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sones NoSQL GraphDatenbank für Bilderportale
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sones NoSQL GraphDatenbank für Bilderportale

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  • 1. Die NoSQL GraphDatenbank
    Einsatz und Mehrwerte in Bilderportalen
  • 2. Historie
    Umfirmierung
    in sones GmbH
    Finanzierung
    über Seed Capital
    Entstehung der Idee zur Datenbank-Technologie
    GraphDBgoes
    OpenSource
    • OSE 1.1
    GbR. Gründung
    GraphDB 1.0 Release
    T-Venture investiert
  • 3. Haben Schemata die durch Sie vordefiniert werden müssen, um Verbindungen zwischen Daten untereinander repräsentieren zu können
    Sind nicht geeignet, um neue Relationen zwischen Ihren alten und neuen Daten zu finden
    Die Datenbankwelt gestern und heute
    Die Herkömmlichen: Relationale Modelle (MySQL)
    • Relationale DBMS eignen sich nur gut, Daten zu analysieren, deren Schemata vorher von Ihnen definiert wurde
    • 4. Sie können nicht für Strukturen benutzt werden, die vorher nicht definierbar sind (Wie bei unstrukturierten Daten, Volltexten, eMails, Sozialen Netzwerken, Fotos, Videos, etc.)
  • Die Datenbankwelt von morgen
    IBM.com
    Web Site
    Joe
    Person
    IBM
    Company
    Palo Alto
    City
    Lives in
    Publisher of
    Fan of
    Lives in
    Subscriber to
    Employee of
    Sue
    Person
    Jane
    Person
    Dave.com
    RSS Feed
    Coldplay
    Band
    Fan of
    Friend of
    Member of
    Design
    Team
    Group
    Depiction of
    Married to
    Source of
    123.JPG
    Photo
    Member
    of
    Bob
    Person
    Dave.com
    Weblog
    Depiction of
    Member of
    Dave
    Person
    Stanford
    Alumnae
    Group
    Member of
    Author of
    Member of
    Die Innovativen:
    Mit einer GraphDatenbank ist eine direkte Navigation der neuen und zu speichernden Daten (Bilder, Videos) zu inhaltliche benachbarten und verwandten Datensätzen möglich, ohne damit zusätzliche Transaktionskosten zu erzeugen
    Neue Zusammenhänge und Verbindungen zwischen Bildern, Videos, Musikdateien und Content können entdeckt und abgebildet und lassen sich kostengünstig verändern
    • Dadurch entstehen neue Anwendungsfelder und Möglichkeiten Mehrwerte aus vorhandenen Daten zu generieren
  • Allgemeine Mehrwerte von GraphDatenbanken
    Graphenbasierte Konzepte überwinden Grenzen herkömmlicher DB-Modelle:
    • Analytische Fähigkeiten:
    • 5. Analyse von “schlanken” Graphen statt aufwendiger “Joins “ von teilweise riesigen Tabellenkonstrukten
    • 6. Real-time Analytics mit teilweise dramatischen Kosteneinsparungen
    • 7. Effiziente Umsetzung und Anwendung von Graph-Algorithmen (z.B. Dijkstra)
    • 8. Dynamische Daten-Struktur:
    • 9. Dynamisches Ändern / Modifizieren / Updaten des existierenden Datenbank-Modells während der Laufzeit
    • 10. Perfekt für Web 2.0-Anwendungen
    • 11. Distributed storage / “Unlimited” scalability:
    • 12. Neuentwickeltes Dateisystem (patentiert) ermöglicht direktes hochperformantes Speichern der Objekte und des n-dimensionalen Graphen auf verteilten Systemen
    • 13. Distributed Web-Database
    • 14. Suche / Empfehlungen:
    • 15. Zusammengehöriger Inhalt liegt z.B. in räumlicher Nähe in einem Graphen (Kanten)
    • 16. Erstellung von Empfehlungen mit Hilfe mathematische Algorithmen in Echtzeit
    • 17. Einfache, unkomplizierte Suche und Empfehlungen von ähnlichem Inhalt
  • USP´s für Bilderdatenbanken und Mediaportale
    Intelligent
    Einfach
    Reduziert
    Flexibel
  • 18. Einfach
    USP´s für Bilderdatenbanken und Mediaportale
    Leicht erlernbare Anfragesprache GQL
    MySQL Query
    SELECT w.word AS wort, k.sig AS sig FROM co_s k, words w WHERE k.w1_id=(SELECT w_id FROM words w WHERE word = “Laptop”) AND k.w2_id=w.w_id ORDER BY k.sig DESC LIMIT 10;
    GQL Query
    FROM Word SELECT Cooccurrences.TOP(10) WHERE Content = ‘Laptop’;
    Indexbasierte Speicherung, erleichtert den Speicher- und Suchvorgang
    Index
    No. Subject
    …. ….
    …. ….
    …. ….
    …. ….
    …. ….
    sones
    Beliebige Skalierbarkeit – Unsere Lösung wächst ohne Probleme mit Ihren Anforderungen
    RelationaleDatenbank
    An-
    frage-
    zeit
    SUCHE
    Menge unstrukturierter Daten
  • 19. USP´s für Bilderdatenbanken und Mediaportale
    Intelligent
    universal analytics
    Legende:
    Relevant Weniger
    Relevant
    0
    1
    Auswerten und Erkennen von multidimensionalen Zusammenhängen
    Analyse und Gewichtung
    von Relevanzen
  • 20. USP´s für Bilderdatenbanken und Mediaportale
    Social CRM
    PersonalizedRecommendation
    Neue UseCases
    Targeting
    Skalierung auf Knopfdruck
    Universal Data Access
    SOAP
    REST
    WebDAV
    Entwicklung eigener
    Lösungen durch ein
    flexibles
    Datenschemata
    Konsistenz Ihrer Daten trotz Modellierung im laufenden Betrieb
    Flexibel
    Universeller Zugriff,
    egal wo Ihre Daten
    liegen
    Verknüpfung mit Ihren Unternehmensdaten
    Konsolidierung und Verküpfung mit anderen Informationen
    Automatische Generierung von Metadaten aus Bildern, Videos, Musik und Dokumenten
    Öffentliche Profildaten
    Bilderdaten
    Metadaten
    Können aus Facebook mit Unternehmens-daten verknüpft werden. Informations-dichte steigt
    Type
    Dimensons
    Width
    Height
    Resolution
    Bit depth

