Datenbank-as-a-Service TigerGraph bietet seine Datenbank stundenweise an

Während Unternehmen wie Google oder LinkedIn ihr komplettes Geschäft auf Graph-Datenbanken aufgebaut haben, benötigen andere ein solches Werkzeug nur selten. An diese Kunden richtet sich das jüngste Angebot des kalifornischen Softwareunternehmens TigerGraph: Unter der Bezeichnung „TigerGraph Cloud“ bietet es seine Software „as a Service“ an – wenn es denn sein soll, auch nur für eine Stunde

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Der Tiger ist auf dem Sprung nach Europa. Das 2012 gegründete Softwareunternehmen TigerGraph mit Sitz in Redwood, Kalifornien, hat sich gerade erst 32 Millionen US-Dollar Wachstumskapital beschafft. Zweck der B-Runden-Finanzierung unter Leitung des Handelshauses SIG Susquehanna ist es, die weltweite Expansion anzuschieben und die Weiterentwicklung der hochskalierbaren Graph-Datenbank „TigerGraph“ zu fördern. Die Software ist erst seit 2017 auf dem Markt und wurde laut Anbieter speziell für Cloud-Strukturen und massiv-parallele Systeme entwickelt.

In Europa hat TigerGraph erst eine rudimentäre Business-Struktur aufgebaut. Bislang handelt es sich um ein rundes Dutzend Mitarbeiter, aber Europachef Martin Darling rechnet nach eigenem Bekunden mit einem 300-prozentigen Wachstum pro Jahr. Die deutsche Vertretung besteht derzeit in Vertriebschef Zeljko Dodlek, der in Kürze Verstärkung durch einen Technical Manager erwartet.

Wie viele Kunden TigerGraph in Europa und speziell in Deutschland hat, will das Unternehmen nicht verraten. Lieber verweist es auf das potenzielle Marktwachstum, das Gartner mit 100 Prozent pro Jahr beziffere; das seien dann 2022 rund sechs Milliarden US-Dollar weltweit. Noch ist die Klientel, die statt oder neben einer relationalen Datenbank-Management-Software auch eine Graph-DB einsetzt, überschaubar. Wie TigerGraph mit Bezug auf Gartner-Daten einräumt, liegt ihr Anteil derzeit bei 15 Prozent.

Hohe Skalierung auch für Normalanwender

Graph-Datenbanken sind dafür ausgelegt, Verbindungen zwischen Datenbank-Items anzulegen, zu speichern und wiederaufzufinden. Dabei kommen sie auch mit Datenquellen klar, die sich ständig ändern. Ihre Stärken spielen sie zum Beispiel im Zusammenhang mit Suchalgorithmen oder Empfehlungsmaschinen aus. Einen guten Job machen sie auch bei der Entdeckung von Datendiebstahl oder Täuschungsversuchen („Fraud Detection“) und beim Management von Lieferketten (Supply Chain Management) – eigentlich überall, wo es um Informationsnetze und Beziehungen geht.

Unternehmen wie Amazon, Google und LinkedIn habe ihre eigenen Graph-Datenbanken, vermarkten sie allerdings – wenn überhaupt – nur in abgespeckter Version. Dazu Darling: „Wir liefern das auch an die Enterprise-Kunden.“ Wobei „das“ eine Datenbank-Software ist, die nach TigerGraph-Angaben extrem schnell lädt, wenig Speicher benötigt und sehr hoch skalierbar ist – sowohl hinsichtlich Datenvolumen als auch nach Zahl der Datenknoten. Die aktuelle Version TigerGraph 2.0 sei zudem für eine Compliance mit der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) vorbereitet, wie TigerGraph verkündet hat.

Auch für Cloud-Muffel

Die Graph-Datenbank kann vor Ort auf der hauseigenen Hardware installiert werden. Sie ist aber auch über die Cloud-Plattformen von Amazon (AWS), Google und Microsoft (Azure) zu haben. Für Kunden mit ganz speziellen Ansprüchen betreibt TigerGraph sie ausnahmsweise auch als Managed Service, also auf anbietereigener Hardware, aber speziell für einen bestimmten Anwender.

