「Gemini in BigQuery」「Spanner Graph」など、Google Cloudが多数の新機能を発表（アスキー） - Yahoo!ニュース
Google Cloudは2024年8月2日、データベースやデータレイクハウス、アナリティクス、AI/ML、BIといった同社“Data Cloud”領域のサービスについて、多数の新発表を行った。 【もっと写真を見る】 Google Cloudは2024年8月2日、データベースやデータレイクハウス、アナリティクス、AI/ML、BIといった同社“Data Cloud”領域のサービスについて、多数の新発表を行った。 メディア向けの説明会では、AIおよびデータ分析関連の新発表をプラットフォーム＆テクニカル インフラストラクチャ VP兼GMのブラッド・カルダー氏が、データベース関連の新発表をデータベース VP兼GMのアンディ・ガットマンズ氏が、それぞれ紹介した。 本記事では「生成AI」「モダナイズ」「開発者」という3分類で、主な新発表をまとめる。なお、今回の新発表には一般提供開始（GA）となったもの
OpenLink Software: Virtuoso Homepage
As a combined multi-model DBMS and Data Virtualization platform, Virtuoso enables fast and flexible integration of data across APIs, Various Data Formats, and DBMS platforms without compromising security, performance, or deployment platform options. OpenLink Virtuoso is an innovative platform that intertwines open standards for Data Access, Integration, and Management with the transformative poten
Titan: Distributed Graph Database
Titan is a scalable graph database optimized for storing and querying graphs containing hundreds of billions of vertices and edges distributed across a multi-machine cluster. Titan is a transactional database that can support thousands of concurrent users executing complex graph traversals in real time. In addition, Titan provides the following features: Elastic and linear scalability for a growin
第8回データマイニング+WEB勉強会＠東京で発表してきました。「MongoDBとAjaxで作る解析フロントエンド＆GraphDBを用いたソーシャルデータ解析」 - doryokujin's blog
お久しぶりです。@doryokujinです。11/14(日)に行われました、第８回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京−大規模解析・ウェブ・クオンツ 祭り−で発表してきました。Togetterも参考にして下さい。 発表者・参加者双方の議論を重視するこの勉強会、今回もアツイ議論が絶えず巻起こって、とてもエキサイティングで有意義な勉強会でした。僕は前回に引き続き、今回も発表側として参加させていただきました。その時の資料は以下になります。 MongoDBとAjaxで作る解析フロントエンド＆GraphDBを用いたソーシャルデータ解析 View more presentations from doryokujin. 前回のログ解析バックエンドの続編として、散在する各種ログを集計してMongoDBに入っているデータを表・グラフとして可視化するためのフロントエンドのお話と、ソーシャルデータの解析をG
Running Large Graph Algorithms - Evaluation of Current State-of-the-Art and Lessons Learned - High Scalability -
On the surface nothing appears more different than soft data and hard raw materials like iron. Then isn’t it ironic, in the Alanis Morissette sense, that in this Age of Information, great wealth still lies hidden deep beneath piles of stuff? It's so strange how directly digging for dollars in data parallels the great wealth producing models of the Industrial Revolution. The piles of stuff is the
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Graph Database Query Languages
IBM Developer
(PDF) Partial Update: Efficient Materialized View Maintenance in a Distributed Graph Database
One-Stop GenAI Stack to Build Production-Ready Apps | DataStax
COM.lounge TV » Blog Archive » CLTV45: The Evolution of the Graph Data Structure from Research to Production