प्रतिबद्ध है। वह पाठकों को टेक और से नवीनतम और सबसे व्यावहारिक आख्यान प्रदान करता है Web3 परिदृश्य।
