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云存储器_便宜的云服务器

时间:2021-01-11 16:35 来源:埃里克云 编辑:埃里克云

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康卡斯特公司(Comcast Corp.)正在研究如何更好地了解客户家庭。该公司计划推出一些功能,使父母能够以精细的粒度管理孩子使用的设备。康卡斯特硅谷创新中心"物联网"工程总监马...

康卡斯特公司(Comcast Corp.)正在研究如何更好地了解客户家庭。该公司计划推出一些功能,使父母能够以精细的粒度管理孩子使用的设备。康卡斯特硅谷创新中心"物联网"工程总监马克·桥本(Mark Hashimoto)说,例如,账户持有人可以在晚餐时间暂停上网,或者精确知道孩子什么时候上网。但是,创建一个将这一级别的详细信息与适应不断变化的灵活性相结合的配置文件并不简单。"桥本说:"如果你想让家长控制孩子们用iPad做什么,我们首先要知道你有孩子,然后知道哪个iPad属于哪个孩子。"。如果涉及多个账户持有人,情况会变得更加棘手。"也许妻子想要西班牙语的通知,丈夫想要英文的通知。我们也无法预测客户两年后会想要什么。"Comcast评估了各种关系型数据库、NoSQL数据库和图形数据库,寻找一种能够密切模拟人们所拥有的关系以及他们如何看待世界的数据库。"当我们看到我们可以用graph做些什么时,就没有回头看了。"。康卡斯特选择Neo4j Inc.的同名图形数据库作为其配置文件引擎。"我们发现这是一种直观的方式来模拟人与人之间的关系,"桥本说。造势图形数据库突然变得炙手可热。亚马逊网络服务公司(Amazon Web Services Inc.)本周宣布推出云端图形数据库Neptune,这是最近一系列迹象中的最新一次,这些迹象表明,这项一度利基的技术正逐渐走向企业信息技术的主流。今年9月,初创公司TigerGraph公司(TigerGraph Inc.)在首轮融资3100万美元后,发布了一款高速原生并行图形数据库平台。大约在同一时间,企业软件供应商Callidus software Inc.收购了OrientDB Ltd.,后者是一个支持graph和其他模型的开源NoSQL数据库的创建者。去年10月,Neo4j对其旗舰产品进行了全面检查,其功能旨在使图形更容易被商业用户访问。今年年初,微软发布了一个为期四年的图形数据库开发项目的成果。图形数据库因其独特的表现复杂关系的能力而受到青睐,这些关系可以快速导航到数据库中的元素之间,从而发现相互关系。Forrester Research Inc.分析师诺埃尔·尤哈纳(Noel Yuhanna)说,图形数据库非常适合回答诸如"有多少尚未与我有联系的学校朋友住在欧洲,以及已经和我五个最亲密的朋友联系上了吗?"或者"我所在地区有没有牙医,至少我的一个朋友来看过他?"Neo4j公司的Jim Webber(来源:Neo4j)用关系表回答这些问题需要执行多个联接,每种联接都会在创建中间联接时消耗更多内存。"Neo4j公司(Neo4j Inc.)首席科学家吉姆·韦伯(Jim Webber)说,当你在查询中输入四、五、六跳时,这些数据集就会变得太大了,性能也会下降。他说,对于具有大量统一数据和密集表的应用程序,关系数据库性能良好,并且得到了充分的理解。然而,"我遇到的大多数应用程序都可以在图表中更好地完成。"战斗行列图形数据库仍然在一个被训练成以行和列的方式思考的IT世界中找到了自己的方式。市场规模的估计很难得出,因为尽管有这么多的兴趣,但市场仍然很小。Graph引擎开发商Bitnine Co.Ltd.估计,Graph占据了整个NoSQL市场的3%左右,Allied market Research预计2020年这一市场将达到42亿美元。这将转化为今天不到1亿美元的市场。图形引擎需要不同的应用程序开发方法、自定义存储模型和特殊的查询工具。他们是如此的专业化以至于他们甚至不能长期掌握自己的类别。MongoDB Inc.的联合创始人兼首席技术官Eliot Horowitz认为,图形功能最终将被纳入其他数据库。"我认为图形数据库是一个特性。"。图形数据库的基础实际上早于关系模型。早期的企业中坚力量,如IBM的IMS,采用了一种称为B树的层次结构,它模仿了当今图形技术的导航方案。