TigerGraph のレビュー、先進グラフ解析プラットフォーム

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TigerGraph は、カリフォルニア州レッドウッドシティで2012年に Dr. Yu Xu により設立された非公開のソフトウェア企業であり、ネイティブな並列グラフアーキテクチャ上に構築されたリアルタイムグラフ解析プラットフォームを提供しています。膨大で相互に接続されたデータセットを処理するために設計されており、TigerGraph により、組織は複雑なマルチホップクエリと高度な解析を実行でき、詐欺検出、マネーロンダリング防止、カスタマー360分析、サプライチェーンの可視化、サイバーセキュリティなどのアプリケーションに活用されています¹². 当社のプラットフォームは C++ でエンジニアリングされ、専用のチューリング完全なクエリ言語 GSQL を採用しており、アドホッククエリと組み込みのデータベース内グラフデータサイエンスの両方を可能にします。効率的なデータ圧縮と頂点およびエッジにわたる大規模並列処理モデルを組み合わせることで、TigerGraph は（理想的な設定ではノードあたり最大100 GB/時の）高速データ取り込みと、セルフマネージド環境および AWS、GCP、Azure 上のクラウドネイティブな「Savanna」提供を含むスケーラブルな展開オプションをサポートします³⁴⁵. さらに、グラフデータサイエンスライブラリと AI アシスタント「TigerGraph CoPilot」の統合により、高度な機械学習技術と直感的なグラフクエリが橋渡しされ、複雑な関係性が技術担当者やサプライチェーンのエグゼクティブにとって即実行可能なインサイトへと直結されます.

歴史と資金調達

TigerGraph は 2012 年に設立され（当初は GraphSQL として開始され）、2017 年にリブランドされました。同社はこれまでに多額のベンチャーキャピタルを獲得しており、ステルス状態から3300万ドルの初期資金で登場し、その後2021年2月に1億500万ドルのシリーズ C ラウンドを完了し、累計資金は1億7000万ドルを超えました¹². 買収戦略を追求するのではなく、TigerGraph は継続的な製品革新と市場拡大に注力しています.

コア技術とアーキテクチャ

TigerGraph の技術基盤は、ネイティブ並列グラフ (NPG) アーキテクチャに中心を置いています:

• ネイティブエンジンと実装: コアエンジンは先進のシステムプログラミング技法を用いて C++ でゼロから構築されました。これは、計算とデータを同じ場所に配置するよう設計されたグラフストレージエンジン (GSE) とグラフ処理エンジン (GPE) で構成され、データローカリティを活かして効率的な処理を実現します³⁶.
• クエリ言語 – GSQL: TigerGraph は、チューリング完全でループや条件分岐などの手続き的構造をサポートする、専用の SQL ライクな言語 GSQL を採用しています。これにより、アドホックなクエリを容易にするだけでなく、データベース内のグラフデータサイエンスライブラリの作成も可能にしています¹.
• データ圧縮と並列処理: このプラットフォームは、専用のデータ圧縮技術を特徴とし、ストレージ要件を大幅に削減することが多いです。また、各頂点およびエッジを計算単位として扱う大規模並列処理モデルにより、大規模データセットにわたるグラフアルゴリズムの実行を最適化します⁴.

製品提供とユースケース

TigerGraph は、さまざまな分野にわたるリアルタイム分析向けに提供されています:

• 主要なアプリケーション: このプラットフォームは、詐欺検出、マネーロンダリング防止 (AML)、カスタマー 360 分析、サプライチェーンの可視化、サイバーセキュリティ、およびネットワーク分析などの分野で利用されています。しばしば10回以上に及ぶマルチホップクエリを実行する強みが、組織に対してデータ内の一見明らかでない関係性を明らかにすることを可能にします¹².
• AIおよび機械学習との統合: TigerGraph は、50以上のグラフアルゴリズム（クラスタリング、中心性、類似度、フローなど）を提供する、データベース内のグラフデータサイエンスライブラリを通じて AI と統合しています。さらに、TigerGraph CoPilot 機能は、自然言語のリクエストをグラフクエリに変換する AI アシスタントとして機能し、専門知識のないユーザーでも高度なグラフ解析にアクセスできるようにしています⁷⁸.

