Se vie jonkin aikaa, mutta Microsoftin 26 miljardin dollarin LinkedIn-osto alkaa vihdoin näyttää mielenkiintoisia tuloksia, kun LinkedIn-tiedot alkavat näkyä työkaluissa, kuten Outlook. Se on ensimmäinen merkki Microsoftista, joka käyttää sosiaalisen verkoston suhdekaaviota, monimutkaista tietojoukkoa, joka oli syy yhdelle Microsoftin suurimmista Piilaakson yritysostoista.
Konepellin alla sosiaalinen verkosto, kuten LinkedIn, ei ole muuta kuin valtava NoSQL-kaaviotietokanta, joka käyttää skeemattomaa lähestymistapaa puolistrukturoidun tiedon hallintaan. Jokainen kaavion solmu on yksilö, kaikki hänen profiilitietonsa. Jokainen solmu on linkitetty muihin, kymmeniin tai satoihin ihmisille, joilla on muutama yhteys, tuhannet hyvin yhteydessä oleviin henkilöihin. Kyselyt kulkevat näiden yhteyksien läpi ja antavat sinun löytää kaikki ihmiset, jotka tunnet työskentelevän tekoälyn parissa tai jotka ovat Ontariossa tai jotka työskentelivät aiemmin LinkedInissä.
Kuvaa tietokantoja kaikkialla: Microsoft Graph, Common Data Service, Cosmos DB ja Security Graph
Microsoftin kiinnostus kaaviopohjaiseen dataan on selvää. Toimitusjohtaja Satya Nadella kuvasi Office 365 -sovellusliittymiä, jotka ovat nykyään Microsoft Graphin perusta, yrityksen "tärkeimmäksi" vedoksi. Se on todellakin erittäin tehokas työkalu, ja sen avaaminen kaikille antaa organisaatioille mahdollisuuden tutkia, kuinka heidän sisäinen tiiminsä kehittyy ja kuinka yrityksen tieto tallennetaan asiakirjoihin ja keskusteluihin - yhdessä työkalujen kanssa, jotka paljastavat nämä tiedot ja tekevät niistä käyttökelpoisia.
Microsoft Graphissa on paljon tietoja sekä työkaluilla kuluttajatietoihin että yritystietoihin. Microsoft-tileihin liittyvät elementit, kuten uusi Activity Stream ja laitekaavio, ovat perusta laitteiden verkkovierailuominaisuuksille, kuten Äskettäin iOS: lle ja Androidille julkaistut Jatka minun tietokoneella -työkalut (samanlainen kuin Applen iCloud-tiliin perustuva kanavanvaihto-ominaisuus iOS: ssä). , ja jota Microsoft kannustaa Universal Window Platform (UWP) -kehittäjiä rakentamaan koodiinsa osana Rooman projektia ja tulevaa Windowsin aikajanaa.
Mutta Microsoft Graph ja LinkedIn eivät ole Microsoftin ainoat kaaviot, joissa on API: t:
- Dynamics 365: ssä on Common Data Service, tapa kuvata yrityksen vakiokohteita. Common Data Service -palvelun avulla voit laajentaa vakiomallin asiakkaan mallilla tai tuotteillasi.
- Sitten on pilvipitoinen Cosmos DB, joka perustuu JSON-asiakirjatietokantaan, jossa on erilaisia API-sarjoja, mukaan lukien yksi omien kaaviotietokantojen kehittämiseen ja hallintaan mittakaavassa.
- Microsoftin suojauskaaviota käytetään arvioimaan ja hallitsemaan sovelluksillesi altistettuja uhkia, kuten Azure Active Directoryn ehdollisen pääsyn ominaisuus.
Microsoftin erilainen lähestymistapa: Useiden kaavioiden kysely
Kiinnostavia asioita on kaaviokyselyjen käyttäminen useissa kaavioissa ja niiden avulla oivallusten hankkiminen, jotka voivat auttaa tekemään liiketoimintapäätöksiä. Olen usein puhunut "oikea-aikaisen tiedon" ideasta: oikeat tiedot oikeaan aikaan toimitetaan oikeille ihmisille, jotta he voivat tehdä oikean päätöksen oikean liiketoiminnan lopputuloksen saavuttamiseksi. Pystymällä kyselemään kaavion reunoista solmun sijasta, voit ymmärtää kohteiden väliset suhteet, mikä on avaintekijä modernin yrityksen tarvitseman tietotyypin toimittamisessa.