但这项技术已经取得了长足的进步,随着甲骨文公司(Oracle Corp.)、微软公司(Microsoft)、Teradata Corp.和现在的亚马逊(Amazon)等公司的支持,它们可能会爆发。Yuhanna在最近一份关于市场的报告中写道:"我们预计图形数据库市场将显著增长,因为各组织都在寻找处理数据筒仓的新方法。"。他指出,弗雷斯特最近的一项调查发现,超过半数的全球数据和分析技术决策者正在实施或已经在使用市场上十几种图形选项中的一种或多种。他写道,图形数据库提供了"用传统技术产生的极具挑战性的见解和智能"。不是关于图表图形数据库与图形无关。引用的是一个抽象的数据类型,它具有多个可以以多种方式连接的节点。图结构不是关系型的,但也不是真正的NoSQL,这使得它们在数据库市场上有点离群。它们擅长于表示关系,并能够分析复杂的连接,这些连接会将传统的关系引擎绑在一起。图形数据库使用节点、关系和键值对,后者使用唯一标识符定义链接的数据项。在图形术语中,这些被称为节点、边和属性。创建节点和边相对简单,这就是为什么该技术在发现和分析关系以及创建新关系方面很有用。"在遍历数据时,不必跨文件执行联接。数据税务公司(DataStax Inc.)的客户体验和图形解决方案主管乔纳森·拉斯菲尔德(Jonathan Lacefield)表示,该公司于2015年收购了开源Titan图形引擎的开发人员,并将其重建为DSE graph遍历速度很快,并且有存储数据的内存选项。"资料图:维基百科有两种基本的图形数据库。属性图通过映射节点和它们之间的关系来表示连接的数据,并且能够在任何方向遍历模型(见下图)。它们主要用于查询复杂的关系。DataStax和Neo4j都使用属性图模型。RDF triple store是为支持语义web而开发的模型。它使用独特的资源指示符和主谓-宾语隐喻,以类似简单句子的格式指向无结构数据类型,例如"Bob is 35"。这种方法非常适合于web搜索和导航,Franz Inc.的AllegroGraph和Oracle的RDF语义图就是例子。映射关系映射和分析关系的简单性使图形数据库成为客户推荐引擎和欺诈检测等领域的理想选择。这两个应用程序都要求发现模式,例如购买滑雪靴的购物者也购买了连指手套,或者消费低于特定阈值的购买者也可能是欺诈者。两者都要求这些发现被迅速提供,以便立即提出建议,或当场接受或拒绝信用卡交易。社交网络还使用图形引擎来了解成员之间的关系,并识别新的连接或亲和力组。图形引擎缩放良好,擅长管理复杂性。这就是为什么国际调查记者联合会采用这项技术,通过1300多万份文件,揭露富人和公司用来将钱藏在海外避税天堂的多层计划。"记者斯宾塞·伍德曼(Spencer Woodman)说:"我不知道如果没有这项技术,我们怎么可能完成这么大的项目。Neo4j的Webber在为一家制造公司构建产品推荐系统时,花了数年时间在关系平台上构建应用程序,直到图形顿悟降临他说:"在关系世界里,这需要四年的时间。"我找到了一个Neo4j目录,并在一天内运行了应用程序。我真不敢相信我把这个项目做对了,因为它太快了。"Comcast的Hashimoto说,关系数据库需要仔细关注模式设计以优化性能,而图形数据库则相对容易地处理新的数据元素他说:"在一个图中绘制边与进行精细连接相比非常便宜。"图或多或少是无模式的。如果我们需要创建新的元素(如帐户或首选项),它可以灵活地执行此操作。"顾客会适应吗?DataStax的Lacefield认为,随着企业越来越多地追求基于对客户关系更全面理解的个性化体验,需求也在不断增长。"这是要把客户与企业的所有联系方式都联系起来,并将它们联系在一起。"。例如,要理解两个银行账户持有人是已婚的并且是同一个家庭的一部分"在关系世界中是非常困难的,因为记录与一个客户绑定在一起。但在图的边缘,创建节点并用键值对连接节点是很简单的。DataStax已经销售了大约一年的图形引擎,客户群从20人增加到40人,翻了一番。"我认为未来这将成为DataStax的核心技术。然而,总体市场认知度仍然很低,许多客户不确定他们是否希望对利基技术做出重大承诺。图形技术需要自己的存储模型,不能直接在关系表上工作。图形数据库也使用自定义查询l

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