Bob Muglia, veterano da Microsoft: Gráficos de conhecimento relacional transformarão os negócios

Bob Muglia é uma espécie de bardo dos bancos de dados, capaz de desvendar histórias arrebatadoras sobre a evolução da tecnologia.

Isso é o que Muglia, ex-executivo da Microsoft e ex-CEO da Snowflake, fez na manhã de quarta-feira durante seu discurso na The Knowledge Graph Conference em Nova York.

O assunto de sua palestra, "Da moderna pilha de dados aos gráficos de conhecimento", uniu cerca de cinquenta anos de tecnologia de banco de dados em uma nova forma.

A história básica é esta: cinco empresas criaram plataformas modernas de análise de dados, Snowflake, Amazon, Databricks, Google e Azure, mas essas plataformas de análise de dados não podem fazer análise de negócios, incluindo, mais importante, representar as regras que fundamentam a conformidade e governança.

"A indústria sabe que isso é um problema", disse Muglia. As cinco plataformas, disse ele, representando "a pilha de dados moderna, permitiram que uma" nova geração desses aplicativos de dados muito importantes fosse construída. pilha, e olhamos para o que podemos fazer de forma eficaz e o que não podemos fazer de forma eficaz, eu diria que o problema número um que os clientes estão tendo com todas essas cinco plataformas é a governança."

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Muglia, que comandou os negócios do SQL Server na Microsoft, entre outras façanhas em uma carreira de 30 anos construindo bancos de dados, deu ilustrações de regras de negócios que as plataformas de dados não podem modelar.

"Portanto, se você quiser realizar uma consulta para dizer: 'Ei, diga-me todos os recursos aos quais Fred Jones tem acesso nesta organização' - essa é uma consulta difícil de escrever", disse ele. "Na verdade, é uma consulta que provavelmente não pode ser executada com eficiência em nenhum banco de dados SQL moderno se a organização for muito grande e complexa."

O problema, disse Muglia, é que os algoritmos baseados na linguagem de consulta estruturada, ou SQL, não podem fazer consultas "recursivas" tão complexas.

“Houve muitas gerações de algoritmos construídos que foram todos criados em torno da ideia de um binário”, disse Muglia. "Eles têm duas tabelas com a chave para unir as duas, e então você obtém um conjunto de resultados e o O otimizador de consulta pega e otimiza a ordem dessas junções — junção binária, junção binária, binária juntar!"

Os problemas recursivos, como as permissões de Fred Jones, disse ele, "não podem ser resolvidos eficientemente com esses algoritmos, ponto".

A estrutura certa para relacionamentos de negócios, diferente de relacionamentos de dados, disse Muglia, é um gráfico de conhecimento.

"O que é um gráfico de conhecimento?" perguntou Muglia, retoricamente. Ele ofereceu sua própria definição para o que pode ser um conceito às vezes misterioso. "Um gráfico de conhecimento é um banco de dados que modela conceitos de negócios, os relacionamentos entre eles e as regras e restrições de negócios associadas."

Muglia, agora membro do conselho da startup IA relacional, disse ao público que o futuro dos aplicativos de negócios serão gráficos de conhecimento construídos com base na análise de dados, mas com a diferença de que eles usarão o cálculo relacional desde o pioneiro do banco de dados relacional E.F. Codd.

"Volte ao início", insistiu Muglia. "Qual é a capacidade algorítmica fundamental da tecnologia relacional, o que pode ser feito com ela?"

"Se olharmos para o que Codd estava criando na década de 1970, o teorema dizia que a álgebra relacional e as consultas relacionais são precisamente equivalentes em poder expressivo - tão interessante! Sempre soube que isso era interessante e agora sei por quê."

Usando a tecnologia de AI relacional, em particular a tecnologia desenvolvida pelo fundador e CEO Molham Aref para otimização de consultas, disse Muglia, combinado com gráficos de conhecimento, é possível trazer a mesma álgebra relacional para a organização de negócios conceitos.

"Se passamos para gráficos de conhecimento relacional, agora vamos para os fundamentos do cálculo relacional e emitir instruções de cálculo relacional que não são ordenadas e contêm regras de negócios e restrições."

O trabalho para "redefinir fundamentalmente como podemos usar a álgebra relacional", disse Muglia, já dura cerca de 20 anos, mas escolheu a todo vapor em 2010 com trabalhos da Aref, e dentro de inúmeras universidades e empresas, com centenas de trabalhos publicados sobre o tema, ele disse.

"Tem sido um incrível esforço cooperativo entre as comunidades de pesquisa em todo o mundo", disse ele. "A Materialize utiliza de forma fundamental dentro da Materialização que realizam. O LinkedIn adotou parte disso por meio de um banco de dados gráfico que eles usam chamado Liquid."

O grafo de conhecimento relacional apresenta uma nova linguagem, chamada Rel, embora "SQL continue sendo importante", disse Muglia disse: "O SQL não vai desaparecer", pois serve como uma espécie de rampa de acesso ao novo mundo do conhecimento relacional gráfico.

"Posso até argumentar que os melhores dias do SQL ainda estão por vir."

Muglia prevê "um potencial incrível e surpreendente de uma perspectiva de desenvolvimento de software, e todos os tipos de coisas vêm disso", disse ele sobre o gráfico de conhecimento relacional. "À medida que a tecnologia amadurece - e quero focar no fato de que ainda não está madura -, mas à medida que a tecnologia amadurece, veremos coisas que podemos fazer com as quais nem sonhamos."

Isso inclui muito mais uso de aprendizado de máquina na análise de negócios, como o nome Relacional AI indica. Além disso, o modelo de negócios, disse Muglia, não será mais "apenas algo que colocamos em um quadro branco que um engenheiro precisa examinar para escrever algum código Java".

"O modelo", disse Muglia, "torna-se o programa e, portanto, os analistas de negócios podem se envolver e fazer alterações nas estruturas de dados".

"Pense em milhares de pessoas envolvidas que conhecem o negócio - pense nisso!"

No momento, a tecnologia da AI relacional é "uma luva muito branca", disse ele. "Temos várias organizações com as quais estamos fazendo testes limitados", e a empresa espera "abrir para autoatendimento" no próximo ano com "uma ampla versão beta para desenvolvedores as pessoas podem se inscrever e começar a usar o sistema." Essa é a mesma trajetória, disse ele, de quando dirigia o Snowflake em 2014 e lançou as primeiras versões de seu código.

"Estamos no início de uma nova era", disse Muglia. "É como a pilha de dados moderna em 2013, 2014 - é onde estamos nesse ciclo de vida.

"E assim como a pilha de dados moderna revolucionou a análise, estou totalmente convencido de que gráficos de conhecimento e, em particular, gráficos de conhecimento relacionais, vão transformar a forma como os negócios correm."

A Knowledge Graph Conference está em seu quarto ano, tendo começado como um pequeno evento em um salão de baile da Universidade de Columbia em 2019. Este ano, após dois anos de procedimentos apenas virtuais, a conferência floresceu em um amplo híbrido evento, com dezenas de painéis, bem como sessões ao vivo no campus Cornell Tech em Roosevelt Island, em Nova York Cidade. Programa vai até 6 de maio .