    Compression
    Camera
    Photographer
    Price

  • 21. USP´s für Bilderdatenbanken und Mediaportale
    Bild- oder Videodateien müssen nur noch an einer Stelle im System abgelegt werden
    Komplexe Anfragen, in beliebiger Tiefe an die GraphDB, erfordern durch ihre Graphenstruktur weniger Rechnerleistung
    Weniger Server
    Kostenreduktion durch Hardwareeinsparungen

    AVI
    Reduziert

    JPEG
    FLV
    PNG

    $
  • 22. Was unterscheidet uns von anderen? - Technisch
    Kombination
    Flexible Daten-modellierung im laufenden Betrieb unserer Datenbank
    Persistenz: Speicherung auf ein nichtflüchtiges Speicher-medium
  • 23.
    • Suchergebnisse und Userexperience verbessern sich stark da auch komplexe Suchanfragen, besonders in kombinierter Form, von der sones GraphDB nach Nutzerverhalten und inhaltlicher Bedeutung bearbeitet werden können!
    • 24. Beispielsuchanfrage eines Kunden Ihres Portals:
    Das können wir für Sie tun
    Bilder 300dpi, Angela Merkel, Ankara, Hände reichen
    Suche Starten
    Die Bearbeitung dieser Anfrage ist mit herkömmlichen Datenbanken kaum oder nur unter großem technischen und zeitlichen Aufwand möglich, da die Leistung relationaler Datenbanken mit Zunahme des Vernetzungsgrades und Komplexität der Anfrage stark abnimmt. Sie können so zwar nach den einzelnen Schlagwörtern suchen, können sie aber kaum in Beziehung zueinander setzen und ein Bild über den Staatsbesuch der Kanzlerin in der Türkei finden, auf dem Sie die Hände des Staatspräsidenten Abdullah Gül schüttelt.
    Die sones GraphDB kann diese Art der Anfragen in Echtzeit verarbeiten und wirklich relevante Bilder ausgeben. Der User benötigt so wesentlich weniger Klicks zum Finden relevanter Bilder oder Videos auf Ihrer Plattform.
    Zudem sind Echtzeit-Auswertungen der Nutzerbewegung auf Ihrer Seite (Klickpfad-Tracking in Echtzeit ) und Bearbeiten der Suchergebnisse nach regionalen und saisonalen Unterschieden möglich (Bsp.: Weihnachten, Ostern, Sommer, aus Berlin, aus New York, können regionale und saisonale Indikatoren für unterschiedliche Ergebniserwartungen der Nutzer sein)!
  • 25. Referenzkunden Bilderdatenbank
    Konkrete Nutzung der GraphDB 1.1
    • Bilder und Dateien werden kategorisiert und verschlagwortet, in inhaltlicher Verbindung zueinander, gespeichert
    • 26. Keywords werden gewichtet, hierdurch konnte eine Verbesserung der Suchergebnisse für Nutzer der Plattform erzielt werden
    • 27. Zudem sind Echtzeit - Recommendations möglich, die auf aktuelle Ereignisse reagieren können
    • 28. Steigerung der Performance durch die Graphenstruktur
    Matthias Stöcklin, Technischer Leiter des Bilderportals Polylooks über den Einsatz der GraphDB
    • “Es wird ein Redaktionstool geben, das Fotografen "Relevante Schlagworte" ("Relevant Tags") und "Verwandte Schlagworte" ("Related Tags") vorschlägt, die ihn in der Pflege der Keywords zu jedem seiner Bilder unterstützen
