Recensione di TigerGraph, Piattaforma Avanzata di Analisi dei Grafi

Di Léon Levinas-Ménard

Ultimo aggiornamento: aprile 2025

TigerGraph è una società di software privata fondata nel 2012 dal Dr. Yu Xu a Redwood City, California, che offre una piattaforma di analisi dei grafi in tempo reale costruita su un’architettura di grafo parallelo nativo. Progettato per elaborare enormi set di dati connessi, TigerGraph permette alle organizzazioni di eseguire query complesse a più passaggi e analisi avanzate, con applicazioni che spaziano dalla rilevazione delle frodi, al riciclaggio di denaro, all’analisi dei clienti 360, alla visibilità della supply chain e alla sicurezza informatica¹². La sua piattaforma è progettata in C++ e sfrutta un linguaggio di query proprietario e Turing-completo chiamato GSQL per consentire sia query ad hoc che scienza dei dati sui grafi integrata nel database. Combinando una compressione efficiente dei dati con un modello di elaborazione massicciamente parallelo su vertici e archi, TigerGraph supporta l’ingestione di dati ad alta velocità (fino a 100 GB/ora/nodo in configurazioni ideali) e opzioni di distribuzione scalabili in ambienti auto-gestiti e nella sua offerta nativa del cloud “Savanna” su AWS, GCP e Azure³⁴⁵. Inoltre, l’integrazione di una libreria di scienza dei dati sui grafi e di un assistente AI - TigerGraph CoPilot - collega tecniche avanzate di apprendimento automatico con query sui grafi intuitive, trasformando relazioni complesse direttamente in approfondimenti utili sia per gli esecutivi tecnici che per quelli della supply chain.

Storia e Finanziamento

TigerGraph è stata fondata nel 2012 (inizialmente lanciata come GraphSQL) e ribattezzata nel 2017. La società ha attirato significativi capitali di rischio nel corso degli anni - emergendo dallo stealth con 33 milioni di dollari di finanziamento iniziale e chiudendo successivamente un notevole round di Serie C da 105 milioni di dollari nel febbraio 2021, portando il suo finanziamento cumulativo a oltre 170 milioni di dollari¹². Piuttosto che perseguire una strategia di acquisizione, TigerGraph si è concentrata sull’innovazione continua del prodotto e sull’espansione del proprio raggio d’azione sul mercato.

Tecnologia e Architettura Principali

La fondazione tecnica di TigerGraph si basa sulla sua architettura di Grafo Parallelo Nativo (NPG):

Motore Nativo e Implementazione: Il motore principale è costruito da zero in C++ utilizzando tecniche avanzate di programmazione di sistema. Comprende un Motore di Archiviazione dei Grafi (GSE) e un Motore di Elaborazione dei Grafi (GPE) progettati per collocare la computazione con i dati, sfruttando così la località dei dati per un’elaborazione efficiente³⁶.
Linguaggio di Query - GSQL: TigerGraph impiega il suo linguaggio simile a SQL proprietario, GSQL, che è Turing completo e supporta costrutti procedurali come cicli e condizionali. Questo non solo facilita le query ad hoc ma consente anche la creazione di librerie di scienza dei dati sui grafi nel database¹.
Compressione dei Dati e Parallelismo: La piattaforma presenta una compressione dei dati proprietaria che spesso riduce drasticamente i requisiti di archiviazione, mentre il suo modello di elaborazione massicciamente parallelo tratta ogni vertice e arco come un’unità di calcolo, ottimizzando così l’esecuzione di algoritmi sui grafi su grandi set di dati⁴.

Offerta di Prodotto e Casi d’Uso

TigerGraph è commercializzato per l’analisi in tempo reale in una vasta gamma di settori applicativi:

Applicazioni Chiave: La piattaforma è utilizzata in settori come la rilevazione delle frodi, il riciclaggio di denaro, l’analisi dei clienti 360, la visibilità della supply chain, la sicurezza informatica e l’analisi delle reti. La sua capacità di eseguire query a più passaggi - spesso attraversando 10 o più passaggi - consente alle organizzazioni di scoprire relazioni non ovvie nei loro dati¹².
Integrazione di AI e Machine Learning: TigerGraph si integra con l’IA attraverso la sua libreria di scienza dei dati sui grafi nel database, che offre oltre 50 algoritmi sui grafi tra cui clustering, centralità, similarità e flusso. Inoltre, la sua funzionalità TigerGraph CoPilot funge da assistente AI che traduce richieste in linguaggio naturale in query sui grafi, democratizzando così l’accesso alle analisi avanzate sui grafi per gli utenti non esperti⁷⁸.

