DataStax annonce DSE Graph, la seule base de données Graphe Scalable et Temps réel  

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DataStax, le leader des logiciels de bases de données pour les applications cloud, annonce aujourd’hui le lancement de DataStax Enterprise (DSE) Graph, une base de données orientée graphe scalable, destinée aux applications cloud devant gérer des données fortement connectées. S’appuyant sur Apache Cassandra™ et construit sur le framework open source orienté graphe Apache TinkerPop™, DSE Graph offre une disponibilité continue, des performances prédictibles et une montée en charge adaptée aux systèmes modernes gérant des données complexes et en mouvement. DSE Graph sera disponible publiquement au 2e trimestre.

« Nous constatons une demande croissante de la part de clients prêts à utiliser des bases de données graphes pour leurs applications cloud. Ils ont néanmoins besoin d’une plateforme réellement scalable et prête pour la production, offrant toutes les fonctionnalités d’entreprises nécessaires à leur réussite », explique Robin Schumacher, Vice-Président Produits de DataStax. « DSE Graph répond exactement à leurs besoins ; cette solution s’appuie en effet sur la base de données Cassandra et importe l’ensemble des fonctionnalités d’entreprises proposées par DSE, notamment la sécurité avancée, les fonctionnalités de recherche avancée (Apache Solr) et d’analyse intégrée (Apache Spark), la supervision et l’administration visuelle, etc. »

Dans leur rapport du 25 juillet 2015 intitulé « Making Big Data Normal With Graph Analytics », Mark Beyer et Nick Heudecker, analystes chez Gartner, déclaraient :

« Les graphes constituent une excellente méthode pour évaluer, révéler et analyser des relations entre des données jusqu’ici méconnues. Au lieu d’examiner et d’analyser des données sous la forme d’éléments distincts et indépendants, un graphe permet de mettre en évidence la fréquence, la force et l’orientation des relations entre ces données. » Le rapport souligne également que « l’entreprise peut recourir à des graphes lorsque l’analyse traditionnelle ne parvient pas à identifier les raisons d’un comportement inhabituel au sein d’un processus opérationnel. Les graphes supportent entre autre les réseaux de personnes, de processus et de machines. Ils permettent également la création de moteurs de recommandations multifacettes, des moteurs d’analyses transactionnelles, notamment des modèles de fraudes, etc. »[1].

Présentation de DataStax Enterprise Graph

Inspirée de la base de données graphe scalable open source Titan, dont DataStax a intégré les équipes suite au rachat de Aurelius en 2015, DSE Graph exploite une nouvelle suite de composants qui s’étendent bien au-delà des capacités de base proposées par Titan, autorisant ainsi une migration depuis Titan et d’autres bases de données graphes supportées par TinkerPop. DSE Graph hérite des atouts clés de Cassandra, notamment sa disponibilité continue, sa fonctionnalité de lecture/écriture distribuée, sa scalabilité linéaire, ses temps de réponse à faible latence prédictibles et sa robustesse opérationnelle. DSE Graph intègre également des extensions d’entreprise provenant de DataStax Enterprise, parmi lesquelles la protection des données, la sécurité avancée, la recherche d’entreprise et l’analyse intégrées, des outils de supervision, de développement et d’administration visuelle.

DataStax Enterprise Graph propose une solution complète pour le développement et la gestion de fonctionnalités graphes pour les applications cloud :

●      DataStax Enterprise Server : Ce composant offre les fonctionnalités d’une base de données graphe avancée incluant un optimiseur de requêtes intelligent, le partitionnement automatique des données graphes, un moteur d’exécution de requêtes distribuées, ainsi que des structures d’indexation spécifiques aux graphes, tous conçus pour accroître la performance des applications graphes en ligne. DSE Graph est construit avec TinkerPop, le framework et le langage standard de l’industrie des bases de données graphes.

●      DataStax OpsCenter : Une nouvelle version pour la gestion, la supervision et le provisioning complets de DSE Graph.

●      DataStax Studio : Une nouvelle solution web permettant aux développeurs de visualiser le graphe et d’optimiser le temps de développement avec l’écriture/exécution de requêtes graphes.

●      Drivers DataStax : Disponibles pour tous les langages de développement courants et optimisé pour supporter le langage de développement graphe Gremlin, ainsi que les API DSE Analytics/Search et CQL.

Cas d’utilisation spécifiques aux graphes

Il existe toute une série de cas où le recours à une base de données graphe est mieux adaptée que d’autres systèmes de gestion de bases de données, notamment les systèmes de bases de données relationnelles ou NoSQL. Par exemple :

●      Gestion des données référentielles : Une entreprise doit par exemple comprendre les relations entre les données sur plusieurs de ses unités opérationnelles afin d’obtenir une vue globale de ses clients. Un modèle graphe regroupe des données hétérogènes, qui seront ensuite exploitées à la fois par des outils de business intelligence et des applications métiers.

