Ultipa在ACM SIGMOD全球数据库国际学术顶会发表图数据库论文

近日,应ACM SIGMOD 2023会议邀请,HPC高性能计算与存储专家、Ultipa CEO孙宇熙于6月18日至6月23日,赴西雅图参加全球数据库国际学术顶会SIGMOD 2023 ACM SIGMOD/Big Data in Emergent Distributed Environments,并报告最新论文。

据悉,该论文是在Ultipa构建Graph XAI的实践中完成的——题为《Design of Highly Scalable Graph Database Systems without Exponential Performance Degradation》。

论文中提出了:HTAP分布式共识架构、Grid网格架构、Shard自动分片架构三种图数据库系统体系架构设计模式、演化路径及适用场景。

在适用场景部分,图数据库系统面临的一大挑战——大多数现有的图分布式系统因继承了大数据与 NoSQL系统框架,普遍以存储容量为核心,无视性能计算的重要性。

这也造成了很多行业的一大痛点,特别是在金融领域中,海量且复杂的各类数据每时每刻都在大量地涌入存储,但却没有具备足够的图计算能力,可以对这些数据进行穿透、深入、实时的挖掘、分析和洞察。

金融人员也常常为此感到无奈,满怀希望地对一大堆数据进行“开采”,结果一超出查询范围,直接变成“无法返回结果”……这也从业务侧体现出计算引擎的重要性,它才是将数据变废为宝、点石成金的关键。

由实践到认知,Ultipa嬴图意识到数据需要“海存”更需要“深算”的现实需求,在水平可扩展系统上进行了集群管理机制和更深入的查询优化,并提出了“性能无指数下降的高可扩展图数据库系统架构”的理念,力求在性能计算和可扩展存储上实现相辅相成。

对此,在报告中,论文对上述的三种分布式图系统架构进行了阐述,并通过分布式图系统的演变、三种分布式图系统间特性的比较:HTAP的实时深度下钻能力;带有NameServer服务器和Meta元服务器的网格架构的“人工智能分片”;带有NS服务器、Meta元服务器及Shard服务器的水平自动分片架构;以及将HTAP与自动分片架构进行融合,以实现深度计算与海量存储的共容。论文同时引用了评测数据与案例,让读者包括与会嘉宾对图系统的可扩展性和性能有了更直观、形象和高效的理解。

孙宇熙表示,HTAP分布式架构、Grid网格架构、Automated-Shard自动分片架构在性能上是各有侧重的,并不存在一种单一的架构可以放之四海而皆准的。任何行业和组织的应用都是基于成本、主观偏好、业务逻辑、设计理念、复杂性容忍度、可服务性和很多其他因素来综合决策的;但从架构演进的角度来看,从HTAP到网格再到分片架构,显然更符合层层递进的发展方向,尤其是分片架构说明了设计复杂且有能力的图系统所涉及的多样性和复杂性,这中包含了整体的性能表现、可靠程度、绿色效能等多个方面在内的综合性能展示。

据了解,SIGMOD大会由美国计算机协会ACM数据管理专业委员会SIGMOD发起的,是数据管理、数据处理和数据存储领域最具影响力的国际性学术会议之一。本次Ultipa嬴图受邀,体现了学术界对 Ulitpa Graph XAI先进性与业界影响力的高度认可。

文/段静娜

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