作为首家通过LDBC SNB 10TB 官方审计的分布式图数据库厂商，TigerGraph 今年发布了一项108TB的LDBC社交网络基准测试。据统计，这次基准测试的 108TB 数据量是 “之前世界纪录的 3 倍”。通过对包含 2179 亿个顶点和 1.6 万亿条边的图进行 OLAP 式查询处理，清楚地证明了，TigerGraph有强大的能力处理真实生产环境中的大图工作负载。

在这篇博客中，我们将展示如何在TigerGraph Cloud上，使用机器学习工作台（ML workbench），在准备你的图数据集后，如何创建图特征工程，训练你的GNN模型，用子图可视化你的模型预测等。最终借助TigerGraph ML Workbench（ 机器学习工作台），加速企业BI。

TigerGraph Cloud 3.8版本简化了集群发放和管理体验。单击几下就可以创建一个新的集群，并在几分钟内开始使用一个图。通过现有GraphStudio的集成体验和全新工具的添加，TigerGraph Cloud实现了图数据库开发人员、管理员、数据分析师和数据科学家之间的无摩擦协作，以最大限度地发挥TigerGraph图数据库平台的全部潜力。

最近，Neo4j 宣称其以100TB的规模运行 LDBC-SNB 查询，TigerGraph 工程副总裁乌明希博士，在查看了他们演示的实际内容后，发现这种所谓的100TB演示并不是对LDBC-SNB基准的合理使用；它只是一种营销策略罢了。相比之下，TigerGraph只用100 台机器就完成Neo4j所有展示（而Neo4j演示中需要1000多台机器）。

鉴于 Intuit 转向 AI 驱动的欺诈和风险平台，我们的大部分风险缓解控制都基于 ML 模型。我们实施了一个图数据库系统来反映我们的客户关系并检测可疑活动。具体而言，我们的目标是使用图洞察力将 ML/AI 模型中的欺诈实体联系起来，以加强我们的欺诈和风险控制，减少端到端生态系统中多个检查点的欺诈，并改善客户体验。

我们很高兴地宣布 TigerGraph Cloud 现已在 Google Cloud Marketplace 上可用。TigerGraph Cloud 是 Google Cloud Marketplace 上唯一的分布式和可扩展图数据库即服务产品，Google Cloud 强大且安全的基础架构及其庞大的生态系统使我们的共同客户能够在各种用途中推进他们的图分析。

当您评估来自领先供应商的可用图技术时，架构是一个重要的考虑因素。今天，我将重点关注基于普遍接受的企业标准扩展图数据库的关键标准，比较两个领先的图数据库 TigerGraph 和 Neo4j。

现在， 2021 年仅过去6 个月，图技术公司已经吸引了超过 4.5 亿美元的额外资金——而我们今年才刚刚过半。考虑到图市场的不断演进、增长和创新，我们认为“图年”应该更名为“图十年”。让我们看看过去几个月的发展，以更好地理解这一点。

产品目录和库存管理是任何电子商务或传统零售商成功的基础和关键。将目录数据放入TigerGraph图数据库可以更快地速度进行查询、搜索，在图上运行实体解析可以快速清理重复实体，并支持即时地根据当前形势创建未定义的新的类别，从而支持更加个性化地产品推荐。

Graph + AI 2021全球峰会完整议程新鲜出炉。这是业内唯一致力于图分析、人工智能和机器学习算法普及和加速的公开会议。与会嘉宾包括来自摩根大通，Intuit，NewDay，捷豹路虎，Pinterest，斯坦福大学，Forrester Research，埃森哲，凯捷，毕马威，英特尔，戴尔和赛灵思的演讲嘉宾等。

近期，TigerGraph高级解决⽅案经理李憓松在最新一期的TigerGraph图课堂直播课上，对“Gartner2021数据与分析趋势”做了详细的解读。新的趋势主要体现在两个方面：变化和深入。

CIO 100大奖表彰了100家以创新方式使用IT来实现业务价值的组织（及其团队），该奖项是公认的企业卓越标志。捷豹路虎凭借图分析提高了供应链计划的速度，并赢得了CIO 100奖。