Die NoSQL GraphDatenbank<br />Einsatz und Mehrwerte in Bilderportalen<br />
Historie<br />Umfirmierung <br />in sones GmbH<br />Finanzierung <br />über Seed Capital<br />Entstehung der Idee zur Date...
Haben Schemata die durch Sie vordefiniert werden müssen, um Verbindungen zwischen Daten untereinander repräsentieren zu kö...
Sie können nicht für Strukturen benutzt werden, die vorher nicht definierbar sind (Wie bei unstrukturierten Daten, Volltex...
Analyse von “schlanken” Graphen statt  aufwendiger “Joins “ von teilweise riesigen Tabellenkonstrukten
Real-time Analytics mit teilweise dramatischen Kosteneinsparungen
Effiziente Umsetzung und Anwendung von Graph-Algorithmen (z.B. Dijkstra)
Dynamische Daten-Struktur:
Dynamisches  Ändern / Modifizieren / Updaten des existierenden Datenbank-Modells während der Laufzeit
Perfekt für Web 2.0-Anwendungen
Distributed storage / “Unlimited” scalability:
Neuentwickeltes Dateisystem (patentiert) ermöglicht direktes hochperformantes Speichern der Objekte und des n-dimensionale...
Distributed Web-Database
Suche / Empfehlungen:
Zusammengehöriger Inhalt  liegt z.B. in räumlicher Nähe in einem Graphen (Kanten)
Erstellung von Empfehlungen mit Hilfe mathematische Algorithmen in Echtzeit
Einfache, unkomplizierte Suche und Empfehlungen von ähnlichem Inhalt</li></li></ul><li>USP´s für Bilderdatenbanken und Med...
Einfach<br />USP´s für Bilderdatenbanken und Mediaportale<br />Leicht erlernbare Anfragesprache GQL<br />MySQL Query<br />...
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sones NoSQL GraphDatenbank für Bilderportale

  1. 1. Die NoSQL GraphDatenbank<br />Einsatz und Mehrwerte in Bilderportalen<br />
  2. 2. Historie<br />Umfirmierung <br />in sones GmbH<br />Finanzierung <br />über Seed Capital<br />Entstehung der Idee zur Datenbank-Technologie<br />GraphDBgoes<br />OpenSource<br /><ul><li>OSE 1.1</li></ul>GbR. Gründung <br />GraphDB 1.0 Release<br />T-Venture investiert<br />
  3. 3. Haben Schemata die durch Sie vordefiniert werden müssen, um Verbindungen zwischen Daten untereinander repräsentieren zu können<br />Sind nicht geeignet, um neue Relationen zwischen Ihren alten und neuen Daten zu finden<br />Die Datenbankwelt gestern und heute<br />Die Herkömmlichen: Relationale Modelle (MySQL)<br /><ul><li>Relationale DBMS eignen sich nur gut, Daten zu analysieren, deren Schemata vorher von Ihnen definiert wurde
  4. 4. Sie können nicht für Strukturen benutzt werden, die vorher nicht definierbar sind (Wie bei unstrukturierten Daten, Volltexten, eMails, Sozialen Netzwerken, Fotos, Videos, etc.)</li></li></ul><li>Die Datenbankwelt von morgen<br />IBM.com<br />Web Site<br />Joe<br />Person<br />IBM<br />Company<br />Palo Alto<br />City<br />Lives in<br />Publisher of<br />Fan of<br />Lives in<br />Subscriber to<br />Employee of<br />Sue<br />Person<br />Jane<br />Person<br />Dave.com<br />RSS Feed<br />Coldplay<br />Band<br />Fan of<br />Friend of<br />Member of<br />Design<br />Team<br />Group<br />Depiction of<br />Married to<br />Source of<br />123.JPG<br />Photo<br />Member <br />of<br />Bob<br />Person<br />Dave.com<br />Weblog<br />Depiction of<br />Member of<br />Dave<br />Person<br />Stanford<br />Alumnae<br />Group<br />Member of<br />Author of<br />Member of<br />Die Innovativen:<br />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<br />Neue Zusammenhänge und Verbindungen zwischen Bildern, Videos, Musikdateien und Content können entdeckt und abgebildet und lassen sich kostengünstig verändern<br /><ul><li>Dadurch entstehen neue Anwendungsfelder und Möglichkeiten Mehrwerte aus vorhandenen Daten zu generieren</li></li></ul><li>Allgemeine Mehrwerte von GraphDatenbanken<br />Graphenbasierte Konzepte überwinden Grenzen herkömmlicher DB-Modelle:<br /><ul><li>Analytische Fähigkeiten:
