Neo4j iepazīstina ar mākoņa datu bāzes jaunināšanu 100x ātrākai analīzei un lēmumu pieņemšanai
Īsumā
Neo4j ieviesa jaunas iespējas, kas nodrošina vienlaicīgus pavedienus vairākos CPU kodolos, lai izpildītu analītisko grafiku vaicājumu.
Grafu datu bāzes un analītikas uzņēmums neo4j šodien paziņoja par būtiskiem savas platformas atjauninājumiem, sniedzot mākoņdatošanas un pašpārvaldītajiem klientiem iespēju paātrināt analītiskos vaicājumus līdz pat 100 reizēm. Jaunā atjauninājuma mērķis ir atvieglot vienlaicīgu darījumu un analītisko apstrādi vienotā datu bāzē un automatizēt datu izmaiņu izsekošanu reāllaikā, lai pilnveidotu kritisku lēmumu pieņemšanu.
Operatīvo un analītisko darba slodžu integrēšana vienā datu bāzē ir Neo4j jaunākais solis, ko bagātina paralēlā izpildlaika un izmaiņu datu tveršanas (CDC) ieviešana. Šīs inovācijas sniedz klientiem reāllaika ieskatus, ekonomisku datu pārvaldību un racionalizētu arhitektūru, vēstot par paradigmas maiņu ātruma, veiktspējas un veiklības jomās.
Platforma ir ieviesusi jaunas iespējas, kas nodrošina vienlaicīgus pavedienus vairākos CPU kodolos, lai izpildītu analītisko grafiku vaicājumu. Uzņēmums teica, ka tas izmanto paņēmienu, kas pazīstams kā kumoss balstīts paralēlisms, kas optimizē mērogojamību, resursu izmantošanu un daudzuzdevumu veikšanu.
“Uz kumosiem balstīts paralēlisms ir paralēlās skaitļošanas pieeja, ko izmanto, lai sadalītu skaitļošanas uzdevumu mazākās, smalkāk rafinētās darba vienībās, ko dēvē par “kumosiem” vai “gabaliem”. Katrs kumoss ir maza un autonoma darba vienība, ko var apstrādāt neatkarīgi un paralēli vairāki procesori vai pavedieni, ”sacīja Neo4j produktu nodaļas vadītājs Sudhirs Hasbe. Metaverse Post. "Šī pieeja ir īpaši noderīga grafiku vaicājumos, kuriem ir jāpiekļūst visam grafikam un kuri nav piesaistīti konkrētai diagrammas vienībai."
Neo4j Native Change Data Capture (CDC) mērķis ir automatizēt reāllaika izsekošanu un paziņošanu par datu izmaiņām datu bāzē. Uzņēmums paziņoja, ka CDC integrējas ar Neo4j Connector for Kafka un Confluent, atvieglojot izmaiņu straumēšanu citās datu platformās un lietojumprogrammās.
“CDC iespēja ļauj lietotājiem iegūt reāllaika izmaiņu notikumus no tās grafiku datu bāzes. Lietotāji var iegūt pakāpeniskas izmaiņas vai pabeigt konkrēta mezgla vai attiecības atjauninājumus. Pēc tam pakārtotās sistēmas var integrēt un vieglāk izmantot šos notikumus pēc vajadzības, ”sacīja Neo4j Hasbe Metaverse Post. "Tas ļaus uzņēmumiem nemanāmi integrēt Neo4j ar visām citām uzņēmuma lietojumprogrammām un sistēmām."
Uzlabotas grafiku datu bāzes iespējas
Uzņēmums teica, ka platformas jaunie iegulšanas modeļi var paredzēt un identificēt trūkstošās attiecības, vienlaikus izsecinot jaunus savienojumus organizācijas zināšanu diagrammā, uzlabojot semantisko izpratni. Turklāt sarežģītas darbplūsmas var racionalizēt, izmantojot ceļa noteikšanas algoritmus, identificējot optimālās secības un kritiskos ceļus starp diagrammas mezgliem.
Līdz ar izlaišanu uzņēmums paziņoja par divu jaunu algoritmu pievienošanu ceļa noteikšanai: topoloģiskā kārtošana un garākais ceļš.
“Topoloģiskā kārtošana tiek izmantota, lai kārtotu diagrammas mezglus pēc attiecību virziena/plūsmas. Tas ir noderīgi, lai palīdzētu organizācijām tikt galā ar atkarībām sarežģītās sistēmās, piemēram, piegādes ķēdēs, krājumu pārvaldībā un programmatūras projektos,” skaidroja Hasbe. “Tāpat Garākais ceļš tiek izmantots, lai grafikā atrastu visdārgākos ceļus vai “kritiskos” ceļus. To var izmantot dažādiem lietošanas gadījumiem, kas ietver sarežģītas sistēmas, tostarp, lai novērtētu pabeigšanas laiku sarežģītos projektos ar vairākiem savstarpēji atkarīgiem uzdevumiem un piegādes ķēdes resursu piešķiršanu.
Zināšanu diagrammas iegulšanas (KGE) modeļi ir mašīnmācīšanās metodes, kuru mērķis ir atklāt trūkstošās saites/savienojumus zināšanu diagrammā. KGE modeļi to panāk, izmantojot grafiku kā ievadi, pārveidojot to iegultos (ciparu vektoru) attēlojumos un mācoties, kur veidojas konkrētas attiecības, pamatojoties uz pārējo grafika struktūru.
