ThatDot accelererar strömmande dataanalys med Quine med öppen kÀllkod

ThatDot accelererar strömmande dataanalys med Quine med öppen kÀllkod


ThatDot, en startup med huvudkontor i Portland, Oregon som erbjuder en plattform för komplex hÀndelsebearbetning (CEP) för att fÄnga upp det fulla vÀrdet av strömmande data för avancerade AI- och ML-applikationer, har slÀppt programvara med öppen kÀllkod för att hjÀlpa utvecklare och datapipelineingenjörer bygga stora volymer, hÀndelsebearbetningsarbetsflöden i realtid i stor skala.

Officiellt kallad Quine, lösningen kombinerar hĂ€ndelseströmning och grafdatateknik för att ansluta till befintliga dataströmmar och bygga data till en tillstĂ„ndsfull graf. Sedan analyserar den denna graf för anvĂ€ndarspecificerade “stĂ„ende frĂ„gor” och strömmar ut resultat för att utlösa hĂ€ndelsedrivna arbetsflöden i realtid.

Quine pÄskyndar bearbetningen

Erbjudandet kommer som svaret pĂ„ ramverk för hĂ€ndelsebearbetning som Flink. Ryan Wright, medgrundare av ThatDot, noterar att dessa tidigare generationers lösningar kommer med olika begrĂ€nsningar och spenderar enorm tid – pĂ„ en skala av mĂ„nader – och anstrĂ€ngning för att bygga komplicerade hĂ€ndelsedrivna arkitekturer som bara fungerar pĂ„ korta tidsfönster av data i minnet och missa den större bilden.

Quine, Ä andra sidan, anvÀnder en handfull frÄgor för att förvandla den trÄkiga datateknikprocessen till ett eftermiddagsjobb. Det kan eliminera batchbearbetning, kopplingar pÄ flera nivÄer och andra tidskrÀvande och förÄldrade processer som drar ner och stoppar analys av strömmande data. PÄ sÄ sÀtt kan datapipelineingenjörsteam enkelt tolka hÀndelsedataströmmar i hög volym, förnya och skicka produkter snabbare och anvÀnda de framvÀxande Graph AI-verktygen som driver nÀsta vÄg inom maskininlÀrning.

Företaget, med sina lanseringspartner för tidig tillgĂ„ng och communitymedlemmar, har ocksĂ„ skapat förbyggda applikationsfunktioner som kallas “recept” för att hjĂ€lpa datapipelineingenjörer med anvĂ€ndningsfall för flera hĂ€ndelseströmmar. Detta inkluderar Blockchain Real-time Tag Propagation för att spĂ„ra penningtvĂ€tt, CDN-cache-effektivitetsanalys för att kontinuerligt övervaka CDN-loggar för att materialisera cache-effektivitet och generera varningar, och Kubernetes-hĂ€ndelseobservation för att inta Kubernetes-hĂ€ndelser och berĂ€kna tillstĂ„nd per komponent, pod och tjĂ€nst för varningar och spĂ„r av grundorsaken.

Tidigare ansökan

ThatDot skapade Quine strömningsgraflösning 2014 och har sedan dess utnyttjat den som en del av sin mjukvaruportfölj. Under 2015 hade Wright ocksÄ lett ett team av forskare och utvecklare pÄ DARPA Transparent Computing-programmet och anvÀnt Quine för att skapa nya möjligheter för att hitta och stoppa Advanced Persistent Threats (APTs). Nu tar företaget det till datapipelineingenjörer över hela vÀrlden.

“Beslutet att öppna Quine-streaminggrafen understryker ThatDots övertygelse om att den bĂ€sta infrastrukturmjukvaran frodas inom en öppen och mĂ„ngsidig gemenskap av bidragsgivare, och att vĂ€lgjord mjukvara fritt tillgĂ€nglig gynnar alla”, noterar företaget pĂ„ Quines hemsida. Lösningen kan ocksĂ„ nĂ„s pĂ„ GitHub.

VentureBeats uppdrag ska vara ett digitalt stadstorg för tekniska beslutsfattare att fÄ kunskap om transformativ företagsteknologi och handla. LÀs mer om medlemskap.