DSE Graph est une des fonctions du système de gestion de bases de données distribuées multi-modèles, qui supporte aussi les modèles de données clés-valeurs, tabulaires et JSON/documents. Parmi les participants au programme de développement de DSE Graph figurent Kerser Permanente, Cambridge Intelligence et Linkurioux.

Dans leur rapport du 25 juillet 2015 intitulé « Making Big Data Normal With Graph Analytics », Mark Beyer et Nick Heudecker, analystes chez Gartner, déclaraient :

« Les graphes constituent une excellente méthode pour évaluer, révéler et analyser des relations entre des données jusqu’ici méconnues. Au lieu d’examiner et d’analyser des données sous la forme d’éléments distincts et indépendants, un graphe permet de mettre en évidence la fréquence, la force et l’orientation des relations entre ces données. » Le rapport souligne également que « l’entreprise peut recourir à des graphes lorsque l’analyse traditionnelle ne parvient pas à identifier les raisons d’un comportement inhabituel au sein d’un processus opérationnel. Les graphes supportent entre autre les réseaux de personnes, de processus et de machines. Ils permettent également la création de moteurs de recommandations multifacettes, des moteurs d’analyses transactionnelles, notamment des modèles de fraudes, etc. »[1].

Présentation de DataStax Enterprise Graph

Inspirée de la base de données graphe scalable open source Titan, dont DataStax a intégré les équipes suite au rachat de Aurelius en 2015, DSE Graph exploite une nouvelle suite de composants qui s’étendent bien au-delà des capacités de base proposées par Titan, autorisant ainsi une migration depuis Titan et d’autres bases de données graphes supportées par TinkerPop. DSE Graph hérite des atouts clés de Cassandra, notamment sa disponibilité continue, sa fonctionnalité de lecture/écriture distribuée, sa scalabilité linéaire, ses temps de réponse à faible latence prédictibles et sa robustesse opérationnelle. DSE Graph intègre également des extensions d’entreprise provenant de DataStax Enterprise, parmi lesquelles la protection des données, la sécurité avancée, la recherche d’entreprise et l’analyse intégrées, des outils de supervision, de développement et d’administration visuelle.

DataStax Enterprise Graph propose une solution complète pour le développement et la gestion de fonctionnalités graphes pour les applications cloud :

– DataStax Enterprise Server :

Ce composant offre les fonctionnalités d’une base de données graphe avancée incluant un optimiseur de requêtes intelligent, le partitionnement automatique des données graphes, un moteur d’exécution de requêtes distribuées, ainsi que des structures d’indexation spécifiques aux graphes, tous conçus pour accroître la performance des applications graphes en ligne. DSE Graph est construit avec TinkerPop, le framework et le langage standard de l’industrie des bases de données graphes.

– DataStax OpsCenter :

Une nouvelle version pour la gestion, la supervision et le provisioning complets de DSE Graph.

– DataStax Studio :

Une nouvelle solution web permettant aux développeurs de visualiser le graphe et d’optimiser le temps de développement avec l’écriture/exécution de requêtes graphes.

– Drivers DataStax :

Disponibles pour tous les langages de développement courants et optimisé pour supporter le langage de développement graphe Gremlin, ainsi que les API DSE Analytics/Search et CQL.

Cas d’utilisation spécifiques aux graphes

Il existe toute une série de cas où le recours à une base de données graphe est mieux adaptée que d’autres systèmes de gestion de bases de données, notamment les systèmes de bases de données relationnelles ou NoSQL. Par exemple :

– Gestion des données référentielles :

Une entreprise doit par exemple comprendre les relations entre les données sur plusieurs de ses unités opérationnelles afin d’obtenir une vue globale de ses clients. Un modèle graphe regroupe des données hétérogènes, qui seront ensuite exploitées à la fois par des outils de business intelligence et des applications métiers.

– Recommandation et personnalisation :

Les entreprises doivent comprendre comment amener rapidement et efficacement leurs clients à acquérir leurs produits. L’analyse de graphes constitue l’outil le plus efficace pour assurer des tâches de recommandation et de personnalisation dans une application et prendre des décisions au vu des valeurs fournies par les données.

– Sécurité et détection des fraudes :

Dans un réseau complexe et fortement interdépendant mêlant utilisateurs, entités, transactions, événements et interactions, une base de données graphe peut contribuer à mettre en lumière les interactions frauduleuses et/ou inhabituelles, présentant un risque pour la sécurité ou un problème de conformité.

– Internet des objets et réseaux informatiques :

L’Internet des objets recourt généralement à des dispositifs ou à des machines générant des informations chronologiques telles que des événements et des états. Les bases de données graphes sont particulièrement adaptées à ces applications du fait de la complexité élevée liée à l’intégration de flux provenant de différents points. De plus, les analyses impliquées dans des traitements, telle que l’analyse des root cause, prennent en compte de nombreuses relations entre les données. Une analyse globale de l’ensemble des points connectés présente alors un intérêt bien supérieur à un traitement individuel de ces points.

Un support multi-modèle pour répondre aux problématiques de l’entreprise
Dans leur rapport du 4 août 2015 intitulé « Market Guide for NoSQL DBMSs », Nick Heudecker, Merv Adrian et Etisham Zaidi[2]], analystes chez Gartner, soulignent « qu’à l’avenir, les architectures et les déploiements de SGBD seront multi-modèles ». Gartner précise également qu’« à l’horizon 2017, les principaux SGBD opérationnels proposeront des modèles de données multiples, relationnels et NoSQL, au sein d’une plateforme unique ».

Aujourd’hui, les applications cloud modernes englobent de nombreux composants qui diffèrent en termes d’exigences de modèle de données. De fait, une base de données proposant des capacités multi-modèles constituera une solution simplifiée et plus agile afin de permettre une mise sur le marché rapide d’applications cloud. DSE Graph fait partie de la plateforme multi-modèles de DSE. DSE supporte les modèles de données clé-valeur et tabulaires, les modèles JSON/ document et les graphes, chacun de ces modèles de données héritant des atouts clés de Cassandra et des fonctionnalités d’entreprise de DSE.

Disponibilité

DSE Graph sera commercialisé sous la forme d’un abonnement DSE Standard ou DSE Max. DSE Graph sera disponible publiquement au 2e trimestre.