2022年2月21日,广西壮族自治区公安厅发布《广西公安大数据智能化一期建设项目云计算平台采购》的公开招标公告,预算 74503000 元。 质疑答复书 2022年3月14日发布质疑答复书桂政采函〔2022〕35号,详细内容如下。 质 疑 人:广州市普博信息科技有限公司 质疑人于2022年3月3日向本中心递交《质疑函》,对广西公安大数据智能化一期建设项目云计算平台采购(GXZC2022-G1-000095-CGZX)的采购文件提出质疑。 质疑事项1:招标文件第二章招标项目采购需求的“用户域云计算平台PaaS
导语:随着大数据的积累,数据间的联系更加复杂多样,传统单点分析技术逐渐难以满足业务需求,而能够存储海量、高效查询关系数据的图数据库,逐渐成为行业热门,且在社交、电商、金融、安全等领域得到广泛应用。 12月16日19:00-21:30,腾讯大数据星火计划系列技术沙龙第5期《图数据库EasyGraph揭秘》直播专场将于线上举办。本次沙龙,将为大家带来腾讯自研图数据库EasyGraph的相关技术讲解,同时分享落地实战经验,探讨图数据库技术的应用。想进一步了解图数据库领域前沿趋势的同学,就快来报名吧!活动详情及报
2021年12月16日20:00,博雅数智讲堂第8期在腾讯会议、B站和知乎成功举办,本次报告题目为”图数据库与知识图谱“。本期活动吸引全国2500余名高校教师参加。
作者:邵宗文,腾讯云数据库运营负责人。十余年数据库从业经验,2009年加入腾讯,曾负责腾讯网、新闻客户端、快报、视频、财经、体育等数据库平台,部署、规划及运维支持工作。06-09年曾任新浪数据库专家、数据库平台主管,有非常丰富的海量大数据经验。 本文为腾讯云数据库运营负责人邵宗文在〖2019 Gdevops全球敏捷运维峰会-广州站〗现场演讲实录。 分享概要 1、图数据库市场分析 2、图数据库应用场景 3、图数据库的优劣 大家好,非常荣幸今天跟大家分享图数据库的场景及展望,让大家知道图数据库到底是什么,
自我介绍下,我是微众银行大数据平台的工程师:周可,今天给大家分享一下 Nebula Graph 在微众银行 WeDataSphere 的实践情况。
大数据文摘作品,转载要求见文末 大数据文摘记者 宁云州 在大数据应用场景中,互联网金融一直是一个诱人但危机四伏的领域:实时性高、交易量大、风险性高。而像蚂蚁金服这样一家用户量过6亿的互联网金融机构,更是需要面对“百亿个节点万亿条边的超大规模,并且实时更新的关系图进行高并发低延时的读写”。 “金融的业务场景对于实时性的要求都很高,比如说在转账的时候,我们几乎需要在这一瞬间判断这一笔转账是不是有风险,要求响应速度非常的高,才能把钱在一秒之中转出去。”蚂蚁金服首席数据架构师俞本权这样告诉大数据文摘记者,“但在
图数据库是一种用于存储和查询图结构数据的数据库管理系统,它可以有效地处理复杂的关系网络。在识别最终受益人方面,图数据库可以发挥重要作用。下面是其应用原理的描述:
开源软件供应链点亮计划 - 暑期 2021(下简称:开源之夏)是由中国科学院软件研究所与 openEuler 社区共同举办的一项面向高校学生的暑期活动,旨在鼓励在校学生积极参与开源软件的开发维护,促进优秀开源软件社区的蓬勃发展。中科院联合包括 Nebula Graph 在内的国内各大开源社区,针对重要开源软件的开发与维护提供项目,并向全球高校学生开放报名。学生在自由选择项目后,与社区导师沟通实现方案并撰写项目计划书。被选中的学生将在社区导师指导下,按计划完成开发工作,并将成果贡献给社区。根据项目的难易程度和完成情况,参与者将获得由主办方发放的 6,000 - 12,000 不等的项目奖金。
这次主要来介绍下 Nebula 在 Akulaku 智能风控的实践。分为以下 6 个部分内容:
图数据库是一种特殊的数据库管理系统,用于存储和操作图形结构的数据。它是基于图论理论的数据库,使用图形模型来表示实体之间的关系。图数据库中的数据以节点和边的形式存在,节点表示实体,边表示实体之间的关系。
图数据库在反洗钱与智能推荐领域具有广泛的应用潜力。以下将分别阐述图数据库在这两个领域的应用,并讨论其优势和挑战。
可扩展的图数据库在分析、机器学习和人工智能领域有很多用处。它们提供了高效的数据存储和查询功能,以及丰富的图算法和图分析工具,可以帮助分析师、数据科学家和研究人员更好地理解和探索复杂的关系数据。
腾讯云数据库持续发力,产品发布和功能更新进入爆发期。继重磅推出最高50万QPS的Redis 4.0标准版(点击可跳转阅读)后,云数据库SQL Server 2017版也已全面商用。
偶然翻到一篇 12年前的文字,题目是 《mysql即将成为下一个 oracle?》,看到前边我觉得有点意思,12年前的。2007年,MYSQL 就如此厉害,有了挑战ORACLE 的气魄。
您可能想知道图数据库和关系数据库之间的区别。两者都有各自的优势和特定的用例。了解这些差异可以帮助您做出明智的决策,选择最适合您需求的数据库类型。
还记得去年我们介绍过的《国外“30天地图挑战”活动中使用的地图制图工具统计(点击查看)》吗?今年的活动早已如火如荼的开始了,现在已经接近尾声,公众号“地图的世界”每期不落地为大家介绍了网友们提交的作品,欢迎关注他们的公众号!
