Графовые базы данных

 

 

Используйте силу взаимоотношений для решения проблем досягаемости и связи в масштабе

Чтобы раскрыть истинную ценность постоянно меняющихся бизнес-данных, вам нужно понять отношения в данных гораздо более глубоко. В отличие от других баз данных, база данных графов ставит отношения на первый план, используя теорию графов и линейную алгебру для обхода и показа взаимосвязи сложных сетей данных, источников данных и точек данных. TIBCO® Graph Database позволяет вам находить, хранить и преобразовывать сложные динамические данные в полезную информацию.

Возможности графовых баз данных

Оптимизировать активы и процессы

 

Позволяет пользователям быстро создавать данные и вычислительные модели, которые устанавливают динамические отношения между организационными блоками. Эти графики знаний обеспечивают ценность, соединяя огромный массив данных вашей организации и выявляя взаимосвязи, которые позволяют ускорить оптимизацию активов и процессов.

| Аналитика бизнеса

Масштаб с исключительной производительностью

 

Линейное масштабирование по мере экспоненциального роста связанных наборов данных. Построенная на строгих математических принципах теории графов и линейной алгебры и обладающая способностью распараллеливать запросы с помощью современных аппаратных архитектур на базе графических процессоров, TIBCO Graph Database обеспечивает исключительную производительность в масштабе.

Анализировать первопричину и влияние

 

Предоставьте пользователям возможность быстро определить первопричину бизнес-возможностей или угроз. Выполните алгоритмы графов RCA на современных аппаратных архитектурах на базе графических процессоров, а затем визуально уменьшите количество потенциальных ложных срабатываний интуитивно и интерактивно.

Действительно понять IoT

 

управление данными для миллионов атрибутов и функций IoT-устройств (программируемых и непрограммируемых). Представляйте отношения, совместимость и зависимости между устройствами гибким, расширяемым и безопасным способом. Создавайте двойные представления или виртуальные удостоверения устройств, управляя несколькими профилями. Подключите к блокчейну, чтобы еще больше защитить и понять устройства в сети IoT.

Используйте хранилище данных искусственного интеллекта

 

Знания AI представлены в виде плотного временного набора сетевых данных. Графическая база данных TIBCO позволяет пользователям использовать алгоритмы и модели искусственного интеллекта, чтобы эффективно и результативно задавать правильный набор вопросов своих данных, чтобы находить дополнительные идеи.

Преимущества графовых баз данных

База данных в масштабе

База данных в масштабе

Объединение функций OLTP и OLAP в единой базе данных корпоративного уровня. Оптимистичные свойства транзакций на уровне ACID с собственным хранилищем и доступом.
Динамическая Схема

Динамическая Схема

Нативное представление отношений в виде объектной модели первого класса с динамическими атрибутами. Обработка больших постоянно изменяющихся объемов динамических данных, изменяющихся отношений и изменений схемы без влияния на производительность системы.
Массивно параллельные запросы

Массивно параллельные запросы

Поскольку наборы данных растут в геометрической прогрессии, выполняйте сложные обходы графиков и вычисления на современных графических процессорах, чтобы обеспечить линейную производительность в масштабе.
Экосистема дружественная

Экосистема дружественная

Встроенная поддержка контейнеров Docker с доступностью на рынке AWS для удобства использования. Имея легкую площадь, графическая база данных TIBCO® идеально подходит для встраиваемых вариантов.
Gremlin Query Language

Gremlin Query Language

Поддержка языка запросов Gremlin в Apache Tinkerpop, который позволяет пользователям кратко выражать сложные обходы в виде последовательности (вложенных) шагов.
Открытый исходный код

Открытый исходный код

Открытый, гибкий, расширяемый клиентский протокол. Ссылочная реализация Java и соответствующий исходный код опубликованы на GitHub под лицензией Apache 2.0. Справочная реализация NodeJS и Java REST API также доступна на GitHub.
2021-02-15T22:49:27+02:00