Tukemalla useita kaavioita Microsoft tarjoaa vaihtoehdon perinteisille tietokantapohjaisille päätöksenteon tukityökaluille. Sekoittamalla sisäiset henkilöstö- ja dokumenttitiedot Microsoft Graphissa, ulkoiset suhteet LinkedInin kautta, ydinliiketoiminnan tiedot Dynamics 365 Common Data Service -palvelussa ja mukautetut mallit pilvessä isännöivässä Cosmos DB: ssä voit tehdä monimutkaisia ristikuvakyselyjä, jotka keskittyvät kuin yksittäiset solmut näissä kaavioissa, mutta myös solmujen välisissä linkeissä. Tämän avulla voit työskennellä paljon monimutkaisemmilla suhteilla kuin relaatiotietokannoissa.
Yksi tapa paljastaa se on uudessa Bing for Business -työkalussa, joka lisää tietoja yrityksen Active Directorysta ja muista lähteistä Bing-hakuihin, kun käyttäjä on kirjautunut Azure Active Directory -tilille. Tulokset luodaan dynaamisesti Microsoft Graph -kyselyistä, jotka palauttavat tietoja esimerkiksi organisaation kaaviossa olevasta sijainnista, samoin kuin aiheeseen liittyvää sisältöä laajemmasta verkosta ja sisäisesti jakamistaan asiakirjoista.
Se on erilainen tapa paljastaa Microsoftin Delve-työkalussa käytettävissä olevat tiedot ottamalla ne sovelluksesta, joka oli käynnistettävä ennen kuin voit tehdä kyselyn aina auki olevalle selaimelle. Alana olemme keksiä hakuja selaimeen, joten on loogista tehdä siitä yksi työkaluista, joita käytämme yritystemme taustalla olevien kaavioiden tutkimiseen.
Bing for Businessin alkuperäinen julkaisu keskittyy Microsoft Graphiin sekä työkaluihin, joiden avulla järjestelmänvalvojat voivat lisätä tiettyjä intranet-linkkejä tiettyihin kyselyihin. Joten kun haet nykyistä kulukäytäntöä, sinut ohjataan sopiviin itsepalvelutyökaluihin. Tulevat julkaisut tuovat enemmän Microsoftin kaavioita, lukitsevat hakujen ehdollisen pääsyn ominaisuuden ja paljastavat ulkoiset suhteet LinkedInin kautta.
Microsoftin kaavioiden virhe: He käyttävät erilaisia kyselykielioppeja
Vaikka yleinen visio Microsoftin eri kaaviopohjaisista ominaisuuksista on alkamassa käydä selväksi, useiden lähteiden kyselyissä on edelleen joitain ongelmia. Vaikka kaikki tarjoavat REST-sovellusliittymiä, taustalla olevat kyselykielet voivat vaihdella. Esimerkiksi Microsoft Graph käyttää omaa kyselykielioppaansa sovellusliittymissään, kun taas CosmosDB perustuu laajalti käytettyyn Apache Gremlin -kuvaajakielikieleen.
API-pohjaiset kyselyt ovat yleensä suhteellisen yksinkertaisia ja keskittyvät tiettyihin hakuihin. Monimutkaisempia kyselyitä hoidetaan yleensä verkkokohtaisilla kielillä, kuten Gremlin, jotka on suunniteltu käytettäväksi graafitietokantojen kanssa. Yksi Gremlinin mielenkiintoisimmista ominaisuuksista on sen kyky luoda uusia karttoja taustalla olevista tiedoista, joita voit jäsentää ja käyttää sovelluksissasi. Gremlin pystyy myös käsittelemään kuvioiden sovittamista sekä työskentelemään laajamittaisten datanalyysityökalujen, kuten Hadoopin, kanssa; joten voit käyttää sitä kyselyjen toimittamiseen Azurin HDInsight-big data -työkalusta Cosmos DB: n isännöimien kaavioiden rinnalla.
Jos haluamme hyödyntää kaikkia Microsoftin graafin ominaisuuksia, tarvitsemme yhteisen kyselyalustan, joka voi ottaa kyselyitä ja tuulettaa niitä eri lähteistä käsittelemällä vastauksia asynkronisesti ja varmistamalla, että kyselyt on rakennettu asianmukaisesti kohdekohtaiset sovellusliittymät.
Voit rakentaa oman monikuvakyselymoottorin, mutta Microsoftin on todella toimitettava tämä, kenties Azure-palveluna. Näin se voidaan integroida olemassa oleviin tilauksiin ja tuttuihin todennusmenetelmiin joko käyttäjille tai sovelluksille.