Distribuzione e Scalabilità

TigerGraph supporta diversi modelli di distribuzione per soddisfare le varie esigenze aziendali:

Opzioni Self-Managed e Cloud-Native: La piattaforma può essere implementata su server Linux, all’interno di container Docker o tramite Kubernetes per ambienti self-managed. Per la distribuzione cloud, la sua offerta Savanna fornisce una soluzione di database grafico completamente distribuita e nativa per il cloud disponibile sui principali fornitori di cloud come AWS, GCP e Azure⁵.
Funzionalità Operative: TigerGraph enfatizza funzionalità come la partizionamento automatico, l’espansione/compressione elastica del cluster e il caricamento ottimizzato dei dati, affermando velocità di ingestione dei dati fino a 100 GB all’ora per nodo. Queste capacità lo posizionano come una soluzione scalabile per le imprese che gestiscono dati grafici su larga scala, anche se tali metriche di performance sono meglio verificate in modo indipendente⁴⁵.

Integrazione con AI e Scienza dei Dati sui Grafi

TigerGraph collega l’analisi dei grafi all’intelligenza artificiale:

Libreria di Scienza dei Dati sui Grafi: Questa suite in-database contiene una vasta gamma di algoritmi che convertono relazioni complesse sui grafi in funzionalità di machine learning, supportando compiti come il clustering, l’analisi della centralità e la rilevazione della similarità⁷.
TigerGraph CoPilot: Progettato come assistente AI, CoPilot sfrutta l’IA generativa e l’elaborazione del linguaggio naturale per consentire agli utenti di estrarre informazioni dai dati sui grafi senza richiedere una profonda competenza tecnica, facilitando così l’integrazione delle analisi sui grafi nei flussi di lavoro tradizionali della scienza dei dati⁸.

Scetticismo Tecnico e Considerazioni Critiche

Sebbene TigerGraph faccia ampie affermazioni tecniche, è necessaria una valutazione critica:

Metriche di Benchmark: Affermazioni come risposte alle query in frazioni di secondo su decine di milioni di record e alte velocità di ingestione dovrebbero essere valutate nel contesto, poiché tali metriche dipendono spesso da configurazioni hardware specifiche e condizioni di lavoro⁹.
Innovazioni Proprietarie: I metodi proprietari di compressione dei dati e di elaborazione parallela, sebbene promettenti, possono produrre benefici variabili in ambienti reali. Il benchmarking indipendente è essenziale per convalidare questi miglioramenti delle performance.
Complessità e Curva di Apprendimento: Il set di funzionalità avanzate di GSQL, sebbene potente, può presentare una ripida curva di apprendimento per i nuovi utenti, e il successo dell’adozione dipenderà dalla capacità dell’organizzazione di integrare gli strumenti sofisticati di TigerGraph nei flussi di lavoro esistenti.

TigerGraph vs Lokad

Anche se sia TigerGraph che Lokad sfruttano calcoli e analisi avanzate, i loro focus principali sono notevolmente diversi. TigerGraph è una piattaforma nativa di analisi dei grafi costruita attorno a un motore di elaborazione parallela guidato da C++ ottimizzato per esplorare dati connessi attraverso query a più passaggi e algoritmi sui grafi. Al contrario, Lokad è dedicato all’ottimizzazione predittiva della supply chain attraverso un modello SaaS, utilizzando il suo DSL proprietario Envision (sviluppato con F#, C# e TypeScript) per generare previsioni probabilistiche e decisioni operative per la gestione degli stock, la determinazione dei prezzi e la pianificazione della produzione. Mentre TigerGraph enfatizza la scienza dei dati sui grafi in tempo reale e le intuizioni guidate dall’IA (con funzionalità come GSQL e CoPilot), Lokad si concentra sull’automazione e sul perfezionamento delle decisioni della supply chain. I modelli di distribuzione distinguono ulteriormente i due: TigerGraph offre sia opzioni self-managed che cloud-native, mentre Lokad è strettamente un servizio cloud multi-tenant. In sostanza, le organizzazioni che cercano di sfruttare una connettività dati profonda e analisi di relazioni complesse per diverse applicazioni, inclusa la visibilità della supply chain, potrebbero rivolgersi a TigerGraph, mentre coloro che mirano all’automazione delle decisioni end-to-end della supply chain troveranno che l’approccio focalizzato di Lokad è più allineato alle loro esigenze.

Conclusion

TigerGraph offre una piattaforma di analisi dei grafi robusta e all’avanguardia che fonde l’elaborazione parallela nativa con capacità di intelligenza artificiale integrate per affrontare sfide complesse di connettività dei dati. La sua architettura scalabile, le opzioni di distribuzione flessibili e il linguaggio di interrogazione avanzato consentono alle organizzazioni di estrarre insight utili da vasti dataset interconnessi. Tuttavia, come con qualsiasi sistema ad alte prestazioni, gli utenti potenziali dovrebbero valutare criticamente le affermazioni sulle prestazioni, considerare la curva di apprendimento associata agli strumenti proprietari e verificare che le sue capacità siano in linea con l’infrastruttura tecnica esistente. In confronto alle piattaforme focalizzate sulla supply chain come Lokad, TigerGraph offre un approccio distinto radicato nella scienza dei dati sui grafi piuttosto che nell’ottimizzazione end-to-end della supply chain.