Die NoSQL GraphDatenbank
Einsatz und Mehrwerte in Bilderportalen
Historie
2005 2006 2007 2008 2009 2010
Umfirmierung in sones GmbH
Finanzierung über Seed Capital
GbR. Gründung
Entstehung der Idee zur
Datenbank-Technologie
T-Venture investiert
GraphDB 1.0 Release
GraphDB goesOpenSource OSE 1.1
Haben Schemata die durch Sie
vordefiniert werden müssen, um
Verbindungen zwischen Daten
untereinander repräsentieren zu
können
Sind nicht geeignet, um neue
Relationen zwischen Ihren alten und
neuen Daten zu finden
Die Datenbankwelt gestern und heute
Die Herkömmlichen: Relationale Modelle (MySQL)
Relationale DBMS eignen sich nur gut, Daten zu analysieren, deren Schemata vorher
von Ihnen definiert wurde
Sie können nicht für Strukturen benutzt werden, die vorher nicht definierbar
sind (Wie bei unstrukturierten Daten, Volltexten, eMails, Sozialen Netzwerken, Fotos,
Videos, etc.)
Mit einer GraphDatenbank ist eine direkte Navigation der neuen und zu
speichernden Daten (Bilder, Videos) zu inhaltliche benachbarten und verwandten
Datensätzen möglich, ohne damit zusätzliche Transaktionskosten zu erzeugen
Neue Zusammenhänge und Verbindungen zwischen Bildern, Videos, Musikdateien und
Content können entdeckt und abgebildet und lassen sich kostengünstig verändern
Die Datenbankwelt von morgen
Die Innovativen:
ColdplayBand
Palo AltoCity
JanePerson
IBMCompany
DavePerson
BobPerson
DesignTeamGroup
StanfordAlumnae
Group
IBM.comWeb Site
123.JPGPhoto
Dave.comWeblog
SuePerson
JoePerson
Dave.comRSS Feed
Lives in
Publisher of
Friend of
Depiction of
Depiction of
Member of
Married to
Member of
Member of
Member of
Fan of
Lives in
Subscriber to
Source of
Author of
Member of
Employee of
Fan of
Dadurch entstehen neue
Anwendungsfelder und
Möglichkeiten Mehrwerte
aus vorhandenen Daten zu
generieren
Allgemeine Mehrwerte von GraphDatenbanken
Graphenbasierte Konzepte überwinden Grenzen herkömmlicher DB-Modelle: Analytische Fähigkeiten:
• Analyse von “schlanken” Graphen statt aufwendiger “Joins “ von teilweise riesigen
Tabellenkonstrukten
• Real-time Analytics mit teilweise dramatischen Kosteneinsparungen
• Effiziente Umsetzung und Anwendung von Graph-Algorithmen (z.B. Dijkstra)
Dynamische Daten-Struktur:
• Dynamisches Ändern / Modifizieren / Updaten des existierenden Datenbank-Modells während der
Laufzeit
• Perfekt für Web 2.0-Anwendungen
Distributed storage / “Unlimited” scalability:
• Neuentwickeltes Dateisystem (patentiert) ermöglicht direktes hochperformantes Speichern der
Objekte und des n-dimensionalen Graphen auf verteilten Systemen
• Distributed Web-Database
Suche / Empfehlungen:
• Zusammengehöriger Inhalt liegt z.B. in räumlicher Nähe in einem Graphen (Kanten)
• Erstellung von Empfehlungen mit Hilfe mathematische Algorithmen in Echtzeit
• Einfache, unkomplizierte Suche und Empfehlungen von ähnlichem Inhalt
USP´s für Bilderdatenbanken und Mediaportale
Reduziert
IntelligentEinfach
Flexibel
Einfach
USP´s für Bilderdatenbanken und Mediaportale
MySQL Query
SELECT w.word AS wort, k.sig AS sig FROM co_s k,
words w WHERE k.w1_id=(SELECT w_id FROM
words w WHERE word = “Laptop”) AND
k.w2_id=w.w_id ORDER BY k.sig DESC LIMIT 10;
GQL Query
FROM Word SELECT Cooccurrences.TOP(10)
WHERE Content = ‘Laptop’;
Leicht erlernbare Anfragesprache GQL
Beliebige Skalierbarkeit – Unsere Lösung
wächst ohne Probleme mit Ihren
Anforderungen
Index
No. Subject …. …. …. …. …. …. …. …. …. ….
