企业级实时图数据库平台TigerGraph完成3100万美元A轮融资

2017-11-09 11:05 来源:飞象网
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2017年11月8日,新一代企业级实时图数据库平台TigerGraph对外宣布获得3100万美元A轮融资,同时发布了TigerGraph的通用版本——服务于企业级应用的世界上第一个也是唯一的企业级原生并行图数据库、图数据库云服务,和GraphStudio—TigerGraph的可视化软件开发工具包。TigerGraph的原生并行图技术(NPG) 为面对复杂和庞大数据的企业提供实时深度链接分析的能力。
  TigerGraph本轮3100万美元融资来自于启明创投、百度、蚂蚁金服、华创资本、AME云创投、莫拉多风险投资公司、佐德·纳齐姆、丹华资本和DCVC风投基金公司。此次融资是图数据库历史上规模最大的几轮融资之一。TigerGraph前称为GraphSQL,它的技术突破代表着图数据库演进的下一个里程碑——一个完整的、分布式的并行图计算平台,能够支持网络规模数据的实时分析。
  数据库咨询公司DB Engines调研结果显示,图数据库是所有数据库管理系统中增长最快的一类。然而,第一代图数据库的解决方案并不是为了支持现今企业所面对的海量数据和高增长率而设计的,而且它们无法提供图模型作为数据管理和分析的全部优势。因此它们无法为需要高性能深度链接分析应用程序的企业提供支持。
  TigerGraph是新一代企业级的实时图数据库平台。TigerGraph特别适用于大图——深度链接分析的最佳模型。他们能够探索、发现和预测关系。需要这些重要特性的企业应用包括:个性化推荐,反欺诈,供应链物流优化,企业知识图谱等等。
  天生而咆哮:TigerGraph的技术和功能
  与现有的解决方案不同,TigerGraph的设计很好的结合了原生图的存储和计算,支持实时图更新,并提供内置的并行计算。此外,TigerGraph的架构是模块化的,并同时支持分布式多机扩展和单机多核扩展的应用部署模型。
  TigerGraph是市场上唯一具有以下性能特点的产品:
        实时深度链接查询速度: 可以每秒每机遍历数亿个顶点/边,步数可达三步或更多, 比传统方法快多个数量级。
        实时加载图: 每台机器每小时可加载50到150 GB数据的能力。不再需要批量加载!
        超大规模: 在只有20台商用计算机的集群上,能够将20亿以上的每日事件实时流式传输到具有超过1000亿个顶点和超过6000亿个边的大数据图谱。已成功的在世界上最大的电子支付公司生产线上运行两年多。
  这些技术上的突破对于在最大的数据上进行实时分析至关重。 这些数据应用包括世界上最大的电子商务提供商的欺诈预防,世界上最大的移动电子商务公司的实时推荐,和管理世界上最大的电网公司的能源传输网。
  “我们很兴奋向业界发布经过世界上最大客户测试和考验后的通用版本产品。”TigerGraph创始人兼首席执行官许昱说。“将实时、大数据和深度链接分析结合在一个平台上,TigerGraph实现了图平台的真实承诺和优势。我们期望看到一系列由TigerGraph驱动的新型企业应用程序。就像iPhone重新定义智能手机市场一样,TigerGraph将重新定义企业数据分析市场。”
  华创资本管理合伙人吴海燕表示:“许昱博士创立的TigerGraph是一个国际一流的新一代图数据库软件公司,很好地应对了大数据时代的多级图数据实时计算分析的挑战,受到了中美两国数家企业级客户的认可。特别的,多个华创投资的高成长的金融科技公司也都通过国际技术社区主动找到和使用了TigerGraph产品,让我们看到了其技术上的价值和魅力。”
  敏捷的老虎,聪明的老虎: 为企业提供实时分析应用程序
  TigerGraph的代表客户有支付宝、VISA、软银、中国国家电网,Wish。com和Elementum。具体应用包括:
        反欺诈和反洗钱: 企业可以借助TigerGraph系统在企业数据全景图上快速部署复杂有效的反欺诈和反洗钱业务,利用实时数据和实时深度链接分析应对金融犯罪。
        消费者智能:快速部署具有强大分析关系功能的应用。零售商能够通过实时功能允许快速合成和理解消费者的行为和活动,巧妙地聚类产品,并提出个性化的推荐。

        智能供应链:提供实时可见性和分析关键的供应链操作,包括订单管理,出货状态和其他物流

        智能电网: TigerGraph的分析能力帮助能源公司监控和分析电力流动,检测瓶颈和针对电网性能问题报警,和控制实时发电的电流量。
        此次TigerGraph发布了其在Amazon EC2上云服务的通用版本,TigerGraph还发布了GraphStudio,一个同时为技术和非技术用户设计的可视化SDK,方便用户创建, 发掘,和可视化查询数据。

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责任编辑:zhangxiuqin
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