●      Recommandation et personnalisation : Les entreprises doivent comprendre comment amener rapidement et efficacement leurs clients à acquérir leurs produits. L’analyse de graphes constitue l’outil le plus efficace pour assurer des tâches de recommandation et de personnalisation dans une application et prendre des décisions au vu des valeurs fournies par les données.

●      Sécurité et détection des fraudes : Dans un réseau complexe et fortement interdépendant mêlant utilisateurs, entités, transactions, événements et interactions, une base de données graphe peut contribuer à mettre en lumière les interactions frauduleuses et/ou inhabituelles, présentant un risque pour la sécurité ou un problème de conformité.

●      Internet des objets et réseaux informatiques : L’Internet des objets recourt généralement à des dispositifs ou à des machines générant des informations chronologiques telles que des événements et des états. Les bases de données graphes sont particulièrement adaptées à ces applications du fait de la complexité élevée liée à l’intégration de flux provenant de différents points. De plus, les analyses impliquées dans des traitements, telle que l’analyse des root cause, prennent en compte de nombreuses relations entre les données. Une analyse globale de l’ensemble des points connectés présente alors un intérêt bien supérieur à un traitement individuel de ces points.

Un support multi-modèle pour répondre aux problématiques de l’entreprise

Dans leur rapport du 4 août 2015 intitulé « Market Guide for NoSQL DBMSs », Nick Heudecker, Merv Adrian et Etisham Zaidi[2]], analystes chez Gartner, soulignent « qu’à l’avenir, les architectures et les déploiements de SGBD seront multi-modèles ». Gartner précise également qu’« à l’horizon 2017, les principaux SGBD opérationnels proposeront des modèles de données multiples, relationnels et NoSQL, au sein d’une plateforme unique ».

Aujourd’hui, les applications cloud modernes englobent de nombreux composants qui diffèrent en termes d’exigences de modèle de données. De fait, une base de données proposant des capacités multi-modèles constituera une solution simplifiée et plus agile afin de permettre une mise sur le marché rapide d’applications cloud. DSE Graph fait partie de la plateforme multi-modèles de DSE. DSE supporte les modèles de données clé-valeur et tabulaires, les modèles JSON/ document et les graphes, chacun de ces modèles de données héritant des atouts clés de Cassandra et des fonctionnalités d’entreprise de DSE.

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DataStax annonce DSE Graph, la seule base de données Graphe Scalable et Temps réel  

Happy businessman raising hands with clenched fists, sitting at his working desk with laptop and paper note, being excited and cheerful. Representing to getting a job or having a good news for example. 14th avril, 2016

DataStax, le leader des logiciels de bases de données pour les applications cloud, annonce aujourd’hui le lancement de DataStax Enterprise (DSE) Graph, une base de données orientée graphe scalable, destinée aux applications cloud devant gérer des données fortement connectées. S’appuyant sur Apache Cassandra™ et construit sur le framework open source orienté graphe Apache TinkerPop™, DSE Graph offre une disponibilité continue, des performances prédictibles et une montée en charge adaptée aux systèmes modernes gérant des données complexes et en mouvement. DSE Graph sera disponible publiquement au 2e trimestre.

« Nous constatons une demande croissante de la part de clients prêts à utiliser des bases de données graphes pour leurs applications cloud. Ils ont néanmoins besoin d’une plateforme réellement scalable et prête pour la production, offrant toutes les fonctionnalités d’entreprises nécessaires à leur réussite », explique Robin Schumacher, Vice-Président Produits de DataStax. « DSE Graph répond exactement à leurs besoins ; cette solution s’appuie en effet sur la base de données Cassandra et importe l’ensemble des fonctionnalités d’entreprises proposées par DSE, notamment la sécurité avancée, les fonctionnalités de recherche avancée (Apache Solr) et d’analyse intégrée (Apache Spark), la supervision et l’administration visuelle, etc. »

Dans leur rapport du 25 juillet 2015 intitulé « Making Big Data Normal With Graph Analytics », Mark Beyer et Nick Heudecker, analystes chez Gartner, déclaraient :

« Les graphes constituent une excellente méthode pour évaluer, révéler et analyser des relations entre des données jusqu’ici méconnues. Au lieu d’examiner et d’analyser des données sous la forme d’éléments distincts et indépendants, un graphe permet de mettre en évidence la fréquence, la force et l’orientation des relations entre ces données. » Le rapport souligne également que « l’entreprise peut recourir à des graphes lorsque l’analyse traditionnelle ne parvient pas à identifier les raisons d’un comportement inhabituel au sein d’un processus opérationnel. Les graphes supportent entre autre les réseaux de personnes, de processus et de machines. Ils permettent également la création de moteurs de recommandations multifacettes, des moteurs d’analyses transactionnelles, notamment des modèles de fraudes, etc. »[1].