  5. 5. Analyse von “schlanken” Graphen statt aufwendiger “Joins “ von teilweise riesigen Tabellenkonstrukten
  6. 6. Real-time Analytics mit teilweise dramatischen Kosteneinsparungen
  7. 7. Effiziente Umsetzung und Anwendung von Graph-Algorithmen (z.B. Dijkstra)
  8. 8. Dynamische Daten-Struktur:
  9. 9. Dynamisches Ändern / Modifizieren / Updaten des existierenden Datenbank-Modells während der Laufzeit
  10. 10. Perfekt für Web 2.0-Anwendungen
  11. 11. Distributed storage / “Unlimited” scalability:
  12. 12. Neuentwickeltes Dateisystem (patentiert) ermöglicht direktes hochperformantes Speichern der Objekte und des n-dimensionalen Graphen auf verteilten Systemen
  13. 13. Distributed Web-Database
  14. 14. Suche / Empfehlungen:
  15. 15. Zusammengehöriger Inhalt liegt z.B. in räumlicher Nähe in einem Graphen (Kanten)
  16. 16. Erstellung von Empfehlungen mit Hilfe mathematische Algorithmen in Echtzeit
  17. 17. Einfache, unkomplizierte Suche und Empfehlungen von ähnlichem Inhalt</li></li></ul><li>USP´s für Bilderdatenbanken und Mediaportale<br />Intelligent<br />Einfach<br />Reduziert<br />Flexibel<br />
  18. 18. Einfach<br />USP´s für Bilderdatenbanken und Mediaportale<br />Leicht erlernbare Anfragesprache GQL<br />MySQL Query<br />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;<br />GQL Query<br />FROM Word SELECT Cooccurrences.TOP(10) WHERE Content = ‘Laptop’;<br />Indexbasierte Speicherung, erleichtert den Speicher- und Suchvorgang<br />Index<br />No. Subject<br />…. ….<br /> …. ….<br /> …. ….<br /> …. ….<br /> …. ….<br />sones<br />Beliebige Skalierbarkeit – Unsere Lösung wächst ohne Probleme mit Ihren Anforderungen<br />RelationaleDatenbank<br />An-<br />frage-<br />zeit<br />SUCHE<br />Menge unstrukturierter Daten<br />
  19. 19. USP´s für Bilderdatenbanken und Mediaportale<br />Intelligent<br />universal analytics<br /> Legende:<br /> Relevant Weniger <br /> Relevant<br />0<br />1<br />Auswerten und Erkennen von multidimensionalen Zusammenhängen<br />Analyse und Gewichtung <br />von Relevanzen<br />
  20. 20. USP´s für Bilderdatenbanken und Mediaportale<br />Social CRM<br />PersonalizedRecommendation<br />Neue UseCases<br />Targeting<br />Skalierung auf Knopfdruck<br />Universal Data Access<br />SOAP<br />REST<br />WebDAV<br />Entwicklung eigener <br />Lösungen durch ein<br /> flexibles <br />Datenschemata<br />Konsistenz Ihrer Daten trotz Modellierung im laufenden Betrieb<br />Flexibel<br />Universeller Zugriff, <br />egal wo Ihre Daten <br /> liegen<br />Verknüpfung mit Ihren Unternehmensdaten<br />Konsolidierung und Verküpfung mit anderen Informationen<br />Automatische Generierung von Metadaten aus Bildern, Videos, Musik und Dokumenten<br />Öffentliche Profildaten<br />Bilderdaten<br />Metadaten<br />Können aus Facebook mit Unternehmens-daten verknüpft werden. Informations-dichte steigt<br />Type<br />Dimensons<br />Width<br />Height<br />Resolution<br />Bit depth<br />…<br />Compression<br />Camera<br />Photographer<br />Price<br />…<br />
  21. 21. USP´s für Bilderdatenbanken und Mediaportale<br />Bild- oder Videodateien müssen nur noch an einer Stelle im System abgelegt werden<br />Komplexe Anfragen, in beliebiger Tiefe an die GraphDB, erfordern durch ihre Graphenstruktur weniger Rechnerleistung <br />Weniger Server<br />Kostenreduktion durch Hardwareeinsparungen<br />…<br />AVI<br />Reduziert<br />…<br />JPEG<br />FLV<br />PNG<br />€<br />$<br />
  22. 22. Was unterscheidet uns von anderen? - Technisch<br />Kombination<br />Flexible Daten-modellierung im laufenden Betrieb unserer Datenbank<br />Persistenz: Speicherung auf ein nichtflüchtiges Speicher-medium<br />
