極度に大きなグラフの処理は現在でもなお難しい問題だ。しかし最近のビッグデータ技術の進歩は,このようなタスクをより実用的なものにしている。ニューヨークを拠点にクロスデバイスなコンテント配信を手掛けているTapadはビッグデータを活用して,テラバイトサイズのデータにまで拡張可能なグラフ処理を,ビジネスモデルの中心とするスタートアップだ。 FacebookやTwitterなどソーシャルネットワークには,グラフ表現に適したデータが含まれている。一方でグラフは,Tapadのデバイスグラフのように,もっと不明確なデータの表現に使用することもできる。Tapadの共同創設者でCTOのDag Liodden氏は,デバイスの表現方法としてグラフが合理的である理由を,次のように説明する。 Tapadではデバイス間の関係をモデル化するために,グラフ指向のアプローチを採用しています。このDevice Graph上で
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