Indexbasierte Speicherung, erleichtert den Speicher- und Suchvorgang
SUCHE
sones
RelationaleDatenbank
Menge unstrukturierter Daten
An-frage-zeit
USP´s für Bilderdatenbanken und Mediaportale
Analyse und Gewichtung von Relevanzen
Auswerten und Erkennen von multidimensionalen Zusammenhängen
universal analytics
Intelligent
Legende:
Relevant Weniger Relevant
01
USP´s für Bilderdatenbanken und Mediaportale
Neue UseCasesSocial CRM
Skalierung auf Knopfdruck
Personalized Recommendation
Targeting Flexibel
Universal Data Access
Öffentliche Profildaten
Können aus Facebook mit Unternehmens-daten verknüpft werden. Informations-dichte steigt
Bilderdaten
TypeDimensonsWidthHeightResolutionBit depth
CompressionCameraPhotographerPrice…
Metadaten
…
Entwicklung eigener Lösungen durch ein
flexibles Datenschemata
Konsistenz Ihrer Daten trotz
Modellierung im laufenden Betrieb
Universeller Zugriff, egal wo Ihre Daten
liegen
Verknüpfung mit Ihren Unternehmensdaten
Konsolidierung und Verküpfung mit anderen Informationen
RESTWebDAV
SOAP
Automatische Generierung von Metadaten aus Bildern, Videos, Musik und Dokumenten
USP´s für Bilderdatenbanken und Mediaportale
Weniger Server
Kostenreduktion durch Hardwareeinsparungen
Reduziert
€$JPEG …
PN
G
FLV
…
AVI
Bild- oder Videodateien
müssen nur noch an einer Stelle im System abgelegt
werden
Komplexe Anfragen, in beliebiger Tiefe an die GraphDB, erfordern durch
ihre Graphenstruktur weniger Rechnerleistung
Was unterscheidet uns von anderen? - Technisch
Kombination
Persistenz: Speicherung auf ein nichtflüchtiges Speicher-medium
Flexible Daten-
modellierung im laufenden
Betrieb unserer Datenbank
Suchergebnisse und Userexperience verbessern sich stark da auch komplexe Suchanfragen, besonders in
kombinierter Form, von der sones GraphDB nach Nutzerverhalten und inhaltlicher Bedeutung bearbeitet werden
können!
Beispielsuchanfrage eines Kunden Ihres Portals:
Das können wir für Sie tun
Bilder 300dpi, Angela Merkel, Ankara, Hände reichen Suche Starten
Die Bearbeitung dieser Anfrage ist mit herkömmlichen Datenbanken kaum oder nur unter großem technischen
und zeitlichen Aufwand möglich, da die Leistung relationaler Datenbanken mit Zunahme des
Vernetzungsgrades und Komplexität der Anfrage stark abnimmt. Sie können so zwar nach den einzelnen
Schlagwörtern suchen, können sie aber kaum in Beziehung zueinander setzen und ein Bild über den
Staatsbesuch der Kanzlerin in der Türkei finden, auf dem Sie die Hände des Staatspräsidenten
Abdullah Gül schüttelt.
Die sones GraphDB kann diese Art der Anfragen in Echtzeit verarbeiten und wirklich relevante Bilder
ausgeben. Der User benötigt so wesentlich weniger Klicks zum Finden relevanter Bilder oder Videos auf Ihrer
Plattform.
