Günlük ve haftalık bültenlerimize katılın, sektör lideri AI kapsamındaki en son güncellemeler ve özel içerik için. Daha Fazla Öğrenin
Şirketler, ileri düzey analitik ve büyük dil modellerine (LLM’ler) büyük yatırımlar yapmaya devam ederken, graf teknolojisi, veri yığınlarını kurmanın en çok tercih edilen yaklaşımlarından biri haline gelmiştir. Bu teknoloji, kullanıcıların verilerindeki karmaşık ilişkileri anlamasını sağlar; bu ilişkiler, geleneksel ilişkisel veritabanlarında genellikle belli olmamaktadır.
Ancak, graf veritabanlarını geleneksel ilişkisel veritabanları ile birlikte sürdürmek ve sorgulamak oldukça zor ve maliyetli bir süreçtir. Bugün, PuppyGraph, eski Google ve LinkedIn çalışanları tarafından kurulan San Francisco merkezli bir girişim, veri yığınında tüm zamanların ilk ve tek sıfır-ETL sorgu motorunu geliştirmek için 5 milyon dolar yatırım aldı. Bu motor, kullanıcıların mevcut ilişkisel verilerini ayrı bir graf veritabanına ihtiyaç duymadan ve uzun süren ETL süreçlerine gerek kalmadan, birleşik bir grafik olarak sorgulamasına olanak tanır.
Graf Teknolojisinin Gerekliliği
Graf veritabanı mimarisi, bir beyaz tahtada taslak çıkarma süreçlerine benzer; tüm bilgileri düğümler (varlıkları, insanları ve kavramları temsil eden) olarak depolar ve aralarındaki bağlantıları içerir. Bu graf yapısını kullanarak, kullanıcılar karmaşık desenleri ve ilişkileri tanımlayabilir ve hızlı bir şekilde yapay zeka/makine öğrenimi, dolandırıcılık tespiti, müşteri yolculuğu haritalama ve ağlar için risk yönetimi gibi kullanım senaryolarını uygulayabilir.
Şu anki durumda, graf teknolojilerini benimsemenin tek yolu, ayrı bir yerel graf veritabanı kurmak ve bunu kaynak veritabanı ile senkronize tutmaktır. Bu görev kolay gibi görünse de, ekiplerin veri kümelerini graf depolamaya taşımak için karmaşık ve kaynak tüketen ETL hatları kurması gerekir. Bu süreç, milyonlarca dolara mal olabilir ve aylar sürebilir, bu da kullanıcıların kritik iş sorguları yapmasını engeller.
PuppyGraph’ın Erken Dönemdeki Başarıları
PuppyGraph, sadece 2024’te piyasaya sürülmesine rağmen, kullanımı hızla artıyor. Ürünün sürekli ücretsiz geliştirici versiyonu ayda %70 oranında artan indirme oranlarıyla dikkat çekiyor.
PuppyGraph’ın kurucu ekibinden Zhenni Wu, “Geleneksel SQL sorgularında derinlik arttıkça, sorguların karmaşıklığı da artar. Çünkü her ek seviyenin bir tablo birleştirme işlemi gerektirmesi, sorgu performansını önemli ölçüde etkileyebilir. Buna karşın, grafik sorgular bu çok seviyeli ilişkileri çok daha verimli bir şekilde işler.” diyor.
PuppyGraph, geniş bir veri kaynağı yelpazesini bağlar; Google BigQuery ve Databricks gibi popüler veri göllerine bağlantı kurarak hızlandırılmış graf analitiği yapmayı sağlar. Sıfır depolama maliyeti ile, kullanıcıların mevcut veri göletlerinden doğrudan sorgulama yaparak maliyet avantajı sağlar. Kullanıcıların veri kaynaklarıyla bağlantıyı sağladıktan sonra, motor otomatik olarak bir graf şeması oluşturur ve tabloları graf modellerinde sorgular.
Gelecek Planları
PuppyGraph, geçtiğimiz yıldan daha kısa bir süre içinde Coinbase, Clarivate, Dawn Capital ve Prevelant AI gibi birçok kuruluşla başarı elde etti. Bir şirket, eski bir graf veritabanı sisteminden PuppyGraph’a geçiş yaptığında, toplam sahip olma maliyetini %80’den fazla azaltmayı başardı.
Yatırım ile, şirket ürün gelişimini hızlandırmayı, ekibini genişletmeyi ve sıfır-ETL graf sorgu motorunu dünya çapında daha fazla kuruluşa ulaştırmayı planlıyor.
Gartner’ın verilerine göre, graf teknolojileri pazarı 2025 yılına kadar 3,2 milyar dolara ulaşacak ve %28,1’lik bir CAGR ile büyüyecek. Bu alandaki diğer oyuncular arasında Neo4j, AWS Neptune, Aerospike ve ArrangoDB yer alıyor.