展開とスケーラビリティ

TigerGraph は、さまざまなビジネスニーズに対応するために、複数の展開モデルをサポートしています:

• セルフマネージドとクラウドネイティブのオプション: このプラットフォームは、セルフマネージド環境向けに、Linux サーバー、Docker コンテナ内、または Kubernetes を通じて展開できます。クラウド展開の場合、Savanna オファリングは、AWS、GCP、Azure などの主要クラウドプロバイダー上で利用可能な、完全分散型のクラウドネイティブグラフデータベースソリューションを提供します⁵.
• 運用機能: TigerGraph は、自動パーティショニング、弾力的なクラスタの拡大/縮小、および最適化されたデータロードなどの機能を強調しており、ノードあたり最大100 GB/時のデータ取り込み速度を主張しています。これらの機能により、大規模なグラフデータを扱う企業向けのスケーラブルなソリューションとして位置付けられますが、これらのパフォーマンス指標は独自に検証することが望ましいです⁴⁵.

AI とグラフデータサイエンスとの統合

TigerGraph は、グラフ解析と人工知能を統合しています:

• グラフデータサイエンスライブラリ: このデータベース内スイートには、複雑なグラフの関係性を機械学習の特徴に変換するための多様なアルゴリズムが含まれており、クラスタリング、中心性分析、類似性検出などのタスクをサポートしています⁷.
• TigerGraph CoPilot: AI アシスタントとして設計された CoPilot は、生成型 AI と自然言語処理を活用して、ユーザーが深い技術的専門知識を必要とせずにグラフデータからインサイトを得られるようにし、従来のデータサイエンスパイプラインへのグラフ解析の統合を容易にします⁸.

技術的懐疑と重要な考慮事項

TigerGraph は多くの技術的主張を行っていますが、慎重な評価が必要です:

• ベンチマーク指標: 数千万件のレコードに対するサブセカンドのクエリ応答や高いデータ取り込み速度などの主張は、特定のハードウェア構成やワークロード条件に依存することが多いため、文脈において評価されるべきです⁹.
• 専用の革新技術: 専用のデータ圧縮および並列処理手法は有望ではありますが、実際の環境では効果にばらつきが生じる可能性があります。これらのパフォーマンス向上を検証するためには、独立したベンチマークテストが不可欠です.
• 複雑性と習熟曲線: GSQL の高度な機能群は強力である一方で、新規ユーザーにとっては習得曲線が急であり、TigerGraph の洗練されたツールを既存のワークフローに統合する組織の能力に依存して成功が左右されます.

TigerGraph 対 Lokad

TigerGraph と Lokad は共に先進の計算および解析技術を活用していますが、その核心となる焦点は著しく異なります。TigerGraph は、C++ 主導の並列処理エンジンを中心に構築されたネイティブなグラフ解析プラットフォームであり、マルチホップクエリやグラフアルゴリズムを通じて連結データの探索に最適化されています。一方、Lokad は、SaaS モデルを通じた予測的サプライチェーン最適化に専念しており、専用の Envision DSL（F#, C#, TypeScript を用いて構築）を使用して、在庫、価格設定、生産計画に関する確率的予測と実行可能な意思決定を生成します。TigerGraph がリアルタイムのグラフデータサイエンスや AI 主導のインサイト（GSQL や CoPilot などの機能）を強調するのに対し、Lokad はサプライチェーンの運用の自動化と最適化に注力しています。展開モデルでも両者は異なり、TigerGraph はセルフマネージドとクラウドネイティブの両オプションを提供するのに対し、Lokad は厳格にマルチテナントのクラウドサービスです。要するに、深いデータ接続性と複雑な関係解析を多様なアプリケーション（サプライチェーンの可視化を含む）に活用したい組織は TigerGraph を選択し、エンドツーエンドのサプライチェーン意思決定自動化を目指す組織は Lokad のフォーカスしたアプローチがより適しているでしょう.

結論

TigerGraph は、ネイティブ並列処理と統合された AI 機能を融合させた堅牢で最先端のグラフ解析プラットフォームを提供し、複雑なデータ接続性の課題に対応します。そのスケーラブルなアーキテクチャ、柔軟な展開オプション、そして高度なクエリ言語により、組織は広大で相互に接続されたデータセットから実行可能なインサイトを抽出することができます。しかしながら、他の高性能システムと同様に、利用希望者はパフォーマンスの主張を批判的に評価し、専用ツールに伴う習得曲線を考慮し、その機能が既存の技術基盤と整合しているかを検証するべきです。サプライチェーンに特化したプラットフォームである Lokad と比較すると、TigerGraph は、エンドツーエンドのサプライチェーン最適化ではなく、グラフデータサイエンスに根ざした独自のアプローチを提供します.

出典