    • 29. Damit erhöht sich die Qualität der Suchergebnisse und somit die Zahl der Verkäufe", so Matthias Stöcklin, der als Technischer Leiter polylooks.de aufbaute
    • 30. Stöcklin weiter: "Dank der Technologie von sones wird der Prozess der Verschlagwortung und das Speichern von Inhalten immens vereinfacht“
  • Bietet alle Endnutzer-Features
    Release 06/2010
    github.com/sones
    Einschränkung: nur GraphFS „in-memory“
    Ideal für Tests
    GNU AGPLv3 (GNU Affero General Public License)
    Open Source Edition
    Hosting ihrer Daten
    Microsoft Azure Platform
    Amazon EC2
    ScaleUp
    Cloud Edition
    Small Edition
    10GB Daten / bis 4 CPU-Kerne
    Medium Edition
    bis 500 GB Daten / bis 16 CPU Kerne
    Large Edition
    ohne Größen-begrenzung auf einem Server
    Weitere Informationen unter:
    www.sones.com/produkte
    Business Editions
    sones GraphDB in der Cloud
  • 31. Herausforderungen beim Umgang mit Daten und Content in Unternehmen
    90% der Online-Daten sind un- oder semistrukturiert
    In verschiedenen/ unvereinbaren Silos (Datenbanken) gespeichert
    Verändern sich dynamisch während der gesamten Laufzeit durch User
    Das Web 2.0 hat diese Entwicklung noch verschlimmert
    sones kann diesem immensen Anstieg und die ständige Änderung des Contents bewältigen, ihn durchsuchen, analysieren und relevante Verbindungen innerhalb der Daten aufspüren
    Nur eine alternative Speicherform wie die sones GraphDB wird heute und in Zukunft mit dieser zu erwartenden Datenflut umgehen können
    Was haben wir von unseren Kunden gelernt?
  • 32. Stimmen aus dem Netz
    sones ist die Zukunft der vernetzten Datenspeicherung!Wir freuen uns, wenn wir sones in der Azure Cloud vertreiben können!
    sones wird die zentrale Dateispeicherung im LiSoG Stack!
    Tom Uhl
    Serial EntrepreneurCEO Topalis
    Initiator LiSoGAuthor
    Frank Fischer
    Manager Technical Evangelism Mircosoft
    „Das ist neu, das ist innovativ und kann die Welt verändern“, prognostiziert Thomas Uhl, stellvertretender Vorsitzender des Vorstandes, der LiSoG. „Die Datenbank löst die Probleme der komplexen, vernetzten Datenhaltung, egal ob im Maschinenbau oder der Neurotechnologie. Sie schafft Transparenz. Wer die nächste Stufe der Entwicklung erreichen will, braucht die nächste Generation der Datenhaltung.“
  • 33. Erfahren Sie mehr über uns
    • Website: www.sones.com/home
    • 34. Blog: developers.sones.com
    • 35. GitHub: github.com/sones/sones
    • 36. Facebook: www.facebook.com/sones.company
    • 37. twitter: twitter.com/sones
    twitter.com/sones_dev
    • LinkedIn: www.linkedin.com/companies/sones-gmbh
    • 38. Xing: www.xing.com/companies/sonesgmbh
    • 39. Crunchbase: www.crunchbase.com/company/sones
    • 40. Slideshare: www.slideshare.net/sones
  • Standort - Erfurt
    sones GmbH
    Eugen-Richter-Straße 44
    99085 Erfurt
    Germany
    Mail: info@sones.de
    Tel.: +49 (0)361/ 3026 250
    Fax: +49 (0)361/ 2445 008