A Neo4j bemutatja a felhőalapú adatbázis-frissítést a 100-szor gyorsabb elemzéshez és döntéshozatalhoz
Röviden
A Neo4j új képességeket vezetett be, amelyek lehetővé teszik az egyidejű szálakat több CPU magon keresztül az analitikus gráflekérdezések futtatásához.
Graph adatbázis és elemző cég neo4j A mai napon bejelentette, hogy jelentős frissítéseket hoz platformjához, lehetővé téve a felhőalapú és saját kezelésű ügyfelek számára, hogy akár 100-szorosra gyorsítsák fel az analitikai lekérdezéseket. Az új frissítés célja, hogy megkönnyítse az egyidejű tranzakciós és elemzési feldolgozást egy egységes adatbázison belül, és automatizálja az adatok változásainak valós idejű nyomon követését az egyszerűsített kritikus döntéshozatal érdekében.
Az operatív és analitikai munkaterhelések egyetlen adatbázison belüli integrálása a Neo4j legújabb lépése, amelyet a párhuzamos futásidejű és változási adatrögzítés (CDC) bevezetése gazdagított. Ezek az újítások valós idejű betekintést, gazdaságos adatkezelést és letisztult architektúrát kínálnak az ügyfeleknek, paradigmaváltást hirdetve a sebesség, a teljesítmény és az agilitás területén.
A platform új funkciókat vezetett be, amelyek lehetővé teszik az egyidejű szálakat több CPU magon keresztül az analitikus gráflekérdezések futtatásához. A vállalat azt mondta, hogy a falat alapú párhuzamosság néven ismert technikát alkalmazza, amely optimalizálja a méretezhetőséget, az erőforrás-kihasználást és a többfeladatos munkavégzést.
„A falat alapú párhuzamosság egy párhuzamos számítási megközelítés, amellyel egy számítási feladatot kisebb, finomabb munkaegységekre osztanak fel, amelyeket „falatoknak” vagy „daraboknak” neveznek. Minden falat egy kicsi és önálló munkaegység, amelyet egymástól függetlenül és párhuzamosan több processzor vagy szál is feldolgozhat” – mondta Sudhir Hasbe, a Neo4j termékigazgatója. Metaverse Post. "Ez a megközelítés különösen hasznos azoknál a gráflekérdezéseknél, amelyeknek a teljes gráfhoz kell hozzáférniük, és amelyek nincsenek a gráf egy adott entitásában horgonyozva."
A Neo4j Native Change Data Capture (CDC) célja a valós idejű nyomon követés és az adatbázison belüli adatváltozások értesítésének automatizálása. A vállalat azt mondta, hogy a CDC integrálódik a Neo4j Connector for Kafka és a Confluent szoftverrel, megkönnyítve a változtatások streamelését más adatplatformokon és alkalmazásokban.
„A CDC képesség lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy valós idejű változási eseményeket kapjanak a grafikon adatbázisából. A felhasználók növekményes módosításokat vagy teljes frissítéseket kaphatnak egy adott csomóponton vagy kapcsolaton. A későbbi rendszerek ezután szükség szerint integrálhatják és könnyebben felhasználhatják ezeket az eseményeket” – mondta Hasbe, a Neo4j munkatársa Metaverse Post. "Ez lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy a Neo4j-t zökkenőmentesen integrálják az összes többi vállalati alkalmazással és rendszerrel."
Továbbfejlesztett grafikus adatbázis-képességek
A cég azt mondta, hogy a platform új beágyazási modelljei előre jelezhetik és azonosíthatják a hiányzó kapcsolatokat, miközben új kapcsolatokra következtetnek a szervezet tudásgráfján belül, javítva a szemantikai megértést. Ezen túlmenően, az összetett munkafolyamatok egyszerűsíthetők útkereső algoritmusok segítségével, amelyek optimális sorozatokat és kritikus útvonalakat azonosítanak a grafikon csomópontjai között.
A kiadással a vállalat bejelentette, hogy két új algoritmust ad hozzá az útkereséshez: a topológiai rendezést és a leghosszabb útvonalat.
„A topológiai rendezés a grafikon csomópontjainak rendezésére szolgál, követve a kapcsolatok irányát/folyamát. Ez hasznos a szervezeteknek az összetett rendszerekben, például az ellátási láncokban, a készletkezelésben és a szoftverprojektekben történő függőségek kezelésében” – magyarázta Hasbe. Hasonlóképpen, a Leghosszabb útvonalat a legköltségesebb útvonalak vagy a „kritikus” útvonalak megtalálására használják a grafikonon. Ez sokféle felhasználási esetre használható, amelyek összetett rendszereket foglalnak magukban, ideértve a befejezési idők becslését összetett projektekben, amelyek több egymásra épülő feladatot tartalmaznak, és az ellátási lánc erőforrás-allokációját.
A tudásgráf beágyazási (KGE) modellek olyan gépi tanulási technikák, amelyek célja a hiányzó linkek/kapcsolatok felfedezése a tudásgráfban. A KGE modellek ezt úgy érik el, hogy bemenetként egy gráfot vesznek fel, beágyazott (numerikus vektoros) reprezentációkká alakítják, és megtanulják, hol alakulnak ki konkrét kapcsolatok a gráfstruktúra többi része alapján.