快手是一家全球领先的内容社区和社交平台,旨在通过短视频的方式帮助人们发现所需、发挥所长,持续提升每个人独特的幸福感。
@[TOC](Neo4j CEO Emil Eifrem 解读图数据平台引领数据库未来十年的发展) Here's the table of contents:
上面部分引用了维基百科对图数据库的词条来讲解何为图数据库,而本文整理于图数据库 Nebula Graph 交流群中对图数据库的零碎知识,作为对图数据库知识的补充。本文分为小知识及 Q&A 两部分。
会上,腾讯云数据库副总监邵宗文做了《图数据库及应用场景》的主题分享,通过腾讯云数据库多年积累的行业经验和服务客户案例,从不同视角剖析中国开源数据库发展路径,和参会者一起分享数据库行业分析发展趋势,帮助企业借助图数据库提升行业竞争力,推动行业变革。
近日悦数图数据库 v3.6.0 版本全新发布!这个版本带来了一系列令人振奋的功能和增强,进一步提升企业用户在一些特定场景的体验。同时发布的还有悦数图探索和悦数运维监控 v3.6.0 版本,新版本为您提供了更优化的可视化图探索工具和多集群可视化运维工具。
今天参加了Gdevops峰会,整体一天下来还是有不少的收获。诸多好友,见面寒暄,互相聊聊最近在干些什么,互相同步下行业的信息和状态。对于参加技术大会来说,可以明显感觉到技术的趋势:大家对于技术的态度是认真的。
作者丨教授老边 图数据库作为新兴的技术,已经引起越来越多的人们关注。近来,笔者收到很多朋友的提问,诸如如何看懂评测报告内的门门道道?如何通过评测报告,知晓各个产品间的优势和劣势?一个完备的评测报告需要哪些性能测试内容?哪些内容是考验性能的硬核标准?哪些可以忽略不计,如何去伪存真…… 为了便于大家理解,本文第一部分先介绍关于图数据库、图计算与分析中的基础知识,第二、三部分进行图数据库评测报告的解读以及兼论图计算结果正确性验证。 1 基础知识 图数据库中的操作分为两类: 面向元数据的操作,即面向顶点、边或它们
作者丨教授老边 云计算、大数据、高性能存储与计算系统架构专家 1 何需数据库? 互联网和移动互联网络的快速发展带来了数据产生速率的极大增长,每时每刻都有数以十亿量级的设备在生产出巨大体量的数据。 从数据产生的渠道来看,主要分为两类,一类是人类活动生成的数据,诸如我们日常的网页浏览、收集等移动设备的使用;另一类是机器产生的数据,如生产线设备、物联网设备、传感器、无线网络等。 从数据生成的速度来看,据国际数据公司IDC的监测数据显示,2013年,全球大数据库储量为4.3ZB(相当于47.24亿个1TB容量的移
经过行业多年的讨论和行动,图查询语言 GQL(Graph Query Language)在 2024 年 4 月 12 日正式发布。GQL 是由国际标准化组织(ISO) 和 国际电工委员会(IEC) 共同制定的图数据库查询语言标准,正式编号为 ISO/IEC 39075。GQL 为管理和查询图数据确立了统一的标准。
1月30日消息,中国信通院牵头的数据库团队标准《数据库应用迁移服务能力分级要求》(标准编号:T/CCSA 335-2021)入选工信部2022年百项团体标准应用示范项目,是大数据领域唯一入选的团体标准。
7月20日,中国农业银行发布图数据库资源配置项目中标公告,腾讯云中标。根据公告,腾讯云将为中国农业银行提供图数据库系统及客户化开发服务。此前腾讯云企业级分布式数据库TDSQL也中标了中国农业银行的分布式数据库采购项目,此次腾讯云图数据库TGDB的中标,再次表明腾讯云数据库在金融领域的能力得到认可。 图数据库是使用图结构进行语义查询的数据库,它使用节点、边和属性来表示和存储数据。在本次中国农业银行招投标测试过程中,腾讯云图数据库TGDB作为业内独有的底层不依赖第三方存储系统的原生图数据库,凭借分布
导读:近几年来,图数据在计算机领域得到了广泛的应用。互联网数据量指数级增长,大数据技术、图数据方面的应用增长很快,各家互联网大厂都在图数据分析和应用方面大量投入人力和物力。为了让我们的搜索更加智能化,腾讯音乐也借助了知识图谱。今天和大家分享下腾讯音乐在图谱检索与业务实践方面的探索,主要包括以下几大部分:
