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图形数据库可以满足市场要求吗

图形技术已经成为 企业数据库市场中的 下一个重要事物,时间长于我所记得的时间。对于固执己见的福音传教士 来说,这确实不缺, 他们吹嘘图形几乎是所有高级计算应用程序的灵丹妙药。

那么为什么图形技术没有进入企业主流呢?现在,许多主要的数据平台供应商都提供了基于图形的解决方案。但是,如果您不记得是谁提供了可商购的图形数据库,这些解决方案的名称或它们与竞争对手之间的差异,您将被宽恕 。一些大数据公司(例如Cloudera Inc.)已经竭尽全力声明他们没有计划提供自己的图形数据库,但很乐意将您推荐给有合作伙伴的合作伙伴。

主要解决方案提供商已对Graph技术进行了充分的“验证”,但是以某种方式未能建立起对该技术的热情,而不仅仅是狂热者的稳定核心。在公共云供应商中,最新进入图形市场的是Amazon Web Services Inc.。去年11月,在其 年度re:Invent会议上,AWS宣布了 Amazon Neptune,这是一种图形数据库即服务,其中整合了通过所述 Blazegraph之前acquihire。以下是AWS首席执行官Andy Jassy在re:Invent 上(如图)在其更大的云计算路线图中讨论了海王星和图形技术:

参加了该活动并深入研究了 海王星,我以为当时处于普遍可用的边缘。考虑 到前一年IBM 和 Microsoft都宣布了利用开源代码和支持图形数据模型的云数据库,因此这是一个合理的假设 。

因此,我对最近的ZDNet专栏文章感到惊讶, 并了解到Neptune才进入公开预览(以前仅在有限的审阅中),并且可能要到今年某个时候才能在AWS云中使用。市场似乎已经 摆脱了这一延迟,好像最大的公共云提供商进入这种利基技术并不重要。

据我所知,AWS仍致力于将Neptune添加到其庞大的高性能云数据平台产品组合中,尽管它并没有为推广该技术的应用做太多工作。所有迹象表明,只要Neptune进入市场,它仍将提供AWS去年年底承诺的可扩展性,性能,管理和易用性功能 。

据任何人估计,Neptune是一个高性能的云平台,可用于社交网络分析,推荐引擎,欺诈检测,实体解析,语义搜索和其他完善的图用例,它具有在SPARQL 和 Gremlin Traversal中执行图查询的灵活性。 语言 以及实施 物业图表 中的Apache TinkerPop有关和 知识图 中的 资源描述框架。它能够存储数十亿张图关系,并具有对S3的连续备份,执行低延迟图遍历查询,集成事务和分析处理,跨可用区复制数据,提供静态和传输中的数据加密,并支持完整备份和还原。而且它是一个本机图形数据库,而不是像Microsoft Corp.的产品那样,仅是关系或多模型数据库上的图形抽象层。

我的感觉是,图形技术与元数据管理的关系要比数据管理的关系更为紧密。正如我去年在Wikibon博客文章中讨论的那样 ,存在图来表达整个区块链,“物联网”和其他完全分布式环境中边缘之间的动态变化的连通性,上下文和控制流。

这可能是图形数据库最终将出现在大数据生态系统中的地方。该技术将成为明天的本机面向边缘的计算结构的普遍推动者。

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