Join us May 20-21 for MarkLogic World 2020 in Chicago

Nous utilisions MongoDB précédemment, mais nous nous sommes rendus compte qu'il y a énormément de tâches qu'il est impossible de faire avec, notamment la recherche intégrée, l'utilisation de la sémantique et l'expression RDF vraie de nos modèles de données."

Icon Customers Challenges

Défis


  • silos de données
  • intégration des données
  • Logiciel inflexible et inaccessible
  • Volumes de données énormes (une simulation pourrait générer un exaoctet de données en un mois)
  • Gouvernance des données
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Solutions


Icon Customers Results

Results


  • Performances multipliées par 100
  • Détection et partage des informations en toute sécurité
  • Réduction des coûts, des heures de développement et des redondances
  • Optimisation des ressources de recherche

Pourquoi choisir MarkLogic ?

Les premières opérations avec MongoDB ont révélé que HyperThought tenait sa promesse mais nécessitait un effort considérable pour rassembler les éléments manquants critiques et tirer un avantage des données. AFRL avait besoin d'ajouter la recherche, la sécurité, la sémantique et les performances à grande échelle avec un format multi-modèle. C'est pour cette raison que l'entreprise a sélectionné MarkLogic comme base pour HyperThought.

Flexibilité, agilité, évolutivité

L'ajout de nouvelles sources de données, la modification des modèles de données et l'augmentation des volumes de données sont des défis surmontables avec HyperThought.

Efficacité

Les tests et les résultats historiques sont à présent trouvables et exploitables, ce qui améliore l'efficacité dans le développement et la recherche.

Collaboration

Les scientifiques peuvent désormais partager les données en toute sécurité, ce qui favorise la collaboration avec d'autres laboratoires de recherche, tels que Lawrence Livermore National Labs.

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Session MarkLogic World 2018 avec U.S AFRL

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Entretien avec Matthew Jacobsen, de U.S. AFRL

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