Managed Graph Database - Amazon Neptune - AWS
Scale your graphs with unlimited vertices and edges, and more than 100,000 queries per second for the most demanding applications. Storage scaling of up to 128Tib per cluster and read scaling with up to 15 replicas per cluster. Provide high availability for your applications and make your data durable across three Availability Zones in a Region. Global database allows a singles database to span mu
「Predix」の核は「グラフDB」にあり
米ゼネラル・エレクトリック（GE）は産業機器向けのIoT（Internet of Things）を実現するために、プラットフォームである「Predix」を開発した。Predixは「グラフデータベース（DB）」などの最新技術を意欲的に採用する。 GEがシリコンバレーに置く「GEデジタル」でPredixの開発を指揮するハレル・コデッシュCTO（最高技術責任者）に、従来型システムとPredixとの違いや、Predixの技術的特徴などを聞いた。 Predixとはどのようなプラットフォームで、従来のシステムと比較して何が違うのでしょうか。 Predixとそのほかのシステムとの違いは、大きく四つに整理できます。 一つ目の違いは、用途です。Predixは産業用機器（設備資産）の“成果”の最大化を目的とした「System of Asset（産業用機器のシステム）」を実現するプラットフォームです。産業用機器
Amazon Neptune – フルマネージドのグラフデータベースサービス | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon Neptune – フルマネージドのグラフデータベースサービス 現代の生活を可能にするために必要な全てのデータ構造やアルゴリズムの中でも、グラフは日々世界を変えています。ビジネスからは、複雑な関係性を持つリッチなデータが生まれ続け、また取り込まれ続けています。しかし開発者は未だにトラディショナルなデータベースの中でグラフのような複雑な関係性を扱うことを強要されています。必然的に、そのような関係性-リレーションシップが追加されるにつれ、パフォーマンスは劣化し、いらいらするくらい高コストで複雑なクエリとなっていきます。我々はそのようなモダンで複雑性が日々高まるようなデータセットやリレーションシップ、パターンを簡単に扱えるようにしたいと考えました。 Hello, Amazon Neptune 2017年11月29日、我々は限定プレビュ
Titan: Distributed Graph Database
Titan is a scalable graph database optimized for storing and querying graphs containing hundreds of billions of vertices and edges distributed across a multi-machine cluster. Titan is a transactional database that can support thousands of concurrent users executing complex graph traversals in real time. In addition, Titan provides the following features: Elastic and linear scalability for a growin
Building a Graph Database on AWS Using Amazon DynamoDB and Titan | Amazon Web Services
AWS Big Data Blog Building a Graph Database on AWS Using Amazon DynamoDB and Titan At AWS re:Invent 2017, we announced the preview of Amazon Neptune, a fast and reliable graph database built for the cloud. Though this blog post still shows the benefits a graph database can deliver for certain use cases, if you are about to build an application yourself and need a graph database, you should first c
グラフデータベース
SNSの普及や相互依存性の高いデータの増加に伴い、従来型のリレーショナルデータモデルの処理効率の問題を解決するために登場し、近年使われるようになったのが、「グラフデータモデル」です。本書ではこのグラフデータモデルと、このモデルを使ったグラフデータベースについて、グラフデータベースの代表的な存在であるNeo4jを使って解説。Neo4jの中心的な開発者たちによる執筆のため信頼性が高く、また、実例も随所に織り込まれ実用性も高いものとなっています。内部アーキテクチャについてもていねいに書かれており、なぜリレーショナルデータモデルよりもグラフデータモデルの方がグラフ処理に適しているのかを理解できるでしょう。本書は、グラフデータモデルとグラフデータベースの特徴と使い方をまとめた優れた入門書です。 序 まえがき 1章 はじめに 1.1 グラフとは何か 1.2 グラフ領域の概要 1.2.1 グラフデータベ
TechCrunch | Startup and Technology News
Welcome back to The Station, your central hub for all past, present and future means of moving people and packages from Point A to Point B. Rebecca Bellan here, and yup, I’m still steering the s
グラフDBのNeo4jを1日触ってみた - Wantedly Engineer Blog
こんにちは！Wantedlyで12月中にインターンシップをしていた後藤です． 今回，業務の一環としてグラフDBであるNeo4jを1日触ってみたので，それに関してつらつら書いてみたいと思います． Neo4jって？ Neo4jはグラフDB（データの構造が全てグラフ構造で表されるDB）の1つです． Javaで実装されており，オープンソースとして公開・開発が進められています． Neo4j公式 グラフDBの位置付け，及びその性質に関しては次の記事が分かりやすいでしょうか． SQLかNoSQLかという分類だと勿論NoSQLに分類されます．が，Key-Value型やドキュメント指向のものとはまた異なります． InfoQ グラフデータベース、NOSQL、Neo4j RDBやKey-Value型のDBなど，他のタイプのDBとの比較については公式マニュアルに簡単にまとめられています． 2.2. Compari
Graph Databases, published by O'Reilly Media
O'Reilly Graph Databases The Definitive Book of Graph Databases. Download your FREE copy Discover how graph databases can help you manage and query highly connected data. With this practical book, you’ll learn how to design and implement a graph database that brings the power of graphs to bear on a broad range of problem domains. Whether you want to speed up your response to user queries or build
「GraphDB徹底入門」〜構造や仕組み理解から使いどころ・種々のGraphDBの比較まで幅広く〜
PFN のオンプレML基盤の取り組み / オンプレML基盤 on Kubernetes 〜PFN、ヤフー〜Preferred Networks
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GitHub - thinkaurelius/titan: Distributed Graph Database
http://atnd.org/events/19332
neo4j open source nosql graph database