HBaseCon Asia2019 活动于 2019 年 7 月 20 日于北京金隅喜来登酒店举办,应主办方邀请,Nebula Graph 技术总监-陈恒在活动中发表演讲 “Nebula: A Graph DB based on HBase” 。本篇文章是根据此次演讲所整理出的技术干货,全文阅读需要 30 分钟。[image.png]
Nebula Graph 是由杭州欧若数网科技有限公司(官网:https://www.vesoft.com/cn/)开源的一款分布式图数据库,它主要用来解决伴随着海量数据产生,在关联数据分析、挖掘方面面临的新挑战。自 2019 年 5 月开源以来,Nebula Graph 受到了广泛的关注,许多企业、技术团队、开发者将 Nebula Graph 应用到业务上构建知识图谱、风控、数据治理、反欺诈、实时推荐等场景。在 Nebula 社区中,越来越多用户从案例分享中掌握 Nebula Graph 的使用方法,与此同时,出现了一种声音,部分用户希望能了解 Nebula Graph 背后的实现思路和原理。
设想一个场景: 在金融的反欺诈场景下,当一个用户小李 请求订单,我们可以设定一个规则:
在当今信息时代,数据已经成为企业决策和业务发展的重要驱动力。然而,随着数据量的不断增加,传统的数据处理方法已经难以满足需求。知识图谱作为一种新兴的技术,正逐渐成为处理大规模数据的关键工具。本文将深入探讨知识图谱的数据处理流程,以及图数据库在这一领域的重要作用。
第三期 nMeetup( nMeetup 全称:Nebula Graph Meetup,为由开源的分布式图数据库 Nebula Graph 发起的面向图数据库爱好者的线下沙龙) 活动于 2019 年 8 月 3 日在上海陆家嘴的汇丰银行大楼举办,我司 CEO -- Sherman 在活动中发表《 Nebula Graph Internals 》主题演讲 。本篇文章是根据此次演讲所整理出的技术干货,全文阅读需要 30 分钟,我们一起打开图数据库的知识大门吧~
近年来,传统关系数据库内核的突破性工作变得越来越少,随着各种社交网络、系统推荐等业务需求的不断发展,数据间的依赖和复杂度的逐渐增加。面对这些“连接”,关系数据库的不适应性逐步凸显,图数据库作为NoSQL中关注度最高,发展趋势最明显的数据库,在大数据时代开始被广泛关注。
LDBC(Linked Data Benchmark Council)Social Network Benchmark,简称 LDBC SNB,是一种针对社交网络场景的评估图数据库性能的基准测试。
本文旨在介绍 vivo 内部的特征存储实践、演进以及未来展望,抛砖引玉,吸引更多优秀的想法。
整理 | 田玮靖 出品 | CSDN(ID:CSDNnews) 当前,新一轮科技革命使得数据规模爆炸性增长、数据类型愈发丰富、数据应用快速深化,同时,云数据库、HTAP数据库、AI向量数据库等物种的出现,为数据库领域带来了新的技术难题和业务痛点。如:分布式中的一致性,那么多数据一致性模型,到底有什么不一样?如何保障数据安全与业务稳定发展?云数据库有哪些关键技术,怎么实现?“多云共存”,怎么进行数据库管控? 以上问题有你正在关注、疑惑的地方吗?不妨看看国内大厂都是如何解决诸多难题的吧。 10月23-24日,第
金融机构每年因欺诈带来的坏账损失每年高达数百万美元。随着在线数据量的增长,骗子的行骗能力也水涨船高,精心设计的骗局、身份窃取、欺诈手段及一些新型的诈骗手段层出不穷,方法复杂且容易广泛复制,当事后发现时,已经太迟了,客户和企业往往已经损失惨重。
从 2009 年到 2021 年,从千万交易额到千亿交易额,双 11 已经开展了 12 年。如今,每年的双 11 以及一个月后的双 12,已经成为真正意义上的全民购物狂欢节。刚刚过去的 2021 年双 11,就有超过 8 亿消费者参与。
CrowdStrike是端点保护平台(EPP)的最强者,是云交付的下一代端点保护的领导者。由于CrowdStrike邮件推送了“无文件攻击白皮书”《谁需要恶意软件?对手如何使用无文件攻击来规避你的安全
