Ветеран Microsoft Боб Маглія: Графи реляційних знань змінять бізнес

Боб Маглія — це щось на кшталт барда баз даних, здатного розкривати масштабні історії про еволюцію технологій.

Ось що Муглія, колишній керівник Microsoft і колишній генеральний директор Snowflake, зробив у середу вранці під час свого основного виступу на конференції The Knowledge Graph у Нью-Йорку.

Тема його виступу «Від сучасного стеку даних до графів знань» об’єднала приблизно п’ятдесят років технології баз даних в одній новій формі.

Основна історія така: п’ять компаній створили сучасні платформи аналізу даних, Snowflake, Amazon, Databricks, Google і Azure, але ці платформи аналізу даних не можуть виконувати бізнес-аналітику, зокрема, що найважливіше, представляти правила, які лежать в основі відповідності та управління.

«Промисловість знає, що це проблема», — сказав Маглія. За його словами, п’ять платформ, що представляють «сучасний стек даних, дозволили створити «нове покоління цих дуже, дуже важливих програм для обробки даних». Проте, «коли ми дивимося на сучасні дані стек, і ми дивимося, що ми можемо зробити ефективно, а що ми не можемо зробити ефективно, я б сказав, що проблема номер один, з якою стикаються клієнти з усіма п’ятьма цими платформами, — це управління».

також: Творець Ethernet Меткалф: Web3 матиме всі види «мережевих ефектів»

Маглія, який керував бізнесом SQL Server у Microsoft, серед інших досягнень у 30-річній кар’єрі створення баз даних, навів ілюстрації бізнес-правил, які платформи даних не можуть моделювати.

«Отже, якщо ви хочете виконати запит, щоб сказати: «Гей, розкажіть мені про всі ресурси, до яких Фред Джонс має доступ у цій організації» — це важко написати запит», — сказав він. «Насправді, це запит, який, ймовірно, не зможе ефективно виконати будь-яка сучасна база даних SQL, якщо організація дуже велика та складна».

Проблема, за словами Магліа, полягає в тому, що алгоритми, засновані на мові структурованих запитів або SQL, не можуть виконувати такі складні «рекурсивні» запити.

«Було створено багато поколінь алгоритмів, усі вони були створені навколо ідеї двійкового алгоритму», — сказав Магліа. «У них є дві таблиці з ключем, щоб об’єднати їх разом, а потім ви отримаєте набір результатів і оптимізатор запитів приймає й оптимізує порядок цих об’єднань — двійкове з’єднання, двійкове з’єднання, двійкове приєднуйтесь!"

За його словами, рекурсивні проблеми, такі як дозволи Фреда Джонса, «не можуть бути ефективно вирішені за допомогою цих алгоритмів».

Правильна структура для ділових відносин, на відміну від зв’язків даних, сказав Маглія, це граф знань.

«Що таке граф знань?» — риторично спитав Маглія. Він запропонував власне визначення часом загадкового поняття. «Граф знань — це база даних, яка моделює бізнес-концепції, зв’язки між ними та пов’язані бізнес-правила й обмеження».

Маглія, тепер член правління стартапу Реляційний ШІ, сказав аудиторії, що майбутнє бізнес-додатків – це графи знань, створені на основі аналітики даних, але з тією особливістю, що вони використовуватимуть реляційне числення, яке сходить до піонера реляційних баз даних Е. Ф. Кодда.

«Повертайся до початку», — закликав Маглія. «Яка фундаментальна алгоритмічна здатність реляційної технології, що з нею можна зробити?»

«Якщо ми подивимося на те, що створював Кодд у 1970-х роках, теорема стверджує, що реляційна алгебра та реляційні запити точно еквівалентні за виразною силою — так цікаво! Я завжди знав, що це цікаво, і тепер я знаю чому».

Використовуючи технологію Relational AI, зокрема технологію, розроблену засновником і генеральним директором Молхамом Арефом для оптимізації запитів, сказав Магліа, у поєднанні з графами знань можна привнести ту саму реляційну алгебру в організацію бізнесу концепції.

«Якщо ми перейшли до реляційних графів знань, тепер ми переходимо до основ реляційного числення, і ми видавати оператори реляційного числення, які не є впорядкованими та містять бізнес-правила та обмеження».

Робота над «фундаментальним перевизначенням того, як ми можемо використовувати реляційну алгебру», сказав Муглія, триває приблизно 20 років, але вибрано у 2010 році завдяки роботі Арефа, а також у численних університетах і компаніях, опублікувавши сотні статей на цю тему, він сказав.

«Це було неймовірне спільне зусилля дослідницьких спільнот у всьому світі», — сказав він. «Materialize використовує це фундаментально всередині Матеріалізації, яку вони виконують. LinkedIn застосував деякі з них через базу даних графів під назвою Liquid».

Граф реляційних знань представляє нову мову під назвою Rel, хоча «SQL залишається важливим», — сказав Муглія. сказав: «SQL нікуди не зникне», оскільки він слугує свого роду дорогою до нового світу реляційних знань графік.

«Я навіть можу стверджувати, що найкращі дні SQL ще попереду».

Муглія передбачає «дивовижний, дивовижний потенціал з точки зору розробки програмного забезпечення, і звідси випливають усі види речей», — сказав він про реляційний граф знань. «У міру того, як технологія розвивається — і я хочу зосередитися на тому факті, що вона ще не є зрілою — але в міру того, як технологія розвивається, ми побачимо речі, про які ми можемо зробити з нею, про що ми навіть не могли мріяти».

Це включає набагато більше використання машинного навчання в бізнес-аналітиці, як випливає з назви Relational AI. Крім того, бізнес-модель, за словами Магліа, більше не буде «просто чимось, що ми викладаємо на дошці, на що інженер повинен дивитися, щоб написати код Java».

«Модель, — сказав Маглія, — стає програмою, і тому бізнес-аналітики можуть залучатися та вносити зміни до структур даних».

«Подумайте про тисячі людей, які беруть участь у бізнесі, — подумайте про це!»

За його словами, наразі технологія Relational AI є «досить білою рукавичкою». «У нас є низка організацій, з якими ми проводимо обмежені випробування», і компанія сподівається «відкрити його для самообслуговування» наступного року за допомогою «широкої бета-версії для розробників, тому люди можуть зареєструватися та почати користуватися системою". За його словами, це та сама траєкторія, що й під час запуску Snowflake у 2014 році, коли вона випустила ранні версії своєї код.

«Ми на початку абсолютно нової ери», — сказав Маглія. «Це як сучасний стек даних у 2013, 2014 роках — ось де ми знаходимося в цьому життєвому циклі.

«І так само, як сучасний стек даних зробив революцію в аналітиці, я повністю в цьому переконаний Графи знань, і, зокрема, реляційні графи знань, збираються змінити шлях бізнес працює».

Конференція Knowledge Graph триває вже четвертий рік, вона почалася як невелика подія в танцювальному залі Колумбійського університету в 2019 році. Цього року, після двох років лише віртуальних засідань, конференція перетворилася на розгалужену гібридну подія з десятками панелей, а також живими сесіями в кампусі Cornell Tech на острові Рузвельта в Нью-Йорку Місто. Програма триває до 6 травня .