Wir hatten anfangs MongoDB genutzt, mussten aber feststellen, was damit alles nicht funktioniert, wie z.B. die fehlende integrierte Suche, Semantik und wahrheitsgetreue Abbildung unseres Datenmodells mit bedeutungsvollen RDF Tripeln.“

Herausforderungen

  • Datensilos
  • Datenintegration
  • Unflexible, unzugängliche Software
  • Extreme Datenmengen (eine Simulationsumgebung erzeugt pro Monat 1 Exabyte an Daten)
  • Data Governance
Lösungen

Ergebnisse

  • 100-fache Performance-Verbesserung
  • Sicheres Auffinden und Teilen von Information
  • Weniger Kosten, Entwicklungsstunden und Redundanzen
  • Optimierung von Forschungsressourcen

Überzeugende Argumente für MarkLogic

Die ersten Versuche mit MongoDB zeigten, dass HyperThought die Erwartungen erfüllen kann. Doch sich ergänzende Informationen zu verknüpfen und von diesen Daten zu profitieren, war mit enormem Aufwand verbunden. AFRL benötigte dringend Such-, Sicherheits-, und Semantik-Funktionen sowie eine skalierbare Performance mit einem Multi-Modell-Format. Deshalb schwenkte man bei der Entscheidung für die Basis von HyperThought auf MarkLogic um.

Flexibilität, Agilität, Skalierbarkeit

Herausforderungen wie das Hinzufügen neuer Datenquellen, Änderungen an Datenmodellen und wachsende Datenmengen lassen sich in HyperThought jetzt besonders einfach meistern.

Effizienz

Historische Tests und Testergebnisse sind nun auffindbar und können somit ausgewertet werden – Forschung und Entwicklung werden damit wesentlich effizienter.

Zusammenarbeit

Wissenschaftler können jetzt Daten sicher teilen. Das fördert die Zusammenarbeit mit anderen Forschungseinrichtungen wie den Lawrence Livermore National Labs.

Weitere Ressourcen

Video
U.S. AFRL auf der MarkLogic World 2018

U.S. AFRL erklärt, wie sein Operational Data Hub auf Grundlage von MarkLogic die Entwicklung sicherer Produkte fördert.

Video
Interview mit Matthew Jacobsen, U.S. AFRL

Erfahren Sie, wie U.S. AFRL Silos überwindet und Flugzeuge, Waffen und Zubehör effizienter produziert.

Weitere Kundenreferenzen

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