大模型、生成式AI的迅速蹿红,引爆了新一轮的信息技术革命,算力逐步成为赋能全行业数智化转型的基础能源,也拓展着各类技术领域的能力边界和想象空间。当前,人工智能与数据库的技术融合作为学术界和工业界的探索方向,已取得了不少突破性进展,随之而来的挑战更多是聚焦于数据库的底层设计与架构优化。与此同时,AI从前沿科技落地产业应用,加速着传统运维的“改朝换代”,人机协同的AIOps工作模式被普遍认为是数智时代的运维转型方向。此外,回归国内现状,信创战略已广泛推广于各行各业,接下来如何实现信创核心系统的“真替真用”乃关键所在。
为什么用关系型数据库?最常见的理由是别人在用,所以我也得用,但是这个并不是理由,而是借口。
当前的大环境和技术氛围,提供给国产化技术厂商一个千载难逢的推广机会,操作系统、数据库、中间件、办公终端各领域,无论是供应商,还是使用者,比以往任何时候都更积极和主动,并且更具成效。
一、 前言 这是之前一次线上活动的待分享内容,因为一些原因,没有成行。在此开放出来,算是对之前关心和关注朋友的一次补偿。这部分内容同时也是系列课程《知识图谱实战开发案例剖析》的学习导论。相关课程已经开放在网易云课堂,关注的朋友可以前往查看。 1.1 概述 任何一项新技术的学习,都需要学习者基于自身的情况,结合被学习内容的特点进行展开,其过程既具有特殊性,同时也具有一般性,知识图谱的学习同样如此。基于胖子哥自身的切身实践,总结出了一套系统的学习知识图谱的方法,在此分享给大家。其要点可以用简单的用两句话来概况: 1. 横向覆盖:了解知识图谱所涉及的内容有哪些,并具备初步的认知能力,实现这一步,就可以对知识图谱的全局有一个系统的把握。 2. 纵向深耕:基于特定技术点进行深度学习,重点攻关、学深、学透。 以上两个点其实也是学习的两个过程,可以交叉进行,反复迭代。 1.2 人工智能的系统架构 知识图谱是人工智能进步的阶梯,开始知识图谱的学习之前,我们需要先了解一下人工智能相关的知识。人工智能从业务视角可以分为感知能力、认知能力和服务能力三个层次,其中认知能力以语义理解和语言生成为核心。如下图所示:
知识图谱是描述客观世界存在的概念或实体以及它们之间的关系,本质上是一种基于图模型的关联网络知识表达,将实体抽象为顶点,将实体之间的关系抽象为边,通过结构化的形式对知识进行建模和描述,并将知识可视化。由于极强的表达能力和可解释性,当前已大量应用在搜索引擎、故障诊断、辅助检修、智能问答、推荐等多个领域。
索引是数据库系统中不可或缺的一个功能,数据库索引好比是书的目录,能加快数据库的查询速度,其实质是数据库管理系统中一个排序的数据结构。不同的数据库系统有不同的排序结构,目前常见的索引实现类型如 B-Tree index、B+-Tree index、B*-Tree index、Hash index、Bitmap index、Inverted index 等等,各种索引类型都有各自的排序算法。
最简单的图是单节点的,一个记录,记录了一些属性。一个节点可以从单属性开始,成长为成千上亿,虽然会有一点点麻烦。从某种意义上讲,将数据用关系连接起来分布到不同节点上才是有意义的。
大数据时代,NoSQL数据库是企业构建数据能力的核心工具之一。近期,在2022腾讯全球数字生态大会NoSQL数据库专场上,腾讯云发布了多项NoSQL产品能力升级,并重点讲解了其背后的自研技术要点及实现细节,分享了腾讯云NoSQL为广大企业提供的高可靠、高效率、低成本的企业级特性及行业解决方案。 开场演讲中,腾讯云数据库高级产品经理佘春明分享了当前NoSQL在企业应用方面的趋势与挑战。近年来,Redis已成为全球最受欢迎的NoSQL数据库之一,而随着业务的不断运营、发展,兼容Redis协议的海量KV存储需求越
“数据”,这个词对于大多数人来说已经不陌生了。数据的来源可能是互联网、各种数据库、各种软件、甚至是我们自己。似乎我们所有的生活都离不开它。
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