蚂蚁图计算正式升级为TuGraph,查询效率提升10倍!兼容性更强

简介: 蚂蚁集团“大规模图计算系统GeaGraph”正式升级为TuGraph ,并完成了产品3.0版本的迭代。迭代后的版本查询效率提升10倍,兼容性更强。


    蚂蚁集团“大规模图计算系统GeaGraph”正式升级为TuGraph ,并完成了产品3.0版本的迭代。迭代后的版本查询效率提升10倍,兼容性更强。

     在正在召开的CNCC2021(中国计算机大会)上,清华大学教授、蚂蚁图计算技术负责人陈文光受邀分享了图计算领域最新研究成果,并在大会期间正式宣布了此消息。

image.png

         

   TuGraph  3.0针对OpenCypher查询进行了性能优化,增加各类查询场景覆盖,并优化了离线数据导入功能,以满足各类场景下的离线数据导入需求,实现包括  MySQL、SQL Server、Oracle、PostgreSQL、HDFS、Hive、HBase、OTS、ODPS  等各种异构数据源与TuGraph的高效数据同步。

    蚂蚁集团图计技术拥有领先的在线、近线、离线三线计算能力,图仿真一年数据能够在3天内完成,在国际处于领先水平,同时拥有世界规模领先的图数据库集群。目前蚂蚁集团已经将TuGraph在金融安全领域规模化应用,成为业务风控能力的重要基础设施,为蚂蚁集团各业务场景提供了业界领先的实时和时序大规模图分析能力,在数字支付、数字服务、数字金融等核心业务中,显著提升了风险行为的实时识别能力和审理分析效率。全球范围来看,图计算技术目前已被应用于金融安全、互联网、工业、生物医药、公共安全、智慧城市等多个领域,成为全球研发机构、新兴创业公司,以及大型科技公司逐浪的“新风口”。

    蚂蚁集团TuGraph也已正式对社会开放,并在十余家企业的典型场景中得到了应用,比如和国家电网联研院合作,将TuGraph用于电网操作模拟仿真。接下来,TuGraph计划向开发者提供免费试用版本。

image.png

     2021年,蚂蚁集团TuGraph曾获“世界互联网领先科技成果”奖,是图数据库基准性能测试LDBC-SNB世界纪录保持者,性能领先第二名7.6倍,本次新版本的发布将进一步拉大其领先优势。与此同时, TuGraph已完成了包括麒麟软件等的兼容性测试,获得了国内主流操作系统、服务器等软硬件厂商的兼容认证。

相关文章
|
13天前
|
存储 NoSQL 关系型数据库
|
5月前
|
测试技术
优化if-else的11种方案
优雅编码不仅提升程序效率,也增进代码可读性与维护性。通过早返回减少嵌套逻辑、运用三元运算符简化条件判断、采用`switch-case`优化多分支结构、实施策略模式灵活应对不同情境、利用查找表快速定位处理方式、封装函数明确职责划分、应用命令模式解耦操作与调用、引入状态模式管理复杂状态变化、重构条件表达式以增强清晰度、运用断言确保前提条件、及合理异常处理等十大技巧,使代码更加精炼与优雅。
99 4
优化if-else的11种方案
|
17天前
|
存储 SQL 监控
计算效率提升 10 倍,存储成本降低 60%,灵犀科技基于 Apache Doris 建设统一数据服务平台
灵犀科技早期基于 Hadoop 构建大数据平台,在战略调整和需求的持续扩增下,数据处理效率、查询性能、资源成本问题随之出现。为此,引入 [Apache Doris](https://doris.apache.org/) 替换了复杂技术栈,升级为集存储、加工、服务为一体的统一架构,实现存储成本下降 60%,计算效率提升超 10 倍的显著成效。
计算效率提升 10 倍,存储成本降低 60%,灵犀科技基于 Apache Doris 建设统一数据服务平台
|
1月前
|
人工智能 分布式计算 监控
云应用开发平台CAP综合评测:优势与提升空间并存
随着云计算技术的发展,阿里云的云应用开发平台CAP成为开发者构建高效应用的重要工具。本文从CAP快速部署项目体验、空白项目创建体验及与同类产品对比三方面,深入分析其在云应用开发领域的表现,展示了CAP在模板选择、性能测试、二次开发等方面的优点与不足,提出了改进建议,旨在帮助开发者更好地利用CAP进行开发。
|
2月前
|
SQL 缓存 监控
接口性能倍增记:一次成功的优化实践
在软件开发过程中,接口性能优化是提升用户体验和系统稳定性的关键环节。本文将分享一次接口优化的成功案例,从问题发现到解决方案实施,详细介绍我们的优化过程和成果。
39 0
|
3月前
|
机器学习/深度学习 并行计算 算法
GPU加速与代码性能优化:挖掘计算潜力的深度探索
【10月更文挑战第20天】GPU加速与代码性能优化:挖掘计算潜力的深度探索
|
5月前
|
数据采集 人工智能 算法
谷歌发布大模型数据筛选方法:效率提升13倍,算力降低10倍
【8月更文挑战第31天】近日,谷歌发布了一项名为多模态对比学习联合示例选择(JEST)的研究成果,旨在优化大模型预训练过程中的数据筛选。JEST通过联合选择数据批次而非独立选择示例,利用多模态对比目标揭示数据间的依赖关系,提高了学习效率。实验表明,JEST能显著加速训练并降低计算成本,最多减少13倍迭代次数和10倍计算量。这一成果有望推动大模型预训练更加高效和经济。论文详情见:https://arxiv.org/abs/2406.17711。
86 2
|
8月前
|
机器学习/深度学习 监控 自动驾驶
新视频分析技术TDViT发布:提升稠密视频分析效率
【2月更文挑战第16天】新视频分析技术TDViT发布:提升稠密视频分析效率
121 1
新视频分析技术TDViT发布:提升稠密视频分析效率
|
8月前
|
SQL 架构师 大数据
提升企业级数据处理效率!3.0 系列版本的四个集群优化点详解
为了帮助企业更好地进行大数据处理,我们在此前 TDengine 3.x 系列版本中进行了几项与集群相关的优化和新功能开发,本文将对这几项重要优化进行详细阐述。
126 0
|
运维 监控 Serverless
函数计算3.0评测:更强大的功能,更简单的操作,更出色的性价比
函数计算3.0版是一个全托管Serverless计算服务的重大升级版本,它具有更高的弹性,更少的复杂性,更多的灵活性和更好的成本效益。它采用了统一的处理程序签名,消除了服务概念,并支持自定义域名,使函数成为一级实体,便于管理和运维。此版本还改进了函数执行引擎,支持新的计量模式和自定义运行时,并增加了更多种类的触发器类型,使用户可以更加方便地使用云服务和调试。