Zudem sind Echtzeit-Auswertungen der Nutzerbewegung auf Ihrer Seite (Klickpfad-Tracking in Echtzeit ) und
Bearbeiten der Suchergebnisse nach regionalen und saisonalen Unterschieden möglich (Bsp.: Weihnachten,
Ostern, Sommer, aus Berlin, aus New York, können regionale und saisonale Indikatoren für unterschiedliche
Ergebniserwartungen der Nutzer sein)!
Referenzkunden Bilderdatenbank
Matthias Stöcklin, Technischer Leiter des Bilderportals Polylooks über den
Einsatz der GraphDB
“Es wird ein Redaktionstool geben, das Fotografen "Relevante Schlagworte" ("Relevant Tags") und "Verwandte Schlagworte" ("Related Tags") vorschlägt, die ihn in der Pflege der Keywords zu jedem seiner Bilder unterstützen
Damit erhöht sich die Qualität der Suchergebnisse und somit die Zahl der Verkäufe", so Matthias Stöcklin, der als Technischer Leiter polylooks.de aufbaute
Stöcklin weiter: "Dank der Technologie von sones wird der Prozess der Verschlagwortung und das Speichern von Inhalten immens vereinfacht“
Bilder und Dateien werden kategorisiert und verschlagwortet, in inhaltlicher Verbindung zueinander, gespeichert
Keywords werden gewichtet, hierdurch konnte eine Verbesserung der Suchergebnisse für Nutzer der Plattform erzielt werden
Zudem sind Echtzeit - Recommendations möglich, die auf aktuelle Ereignisse reagieren können
Steigerung der Performance durch die Graphenstruktur
Konkrete Nutzung der GraphDB 1.1
Bietet alle Endnutzer-Features
Release 06/2010github.com/sones
Einschränkung: nur GraphFS „in-memory“
Ideal für Tests
GNU AGPLv3 (GNU Affero General Public License)
Open Source Edition
Hosting ihrer Daten
Microsoft Azure Platform
Amazon EC2
ScaleUp
Cloud Edition
Small Edition10GB Daten / bis 4 CPU-Kerne
Medium Editionbis 500 GB Daten / bis 16 CPU Kerne
Large Editionohne Größen-begrenzung auf einem Server
Weitere Informationen unter:www.sones.com/produkte
Business Editions
sones GraphDB in der Cloud
Herausforderungen beim Umgang mit Daten und Content in
Unternehmen
• 90% der Online-Daten sind un- oder semistrukturiert
• In verschiedenen/ unvereinbaren Silos (Datenbanken) gespeichert
• Verändern sich dynamisch während der gesamten Laufzeit durch User
• Das Web 2.0 hat diese Entwicklung noch verschlimmert
sones kann diesem immensen Anstieg und die ständige Änderung des
Contents bewältigen, ihn durchsuchen, analysieren und relevante
Verbindungen innerhalb der Daten aufspüren
Nur eine alternative Speicherform wie die sones GraphDB wird heute und in
Zukunft mit dieser zu erwartenden Datenflut umgehen können
Was haben wir von unseren Kunden gelernt?
Stimmen aus dem Netz
sones wird die zentrale Dateispeicherung im LiSoG Stack!
Tom Uhl Serial EntrepreneurCEO TopalisInitiator LiSoGAuthor
sones ist die Zukunft der vernetzten Datenspeicherung!Wir freuen uns, wenn wir sones in der Azure Cloud vertreiben können!
Frank Fischer Manager Technical Evangelism Mircosoft
„Das ist neu, das ist innovativ und kann die Welt verändern“, prognostiziert Thomas Uhl, stellvertretender Vorsitzender des Vorstandes, der LiSoG. „Die Datenbank löst die Probleme der komplexen, vernetzten Datenhaltung, egal ob im Maschinenbau oder der Neurotechnologie. Sie schafft Transparenz. Wer die nächste Stufe der Entwicklung erreichen will, braucht die nächste Generation der Datenhaltung.“
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