  23. 23. <ul><li>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. 24. Beispielsuchanfrage eines Kunden Ihres Portals:</li></ul>Das können wir für Sie tun<br />Bilder 300dpi, Angela Merkel, Ankara, Hände reichen<br />Suche Starten<br />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.<br />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. <br />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)!<br />
  25. 25. Referenzkunden Bilderdatenbank <br />Konkrete Nutzung der GraphDB 1.1<br /><ul><li>Bilder und Dateien werden kategorisiert und verschlagwortet, in inhaltlicher Verbindung zueinander, gespeichert
  26. 26. Keywords werden gewichtet, hierdurch konnte eine Verbesserung der Suchergebnisse für Nutzer der Plattform erzielt werden
  27. 27. Zudem sind Echtzeit - Recommendations möglich, die auf aktuelle Ereignisse reagieren können
  28. 28. Steigerung der Performance durch die Graphenstruktur</li></ul>Matthias Stöcklin, Technischer Leiter des Bilderportals Polylooks über den Einsatz der GraphDB<br /><ul><li>“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. 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. 30. Stöcklin weiter: "Dank der Technologie von sones wird der Prozess der Verschlagwortung und das Speichern von Inhalten immens vereinfacht“</li></li></ul><li>Bietet alle Endnutzer-Features<br />Release 06/2010<br />github.com/sones<br />Einschränkung: nur GraphFS „in-memory“<br />Ideal für Tests<br />GNU AGPLv3 (GNU Affero General Public License)<br />Open Source Edition<br />Hosting ihrer Daten<br />Microsoft Azure Platform<br />Amazon EC2<br />ScaleUp<br />Cloud Edition<br />Small Edition<br /> 10GB Daten / bis 4 CPU-Kerne<br />Medium Edition<br /> bis 500 GB Daten / bis 16 CPU Kerne<br />Large Edition<br /> ohne Größen-begrenzung auf einem Server<br />Weitere Informationen unter:<br />www.sones.com/produkte<br />Business Editions<br />sones GraphDB in der Cloud<br />
  31. 31. Herausforderungen beim Umgang mit Daten und Content in Unternehmen<br />90% der Online-Daten sind un- oder semistrukturiert<br />In verschiedenen/ unvereinbaren Silos (Datenbanken) gespeichert<br />Verändern sich dynamisch während der gesamten Laufzeit durch User<br />Das Web 2.0 hat diese Entwicklung noch verschlimmert<br />sones kann diesem immensen Anstieg und die ständige Änderung des Contents bewältigen, ihn durchsuchen, analysieren und relevante Verbindungen innerhalb der Daten aufspüren<br />Nur eine alternative Speicherform wie die sones GraphDB wird heute und in Zukunft mit dieser zu erwartenden Datenflut umgehen können<br />Was haben wir von unseren Kunden gelernt?<br />
  32. 32. Stimmen aus dem Netz<br />sones ist die Zukunft der vernetzten Datenspeicherung!Wir freuen uns, wenn wir sones in der Azure Cloud vertreiben können!<br />sones wird die zentrale Dateispeicherung im LiSoG Stack!<br />Tom Uhl <br />Serial EntrepreneurCEO Topalis<br />Initiator LiSoGAuthor<br />Frank Fischer <br />Manager Technical Evangelism Mircosoft<br />„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.“<br />
  33. 33. Erfahren Sie mehr über uns<br /><ul><li>Website: www.sones.com/home
  34. 34. Blog: developers.sones.com
  35. 35. GitHub: github.com/sones/sones
  36. 36. Facebook: www.facebook.com/sones.company
  37. 37. twitter: twitter.com/sones</li></ul>twitter.com/sones_dev<br /><ul><li>LinkedIn: www.linkedin.com/companies/sones-gmbh
  38. 38. Xing: www.xing.com/companies/sonesgmbh
  39. 39. Crunchbase: www.crunchbase.com/company/sones
  40. 40. Slideshare: www.slideshare.net/sones</li></li></ul><li>Standort - Erfurt<br />sones GmbH<br />Eugen-Richter-Straße 44<br />99085 Erfurt<br />Germany<br />Mail: info@sones.de<br />Tel.: +49 (0)361/ 3026 250<br />Fax: +49 (0)361/ 2445 008<br />

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