TigerGraph trae capacidades de análisis y aprendizaje automático a la nube



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La proximidad de la nube en el entorno de la información es cada vez mayor y quiere reforzar su función. Hoy, la organización implementó varias funciones nuevas para que los usuarios de la nube puedan ofrecer más poder de análisis e inteligencia sintética (IA) sin salir de las limitaciones de la base de datos de TigerGraph. Las actualizaciones amplifican la función de su equipo, ya que el producto de TigerGraph se convierte más en una plataforma de estadísticas y análisis de inteligencia artificial que en un simple mecanismo para almacenar datos gráficos.

“Nuestras empresas más grandes todavía están en las instalaciones”, dijo Jay Yu, vicepresidente de productos e innovación de TigerGraph. "Sin embargo, reconocemos una variedad de clientes pequeños y medianos o clientes más antiguos, en realidad se están mudando a la nube".

Análisis para la nube

Los boletines constan de 3 funciones que brindan un conjunto de reseñas y calificaciones a los clientes de la nube. Estas alternativas se ofrecían regularmente a los usuarios que se conectaban de inmediato a la base de datos, pero regularmente requerían una cantidad significativa de configuración adicional, que generalmente consistía en canalizaciones de registros grandes como Apache Spark. Las versiones en la nube ya están incluidas y disponibles para todos, incluidos aquellos que usan el nivel gratuito.

TigerGraph Insights es un dispositivo importante que ofrece opciones de código bajo y sin código, para que los clientes puedan crear reseñas e imágenes con una interfaz optimizada. El objetivo es permitir que los clientes, como los grandes clientes no técnicos, creen "testimonios gráficos" que resumen la información de la base de datos en reseñas y paneles con el objetivo de actualizarse regularmente. .

La base de datos ya ofrece a los clientes la opción de cargar registros desde la API a diferentes plataformas de evaluación de estadísticas como Tableau, pero la nueva función brinda opciones que pueden usar parte de la información de diseño de la red que se integra regularmente en el gráfico. Puede proporcionar respuestas a preguntas gráficas, como qué nodo está más conectado a diferentes nodos sin más saltos.

"Ya no buscamos actualizar el equipo que entendemos que los seres humanos ya poseen". Yu dijo: “Pero el proyecto es que no pueden hacer el trabajo gráfico. No puedes [analizar la red]. Lo más sencillo es hacer la vista tabular”.

Las bases de datos de gráficos como TigerGraph se diseñaron específicamente para registrar y examinar redes de nodos o factores estadísticos. A algunos grupos de bases de datos de gráficos independientes les gusta o agregan las funciones de almacenamiento y lectura de datos de gráficos. Las versiones en la nube de estas bases de datos y otras como AWS Neptune son una dura competencia para TigerGraph en el mercado de almacenamiento de gráficos en la nube.

ML e IA para información en la nube

Otro gran avance en el anuncio de hoy es ML Workbench, una opción para que los clientes de la nube integren directamente las populares libretas Jupyter de acceso abierto con datos gráficos. Los usuarios pueden comenzar a enseñar a la versión de IA a usar no solo registros tabulares sin procesar, sino también las interconexiones que conforman la comunidad dentro de la base de datos.

El poderoso dispositivo que adquiere conocimiento sobre (ML) inmediatamente en la base de datos se convierte en una característica importante para las bases de datos. En las eventualidades adecuadas, podría ahorrar tiempo exportar las estadísticas a una función separada, un retraso que puede ser considerable con grandes conjuntos de datos.

"Cuando miras un conjunto de hechos para discernir qué modelo hay detrás y también lo entrenas con información gráfica, de repente el modelo es mucho más inteligente". dijo Yu, quien también señaló que obviamente es mejor para tareas como la detección de fraudes donde las relaciones entre personas u otros factores estadísticos pueden ser reveladores.

Esta forma de análisis a menudo se adapta perfectamente a la nube. Las tácticas educativas pueden requerir cálculos pesados ​​y el uso de procesadores especializados que pueden usarse ocasionalmente. Los usuarios de la nube pueden ejecutar una evaluación cuando sea necesario y evitar invertir en hardware más grande.

Empresas como ofrecen a sus clientes la opción de pintar sin demora con algoritmos de estudio del sistema utilizando sus bases de datos. A algunas empresas en la nube les gusta o ha diseñado sus kits de herramientas de IA para interactuar con muchas de sus alternativas de almacenamiento de información en la nube sin demora. No es raro que las soluciones de garaje de estadísticas se vendan ahora no solo por su capacidad para recuperar hechos, sino también por integrarlos inmediatamente en un algoritmo de estudio del sistema.

La igualdad de la verdad también está revolucionando la industria del análisis de noticias. La brecha entre las herramientas de análisis y el almacén de hechos o la base de datos se está ampliando. Los científicos de hechos que ya han recurrido a organizaciones similares o están descubriendo que podrían hacer una buena parte de las pinturas utilizando equipos que pueden integrarse en la base de datos. IBM, por ejemplo, agrupa su almacenamiento estadístico en un producto que combina análisis con estudio de máquinas y almacenamiento de datos. .

Este es el mismo camino que TigerGraph está siguiendo con estos anuncios. Quiere continuar combinando de inmediato mayores características como esta en su producto, convirtiéndolo efectivamente más en una plataforma de evaluación de datos que en una simple solución de almacenamiento de información.

Las compilaciones en la nube también se están convirtiendo en una parte esencial de la publicidad, en parte porque la agencia ofrece un nivel gratuito que permite a los desarrolladores o estadísticos intentar comprar servidores o dedicar tiempo a instalar software en máquinas locales.

"Estamos viendo una gran captación en la nube", dijo Yu. Creemos que podemos hacer que sea aún menos difícil llevar el gráfico a todos. Nuestra intención es el gráfico para todos”.