Die Graph-Datenbank TigerGraph ist ab sofort in Version 3.2 erhältlich. Das Update enthält rund 40 neue Funktionen in den Bereichen Verfügbarkeit, Skalierbarkeit, Verwaltung und Cloud-Sicherheit.
TigerGraph 3.2 bringt eine Reihe neuer Funktionen für Entwickler und Data Scientists mit.
(Bild: TigerGraph)
Zu den neuen Funktionen zählt eine verbesserte Business Continuity durch die regionsübergreifende Replikation von TigerGraph-Clustern. Die Skalierbarkeit wurde über den 30TB LDBC-SNB BI-Benchmark nachgewiesen: TigerGraph ist nach eigenen Angaben der erste und einzige kommerzielle Anbieter, der hier mit über 70 Milliarden Nodes und mehr als 500 Milliarden Edges punkten konnte.
Über Cluster Resizing, schnelleres Backup und Restore sowie direkter Kontrolle über die Ressourcenzuweisung für große Queries wurde das Management vereinfacht. Integrierte Kubernetes-Unterstützung ist ebenso vorhanden, wie umfassende Sicherheits- und Zugriffskontrolle über benutzerdefinierte Rollen.
Entwickler und Data Scientists im Fokus
TigerGraph hat in Version 3.2 außerdem den Funktionsumfang für Entwickler ausgebaut. So wurde nun WCAG-konforme („Web Content Accessibility Guidelines“) Accessibility in GraphStudio sichergestellt. Auch die Abfragesprache wurde verbessert und enthält nun unter anderem über 30 integrierte Funktionen sowie flexible Variablendefinitionen und Abfragefunktionsparameter. Zudem sind Batch-Abfragen für Build und Installation nun schneller und stabiler.
Die aktuelle Version enthält auch Verbesserungen für Data Scientists. So sind nun fortschrittliche Funktionen für maschinelles Lernen in der TigerGraph In-Database Graph Data Library (ehemals Graph Algorithm Library) an Bord. Nutzer können nun auf die doppelte Anzahl integrierter Graph-Algorithmen zurückgreifen, einschließlich neuer Varianten zur Grapheneinbettung, wie etwa Node2Vec und FastRP.
Die vollständigen Release Notes sind auf der Website von TigerGraph verfügbar.
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Stand vom 30.10.2020
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