„A KGE-támogatást kiegészítve a Neo4j célja, hogy a szervezetek képessé tegyék a betanított KGE-modelleket egy grafikon-adatbázisban, méretarányosan működtetni, ezáltal lehetővé téve számukra, hogy áthidalják a tudásbeli hiányosságokat, és további betekintést nyerjenek adataikból” – tette hozzá Hasbe. „Ez javíthatja a szemantikai megértést a vállalatspecifikus adatokra támaszkodó kereső és generatív AI alkalmazásoknál. A KGE használata új hivatkozások felfedezésére javíthatja a tudásgráf lekérdezéséből származó relevanciát és betekintést, túlmutatva az egyszerű tényeken alapuló lekérdezéseken azáltal, hogy feltárt kapcsolatokon keresztül további következtetéseket és kontextusban gazdag információkat tesz lehetővé.”
„A Neo4j új képességei lehetővé teszik a modern bűnüldöző szervek számára, hogy gyorsabban reagáljanak a kritikus fontosságú eseményekre, így több bűncselekmény ellen küzdjenek le és gyorsabban oldják meg azokat” – mondta Christoph Willemson, a GraphAware műszaki igazgatója. „Például riasztásokat indíthatunk és küldhetünk el a frontvonalbeli tiszteknek, amikor egy Érdeklődő személy telefonszámát kipingeli egy mobiltoronyból egy magas kockázatú esemény közelében, ahol VIP is van jelen, a bodycam felvétele egy gyerek képét mutatja. veszélyeztetett és egyéb események.”
A vállalat a közelmúltban integrálta a natív vektoros keresést alapvető adatbázis-képességeibe, hogy pontosságot, magyarázhatóságot és átláthatóságot biztosítson a nyelvi modellmodellek (LLM) és más generatív AI-alkalmazások számára. Az új funkciók ingyenesen elérhetők a Neo4j Graph Database és a Neo4j AuraDB felületeken, a CDC pedig kezdetben Early Access Program (EAP) nyilvános bétaként volt elérhető.
„Úgy gondoljuk, hogy új képességeink, különösen a párhuzamos futásidő és a CDC lehetővé teszik a vállalatok számára, hogy több értéket szabadítsanak fel Neo4j-befektetéseikből. Mostantól a Neo4j-t sokkal több analitikus felhasználási esetre tudják használni, amelyeket korábban nagymértékben lassan alkalmaztak” – mondta Hasbe. Metaverse Post. „A CDC felszabadítja az adatok értékét a grafikonadatbázisban, különösen, ha rekordrendszerként használják, valós idejű döntések meghozatalához a későbbi alkalmazásokban vagy rendszerekben. Együtt erősítik piaci pozíciónkat, mint operatív nyilvántartási adatbázis-rendszer és az analitikai alkalmazások adatbázisa.”
A felelősség megtagadása
Összhangban a A Trust Project irányelvei, kérjük, vegye figyelembe, hogy az ezen az oldalon közölt információk nem minősülnek jogi, adózási, befektetési, pénzügyi vagy bármilyen más formájú tanácsnak, és nem is értelmezhetők. Fontos, hogy csak annyit fektessen be, amennyit megengedhet magának, hogy elveszítsen, és kérjen független pénzügyi tanácsot, ha kétségei vannak. További információkért javasoljuk, hogy tekintse meg a szerződési feltételeket, valamint a kibocsátó vagy hirdető által biztosított súgó- és támogatási oldalakat. MetaversePost elkötelezett a pontos, elfogulatlan jelentéstétel mellett, de a piaci feltételek előzetes értesítés nélkül változhatnak.
A szerzőről
Victor vezető műszaki szerkesztő/író a cégnél Metaverse Post és a mesterséges intelligencia, a kriptográfia, az adattudomány, a metaverzum és a kiberbiztonság területére terjed ki a vállalati szférán belül. Fél évtizedes média és mesterséges intelligencia tapasztalattal büszkélkedhet olyan jól ismert médiáknál, mint a VentureBeat, a DatatechVibe és az Analytics India Magazine. Mint médiamentor rangos egyetemeken, köztük az Oxfordban és az USC-ben, valamint adattudományi és analitikai mesterfokozattal rendelkezik, Victor mélyen elkötelezett amellett, hogy lépést tartson a feltörekvő trendekkel. Az olvasóknak kínálja a Tech és a legfrissebb és legszembetűnőbb narratívákat Web3 tájkép.
További cikkek
Victor vezető műszaki szerkesztő/író a cégnél Metaverse Post és a mesterséges intelligencia, a kriptográfia, az adattudomány, a metaverzum és a kiberbiztonság területére terjed ki a vállalati szférán belül. Fél évtizedes média és mesterséges intelligencia tapasztalattal büszkélkedhet olyan jól ismert médiáknál, mint a VentureBeat, a DatatechVibe és az Analytics India Magazine. Mint médiamentor rangos egyetemeken, köztük az Oxfordban és az USC-ben, valamint adattudományi és analitikai mesterfokozattal rendelkezik, Victor mélyen elkötelezett amellett, hogy lépést tartson a feltörekvő trendekkel. Az olvasóknak kínálja a Tech és a legfrissebb és legszembetűnőbb narratívákat Web3 tájkép.