Wer keine Lust hat, sich mit dem Thema Cloud näher zu befassen, und die Graph-Verarbeitung auch nicht als zentral für sein Geschäft erachtet, interessiert sich möglicherweise für das jüngste Angebot von TigerGraph; der Anbieter bezeichnet es als „TigerGraph Cloud“, was allerdings leicht irreführend ist.

Anders als beispielsweise die „Oracle Cloud“ ist das keine hauseigene Cloud-Struktur, sondern ein Service, bei dem der Kunde nur mit TigerGraph als alleinigem Ansprechpartner zu tun hat. Der Anbieter nimmt dem Kunden das komplette Management der Infrastruktur ab. Aufgaben wie Server installieren, konfigurieren und verwalten, Daten-Backups planen und überwachen oder Sicherheitsvorkehrungen treffen, kann sich der Anwender sparen.

Zuerst mit AWS im Hintergrund

Theoretisch soll der Kunde dabei selbst auswählen, ob er den Service aus einer AWS-, Google- oder Azure-Cloud beziehen will. Praktisch kann ihm das allerdings egal sein, denn sein Vertragspartner ist ja TigerGraph. „Er kann zwar im zweiten Schritt wählen, welche Infrastruktur er bevorzugt, aber eine Rechnung bekommt er nur von uns“, sagt der deutsche Vertriebschef Dodlek.

So ganz korrekt ist das dann allerding doch nicht: Bislang bietet TigerGraph diesen Service nur auf der marktführenden AWS-Plattform an. Aber Google und Azur sollen in Kürze folgen, so das Versprechen. Abgerechnet wird strikt nach Zeit, wobei die kürzest mögliche Nutzungsdauer bei einer Stunde liegt. Die TigerGraph Cloud läuft auf dem Produkt-Release 2.5 mit dem neuen Spark-Connector.

Hauptvorteil der Lösung: Der Kunde kommt schneller zum Zug. „Er braucht nur eine Instanz zu bauen, die Daten zu laden – und schon kann er loslegen“, erläutert Darling. Über die Kosten schweigt sich TigerGraph noch aus – schlägt aber vor, dass der Kunde das Gespräch mit dem Anwender suchen soll, wenn er bemerkt, dass er mehr „Use Cases“ für die Graph-Datenbank findet, als er anfangs dachte. „Da gibt es dann sicher eine für ihn günstigere Zahlweise“, stellt der Europachef klar.

Für diejenigen, die noch daran zweifeln, ob das etwas für sie sei, und für Analysten oder Universitäten stellt TigerGraph eine Instanz kostenfrei zur Verfügung. Zudem gibt es ein „Starter Kit“ mit etwa einem Dutzend gebrauchsfertiger Pakete für Szenarien wie Kundenanalysen, Betrugsaufdeckung, Echtzeit-Empfehlungen und Machine Learning. Damit können sich die Kunden schnell fertige Lösungen basteln.

Neues GUI in Arbeit

Am Produkt selbst will TigerGraph mithilfe der frischen Finanzmittel auch weiterarbeiten: Hier steht vor allem das User-Interface im Fokus. „Da gibt es noch Einiges zu verbessern“, räumt Darling ein. Außerdem kämen immer wieder Anforderungen von Kundenseite, auf die TigerGraph gern eingehe, ergänzt Dodlek: „Wir sind klein genug, um auf unsere Kunden hören zu können.“

Last, but not least, arbeitet TigerGraph gemeinsam mit dem Mitbewerb an der speziell für verteilte Datenbanken entwickelten Abfragesprache „Graph Query Language“ (GQL). Die angestrebte Standardisierung der Sprache durch das internationale Standardisierungsgremium ISO wäre ein wichtiger Schritt, um den Graph-DB-Markt zu festigen und zu entwickeln.

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