Présentation de DataStax Enterprise Graph

Inspirée de la base de données graphe scalable open source Titan, dont DataStax a intégré les équipes suite au rachat de Aurelius en 2015, DSE Graph exploite une nouvelle suite de composants qui s’étendent bien au-delà des capacités de base proposées par Titan, autorisant ainsi une migration depuis Titan et d’autres bases de données graphes supportées par TinkerPop. DSE Graph hérite des atouts clés de Cassandra, notamment sa disponibilité continue, sa fonctionnalité de lecture/écriture distribuée, sa scalabilité linéaire, ses temps de réponse à faible latence prédictibles et sa robustesse opérationnelle. DSE Graph intègre également des extensions d’entreprise provenant de DataStax Enterprise, parmi lesquelles la protection des données, la sécurité avancée, la recherche d’entreprise et l’analyse intégrées, des outils de supervision, de développement et d’administration visuelle.

DataStax Enterprise Graph propose une solution complète pour le développement et la gestion de fonctionnalités graphes pour les applications cloud :

●      DataStax Enterprise Server : Ce composant offre les fonctionnalités d’une base de données graphe avancée incluant un optimiseur de requêtes intelligent, le partitionnement automatique des données graphes, un moteur d’exécution de requêtes distribuées, ainsi que des structures d’indexation spécifiques aux graphes, tous conçus pour accroître la performance des applications graphes en ligne. DSE Graph est construit avec TinkerPop, le framework et le langage standard de l’industrie des bases de données graphes.

●      DataStax OpsCenter : Une nouvelle version pour la gestion, la supervision et le provisioning complets de DSE Graph.

●      DataStax Studio : Une nouvelle solution web permettant aux développeurs de visualiser le graphe et d’optimiser le temps de développement avec l’écriture/exécution de requêtes graphes.

●      Drivers DataStax : Disponibles pour tous les langages de développement courants et optimisé pour supporter le langage de développement graphe Gremlin, ainsi que les API DSE Analytics/Search et CQL.

Cas d’utilisation spécifiques aux graphes

Il existe toute une série de cas où le recours à une base de données graphe est mieux adaptée que d’autres systèmes de gestion de bases de données, notamment les systèmes de bases de données relationnelles ou NoSQL. Par exemple :

●      Gestion des données référentielles : Une entreprise doit par exemple comprendre les relations entre les données sur plusieurs de ses unités opérationnelles afin d’obtenir une vue globale de ses clients. Un modèle graphe regroupe des données hétérogènes, qui seront ensuite exploitées à la fois par des outils de business intelligence et des applications métiers.

●      Recommandation et personnalisation : Les entreprises doivent comprendre comment amener rapidement et efficacement leurs clients à acquérir leurs produits. L’analyse de graphes constitue l’outil le plus efficace pour assurer des tâches de recommandation et de personnalisation dans une application et prendre des décisions au vu des valeurs fournies par les données.

●      Sécurité et détection des fraudes : Dans un réseau complexe et fortement interdépendant mêlant utilisateurs, entités, transactions, événements et interactions, une base de données graphe peut contribuer à mettre en lumière les interactions frauduleuses et/ou inhabituelles, présentant un risque pour la sécurité ou un problème de conformité.

●      Internet des objets et réseaux informatiques : L’Internet des objets recourt généralement à des dispositifs ou à des machines générant des informations chronologiques telles que des événements et des états. Les bases de données graphes sont particulièrement adaptées à ces applications du fait de la complexité élevée liée à l’intégration de flux provenant de différents points. De plus, les analyses impliquées dans des traitements, telle que l’analyse des root cause, prennent en compte de nombreuses relations entre les données. Une analyse globale de l’ensemble des points connectés présente alors un intérêt bien supérieur à un traitement individuel de ces points.

Un support multi-modèle pour répondre aux problématiques de l’entreprise

Dans leur rapport du 4 août 2015 intitulé « Market Guide for NoSQL DBMSs », Nick Heudecker, Merv Adrian et Etisham Zaidi[2]], analystes chez Gartner, soulignent « qu’à l’avenir, les architectures et les déploiements de SGBD seront multi-modèles ». Gartner précise également qu’« à l’horizon 2017, les principaux SGBD opérationnels proposeront des modèles de données multiples, relationnels et NoSQL, au sein d’une plateforme unique ».

Aujourd’hui, les applications cloud modernes englobent de nombreux composants qui diffèrent en termes d’exigences de modèle de données. De fait, une base de données proposant des capacités multi-modèles constituera une solution simplifiée et plus agile afin de permettre une mise sur le marché rapide d’applications cloud. DSE Graph fait partie de la plateforme multi-modèles de DSE. DSE supporte les modèles de données clé-valeur et tabulaires, les modèles JSON/ document et les graphes, chacun de ces modèles de données héritant des atouts clés de Cassandra et des fonctionnalités d’entreprise de DSE.

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