10倍市场空间、10000倍运行速度,「Ultipa」的图数据库是否迎来了自己的“春天”?

数据库作为三大基础软件 , 近年来增势稳定 , 据调查 , 市场规模年复合增长率约为17% 。 IDC预计 , 到2024年国内关系型数据库市场规模可达271亿元 。
而受到外部环境和信息安全因素影响 , 数据库市场迎来国产替换历史机遇 。 2020年起 , 政府、事业单位的数据库国产化替换正在逐步向行业推进 。 而截至2019年底 , 国外厂商仍占据我国数据库市场80%以上份额 。 国产替代化的浪潮无疑给了国内数据库企业巨大的机会 , 如何充分发挥自身优势 , 把握市场机会成了国产数据化企业需要深刻思考的问题 。
“Ultipa图数据库的运行速度将是传统关系型数据库的10000倍、是其他大数据框架的100倍 , 这也是我们在此次时代变革中的核心竞争力之一 , ”Ultipa创始人孙宇熙介绍到:“科技创新是企业的核心竞争力 , 与世界顶级公司百舸争流 , 更能激发出我们做出颠覆性创新产品的动力 。 ”
Ultipa成立于2019年底 , 是一家高性能实时图数据库、图计算、知识图谱解决方案提供商 , 致力于赋能客户实时发现数据间的深度关联关系 。 Ultipa的创始团队来自于硅谷和国内顶级互联网公司及全球财富100强企业 , 致力于构建全球化新一代数据库产品与图计算服务平台 。 创始人孙宇熙作为连续创业者 , 拥有20余年硅谷和北京跨国公司与创业公司任职经历 , 曾任Allhistory.com的首席执行官、EMC CCOE首席技术官、EMC中国研究院院长、Splashtop OS首席架构师(Chrome OS前身) 。
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Ultipa创始人:孙宇熙
本文图片来源于Ultipa , 经授权使用
Ultipa的产品架构由嬴图服务器、嬴图知识图谱以及嬴图SaaS云服务三部分组成 。 其中嬴图服务器(Ultipa Server)是基于Ultipa高并发内存计算与存储引擎构建的高可用图数据库及图中台系统 , 兼具有高性能、高数据吞吐率、图算法集丰富高效、查询简单灵活等优点 , 并可根据不同业务诉求快速搭建上层应用解决方案 。 相较于传统服务器成本节省超过70% , 方案实施时间缩短80% 。
嬴图知识图谱(Ultipa Knowledge Graph , 又称Ultipa Manager)是基于Ultipa Server的高可用、可视化数据库管理平台 。 通过嬴图知识图谱可以对图数据库进行全面的管理 , 例如集群管理、用户及权限管理、图数据的CRUD操作、子图管理、性能优化、算法可视化等操作 。 嬴图专利化的图谱的样式定制和“加工器”功能可以帮助用户灵活的对图谱数据进行二次处理 , 并能在图谱上快速构建业务逻辑 。
嬴图SaaS部署在公有云之上的SaaS化的Ultipa高性能图数据库服务 。 它具有使用便捷、低成本、随用随付费等云化特点 。 嬴图SaaS也可以被定制化地部署在企业的私有云或混合云环境内 , 以满足对于图计算、图分析、图查询的需求 。
凭借三款产品的技术优势与行业先进性 , Ultipa围绕全行业构建了系统性解决方案 , 并重点深入金融领域尤其以银行、券商与保险行业为主 。
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以银行为例 , 银行目前遇到的最大问题是如何降低管理风险和成本 , 如洗钱、套现、羊毛党、欺诈、风险评估管理等 。 而Ultipa的HTAP(图数据库)高可用分布式集群由OLTP+OLAP构成 , 即在同一个集群内实现在线交易与在线分析的融合处理 , 缩短在线交易的步骤 , 压缩处理时间 , 减少可被攻击点 , 以帮助银行提高运营效率 , 降低被攻击风险;实现实时图计算和分析;提供可解释AI、一站式AI , 深度赋能企业 , 满足用户需求 。
以某头部股份制银行为例 , 银行的零售业务存在高延迟(大于20ms)、峰值TPS&QPS难以满足业务部门需求、透明度低、功能性(可操作性)差等痛点 , Ultipa为该行提供的“算力+算法+可视化+可解释AI”解决方案 , 对数据库性能、可扩展性和功能性上做出多维痛点打击 , 主要体现在以下几点:
1. 高密度并发计算能力:对底层算力的释放与利用;
2. 线性可扩展的能力:同样可以对底层算力深入利用;
3. 深度遍历的能力:在大图中的深度遍历的能力(通过近邻无索引的数据结构支撑);
4. 动态实时剪枝能力:在图中边面向点、边过滤边遍历是所有其它图计算平台或图数据库都缺失的功能 。
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