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TigerGraph 3.2 se enfoca en el rendimiento y la facilidad de uso de la plataforma

Diseñado con la facilidad de uso y el rendimiento a escala como principios centrales, TigerGraph lanzó el martes la última versión de su plataforma.

TigerGraph, fundada en 2012 y con sede en Redwood City, California, es un proveedor de bases de datos de gráficos.

La plataforma del proveedor, basada en tecnología de gráficos que permite que los puntos de datos se conecten simultáneamente a otros múltiples puntos de datos, tiene como objetivo impulsar una exploración de datos más rápida y precisa que las bases de datos relacionales tradicionales en las que los puntos de datos solo pueden conectarse a otro punto de datos en un momento.

El proveedor presentó TigerGraph 3.2, que incluye más de 40 capacidades nuevas y mejoradas, durante Graph + AI Summit Fall 2021, la edición de otoño de su conferencia híbrida que se lleva a cabo virtualmente y en persona en San Francisco el 5 de octubre y virtualmente y en persona en New York el 19 de octubre.

Actualización de la plataforma

Las herramientas nuevas y mejoradas incluidas en TigerGraph 3.2 y ahora generalmente disponibles incluyen capacidades de nivel empresarial destinadas a grandes organizaciones que administran y producen grandes cantidades de datos, características diseñadas para simplificar el desarrollo de contenido y herramientas destinadas a permitir a los científicos de datos construir modelos de aprendizaje automático más fácilmente. .

«El primer tema del lanzamiento es la capacidad de administración y el soporte de la empresa, que está ligado al desempeño», dijo Jay Yu, vicepresidente de innovación de productos de TigerGraph. «Realmente se trata de usabilidad, de ahorrar el tiempo que conduce a la productividad. Esa es la clave: productividad y facilidad de uso».

Entre las nuevas capacidades de nivel empresarial se encuentran la replicación entre regiones, que brinda a los clientes que implementan en una región versiones activas y replicadas de esas consultas en tiempo real en otras regiones donde se implementan. Anteriormente, los clientes tenían que crear sus propias réplicas. Almacenes de datos en la nube como Amazon Redshift y nubes públicas como Microsoft Azure se divide en regiones.

TigerGraph presentó la última versión de su plataforma el 5 de octubre.
La última versión de la plataforma de TigerGraph, presentada el 5 de octubre, incluye replicación entre regiones y soporte completo para Kubernetes.

Además, TigerGraph tiene incorporado soporte completo de Kubernetes, lo que permite a los clientes utilizar Kubernetes para gestionar su implementación en la nube. Antes de TigerGraph 3.2, el proveedor solo ofrecía soporte parcial para Kubernetes.

El cambio de tamaño de los clústeres es una tercera característica nueva de nivel empresarial que permite a los clientes ampliar el tamaño de los clústeres para que puedan ejecutar consultas de forma rápida y sencilla en grandes cantidades de datos.

Mientras tanto, las nuevas herramientas diseñadas para desarrolladores incluyen alrededor de 30 funciones prediseñadas que permiten consultas complejas sin tener que escribir código; la modernización del lenguaje de consultas de TigerGraph para hacer que las consultas escritas se parezcan más a las consultas escritas con SQL; y mejoras a GraphStudio que lo hacen compatible con las Pautas de accesibilidad al contenido web diseñadas para hacer que el contenido web sea más accesible para las personas con discapacidades.

Realmente se trata de usabilidad, de ahorrar el tiempo que conduce a la productividad. Esa es la clave: productividad y facilidad de uso.

Jay YuVicepresidente de innovación de productos, TigerGraph

Finalmente, las capacidades destinadas a habilitar a los científicos de datos incluyen la capacidad de ejecutar algoritmos directamente en la base de datos, la adición de una biblioteca para algoritmos y una mayor escalabilidad de la base de datos para que TigerGraph pueda ejecutar docenas de terabytes a la vez.

Tanto la replicación entre regiones como el soporte completo para Kubernetes son nuevas capacidades clave, ya que TigerGraph tiene como objetivo mejorar el rendimiento para los clientes empresariales, según Doug Henschen, analista de Constellation Research.

«Desde una perspectiva de escala, TigerGraph se diferencia desde sus inicios por ser una base de datos de procesamiento masivamente paralelo», dijo. «La última versión se basa en esa ventaja de escalabilidad con características que incluyen soporte para la replicación entre regiones en implementaciones en la nube y administración de la nube basada en Kubernetes».

Mientras tanto, en términos de abordar la facilidad de uso, Henschen agregó que el cambio de tamaño simplificado del clúster, la copia de seguridad y la restauración más rápidas y el control directo sobre la asignación de recursos para consultas grandes son importantes.

«También señalaría todo el trabajo que han realizado para exponer las capacidades de los gráficos a los desarrolladores expertos en SQL a través de su lenguaje GSQL», dijo.

Según Yu, la mayoría de las capacidades incluidas en TigerGraph 3.2 estaban en la hoja de ruta del proveedor, pero su inclusión en esta actualización de la plataforma en particular fue impulsada por los comentarios de los clientes.

«El desarrollo es una combinación», dijo. «Cuanto más crecemos nuestra base de clientes, más importante es la misión para respaldar la escala empresarial. Estas características estaban en la hoja de ruta, pero aceleramos el desarrollo de algunas basadas en los requisitos del cliente. Sabemos que queremos construirlas todas, pero como startup tenemos recursos limitados y no sabemos cuándo podemos trabajar en ellos «.

El intento de TigerGraph de cumplir con los requisitos de los clientes es particularmente evidente en las nuevas capacidades dirigidas a los científicos de datos, según Henschen.

Señaló que los proveedores de bases de datos relacionales han agregado capacidades de ciencia de datos en la base de datos, pero TigerGraph ha estado a la vanguardia en agregar tales capacidades a las bases de datos de gráficos.

«En lugar de simplemente agregar capacidades genéricas de ciencia de datos de propósito general, TigerGraph ha evaluado las necesidades de sus clientes y ha ido tras casos de uso específicos, incluida la detección de fraude, lucha contra el lavado de dinero, resolución de identidades y motores de recomendación», dijo Henschen. «Eso simplifica el desarrollo de casos de uso de gráficos de alta escala en industrias específicas».

Según Yu, TigerGraph 3.2 es una actualización más grande que la mayoría que el proveedor ha lanzado en el pasado y, como resultado, tomó seis meses armarlo en lugar de los tres que normalmente toma.

Además, dijo que las funciones incluidas en la actualización estarán disponibles primero en la versión local de la plataforma de TigerGraph. El proveedor debe trabajar más antes de que las versiones basadas en la nube de las nuevas capacidades estén listas, pero Yu dijo que espera que estén disponibles para fines de octubre.

Que sigue

De cara al futuro, Yu dijo que TigerGraph buscará agregar más escalabilidad a su plataforma.

TigerGraph actualmente puede manejar rápidamente consultas de hasta 36 terabytes de datos (el punto de referencia estándar de la industria del Linked Data Benchmark Council es un terabyte, según Yu) y apunta a aumentarlo a 100 terabytes.

Además, la hoja de ruta de TigerGraph incluye soporte para GraphQL, el lenguaje de consulta estándar para desarrolladores, y la adición de Visual Query Builder para permitir consultas sin código y características verticales predefinidas específicas de la industria para simplificar la adopción.

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