"Ar mūsu KGE atbalsta papildinājumu Neo4j mērķis ir dot organizācijām iespēju izmantot apmācītos KGE modeļus plašā mērogā grafiku datu bāzē, tādējādi ļaujot tām pārvarēt zināšanu trūkumus un iegūt papildu ieskatus no saviem datiem," piebilda Hasbe. "Tas var uzlabot semantisko izpratni meklēšanas un ģeneratīvās AI lietojumprogrammām, kas balstās uz uzņēmuma datiem. Izmantojot KGE, lai atklātu jaunas saites, var uzlabot atbilstību un ieskatu, kas iegūts, vaicājot zināšanu diagrammu, pārsniedzot vienkāršus uz faktiem balstītus vaicājumus, atklājot papildu secinājumus un kontekstam bagātu informāciju, izmantojot atklātas attiecības.
"Neo4j jaunās iespējas ļauj mūsdienu tiesībaizsardzības iestādēm ātrāk reaģēt uz kritiskiem notikumiem, dodot tām iespēju cīnīties pret vairāk noziegumiem un tos ātrāk atrisināt," sacīja Kristofs Vilemsons, GraphAware CTO. "Piemēram, mēs varam aktivizēt brīdinājumus un nosūtīt tos frontes dienesta darbiniekiem, kad interesējošās personas tālruņa numurs zvana no mobilā torņa augsta riska notikuma tuvumā, kurā piedalās VIP, ķermeņa kameras kadros ir redzams bērna attēls. riskam un citiem notikumiem.
Uzņēmums nesen savās galvenajās datu bāzes iespējās integrēja vietējo vektoru meklēšanu, lai nodrošinātu valodas modeļu modeļu (LLM) un citu ģeneratīvo AI lietojumprogrammu precizitāti, izskaidrojamību un caurspīdīgumu. Jaunās funkcijas ir viegli pieejamas Neo4j Graph Database un Neo4j AuraDB bez maksas, un CDC sākotnēji bija pieejams kā agrīnās piekļuves programmas (EAP) publiskā beta versija.
“Mēs uzskatām, ka mūsu jaunās iespējas, īpaši paralēlais izpildlaiks un CDC, ļaus uzņēmumiem iegūt lielāku vērtību no saviem Neo4j ieguldījumiem. Viņi tagad var izmantot Neo4j daudziem analītiskākiem lietošanas gadījumiem, kas agrāk tika lēni izmantoti lielā apjomā, ”sacīja Hasbe. Metaverse Post. “CDC atbloķē datu vērtību grafiku datu bāzē, īpaši, ja to izmanto kā ierakstu sistēmu, lai pieņemtu reāllaika lēmumus pakārtotajās lietojumprogrammās vai sistēmās. Kopā tie stiprina mūsu tirgus pozīcijas kā operatīvai ierakstu datu bāzu sistēmai un analītisko lietojumu datubāzei.
Atbildības noraidīšana
Atbilstīgi Uzticības projekta vadlīnijas, lūdzu, ņemiet vērā, ka šajā lapā sniegtā informācija nav paredzēta un to nedrīkst interpretēt kā juridisku, nodokļu, ieguldījumu, finanšu vai jebkāda cita veida padomu. Ir svarīgi ieguldīt tikai to, ko varat atļauties zaudēt, un meklēt neatkarīgu finanšu padomu, ja jums ir šaubas. Lai iegūtu papildinformāciju, iesakām skatīt pakalpojumu sniegšanas noteikumus, kā arī palīdzības un atbalsta lapas, ko nodrošina izdevējs vai reklāmdevējs. MetaversePost ir apņēmies sniegt precīzus, objektīvus pārskatus, taču tirgus apstākļi var tikt mainīti bez iepriekšēja brīdinājuma.
Par Autors
Viktors ir vadošais tehniskais redaktors/rakstnieks uzņēmumā Metaverse Post un aptver mākslīgo intelektu, kriptovalūtu, datu zinātni, metaversu un kiberdrošību uzņēmuma jomā. Viņam ir pusdesmit gadu ilga plašsaziņas līdzekļu un AI pieredze, strādājot tādos labi zināmos plašsaziņas līdzekļos kā VentureBeat, DatatechVibe un Analytics India Magazine. Būdams mediju mentors prestižās universitātēs, tostarp Oksfordā un USC, un ieguvis maģistra grādu datu zinātnē un analītikā, Viktors ir cieši apņēmies sekot līdzi jaunajām tendencēm. Viņš piedāvā lasītājiem jaunākos un visredzamākos stāstus no Tech un Web3 ainava.
Vairāk rakstus
Viktors ir vadošais tehniskais redaktors/rakstnieks uzņēmumā Metaverse Post un aptver mākslīgo intelektu, kriptovalūtu, datu zinātni, metaversu un kiberdrošību uzņēmuma jomā. Viņam ir pusdesmit gadu ilga plašsaziņas līdzekļu un AI pieredze, strādājot tādos labi zināmos plašsaziņas līdzekļos kā VentureBeat, DatatechVibe un Analytics India Magazine. Būdams mediju mentors prestižās universitātēs, tostarp Oksfordā un USC, un ieguvis maģistra grādu datu zinātnē un analītikā, Viktors ir cieši apņēmies sekot līdzi jaunajām tendencēm. Viņš piedāvā lasītājiem jaunākos un visredzamākos stāstus no Tech un Web3 ainava.
