“`html
Исследователи из университета Пердью предлагают GTX: транзакционную графовую систему данных для HTAP-нагрузок
Исследователи из университета Пердью представили GTX для решения проблемы обработки графов большого масштаба с высокими темпами чтения-записи при поддержании конкурентоспособной аналитики графов. Управление динамическими графами эффективно важно для различных приложений, таких как выявление мошенничества, системы рекомендаций и обучение графовым нейронным сетям. Реальные графы часто проявляют временные локальности и точки роста, с которыми существующие транзакционные графовые системы борются.
Основные особенности GTX:
- Лишенная засовов система хранения графов с оптимизацией записи
- Использование атомарных операций для устранения засовов и многоверсионного хранения на основе дельт
- Гибридный протокол фиксации транзакций
- Индекс цепочки дельт для эффективного поиска ребер и управления контролем параллелизма
Архитектура GTX основана на лишенном засовов хранилище графов на основе списка смежности и менеджере транзакций с протоколом контроля параллелизма. Она использует многоверсионное хранилище дельт, где каждая дельта захватывает операции с вершинами или ребрами, обеспечивая эффективный доступ и обновления. GTX облегчает совместную работу параллельных транзакций и аналитики, контролируя их на уровне цепочки дельт и используя гибридный протокол групповой фиксации, что увеличивает общую производительность.
Эксперименты показывают, что GTX способна обрабатывать реальные графы с временными локальностями и точками роста, поддерживая миллионы транзакций в секунду и конкурентоспособную производительность аналитики графов.
Заключение:
Исследователи решают проблему эффективного управления динамическими графами с высокими темпами обновлений, временными локальностями и точками роста. Представленная GTX превосходит существующие системы по пропускной способности транзакций и надежности в различных рабочих нагрузках. Ее способность адаптироваться к временным локальностям и точкам роста, сохраняя конкурентоспособную производительность аналитики графов, делает ее многообещающим инструментом для приложений, требующих эффективного управления и анализа графов.
Подробнее ознакомьтесь с исследованием. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на наш Twitter. Присоединяйтесь к нашему каналу в Telegram, Discord и группе в LinkedIn.
Если вам нравится наша работа, вам понравится наша рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему сообществу в Reddit.
Исследователи из университета Пердью предлагают GTX: транзакционную графовую систему данных для HTAP-нагрузок
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте Researchers at Purdue University Propose GTX: A Transactional Graph Data System for HTAP Workloads.
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.
Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/itinai. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews или в Twitter @itinairu45358
Попробуйте AI Sales Bot https://itinai.ru/aisales Этот AI ассистент в продажах, помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru будущее уже здесь!
“`
