Puterea MarkLogic: managementul datelor mari și securitatea într-un singur loc

MarkLogic este o bază de date Nosql puternică, care permite organizațiilor să stocheze, să gestioneze și să caute cu ușurință și rapiditate volume mari de date. Este foarte scalabil și oferă performanțe ridicate, ceea ce îl face ideal pentru aplicațiile de date mari. MarkLogic are, de asemenea, funcții de securitate încorporate care protejează datele de accesul neautorizat și asigură integritatea datelor.

Ca răspuns la cererea pentru o modalitate mai flexibilă și mai eficientă de a stoca cantități mari de date, a luat naștere o mișcare cunoscută sub numele de NoSQL. Această postare se dorește a fi un prim general pentru oricine este interesat de acest domeniu emergent. Aceste eforturi au fost făcute pentru a atenua limitările specifice care există în lumea RDBMS . Unirile nu sunt posibile în unele opțiuni NoSQL, așa că trebuie să păstrați mai multe copii ale datelor. Cel mai probabil se datorează lipsei de indici globali și faptului că datele sunt partiționate pe servere de mărfuri folosind o cheie folosită pentru regăsire. Utilizatorii NoSQL au ajuns să se aștepte la motoarele de căutare full-text precum Lucene, Solr și Sphinx, dar nu sunt cei mai buni. Soluția de extindere MarkLogic s-a dovedit a fi implementată orizontal pe hardware-ul de bază cu o capacitate petabyte.

Este un tip de bază de date foarte diferit față de alte baze de date în sine. MarkLogic nu a fost niciodată creat pentru a putea rezolva o anumită problemă. A fost construit de la zero ca o platformă pentru aplicații de clasă enterprise, indiferent de dimensiune.

Noua generație Operational Data Warehouse de la MarkLogic este un instrument software pentru efectuarea analizei operaționale.

Navigați la http://localhost:8000/appservices/ pentru a găsi pagina Servicii de aplicație. Cu secțiunea Bază de date din MarkLogic Server , puteți accesa toate bazele de date și puteți șterge bazele de date, precum și să creați și să configurați o bază de date.

Ce bază de date folosește Marklogic?

Majoritatea organizațiilor de astăzi au nevoie de o bază de date pentru a-și desfășura operațiunile. Este folosit pentru a rula aplicații tranzacționale, operaționale și analitice din centrul de date și pentru a gestiona în siguranță o gamă largă de surse de date.

Platforma MarkLogic permite încărcarea, interogarea, manipularea și redarea simultană a conținutului. Puteți căuta rapid conținut dacă acesta este convertit automat în XML și indexat. Big Publishing a folosit interogarea cu elemente XML, căutarea prin proximitate XML și căutarea text integral pentru a-și îmbunătăți capacitățile de căutare. În 4 până la 5 luni, o companie ar putea pune în aplicare o soluție și poate începe să o folosească. Guvernul județului Quakezone dorește să faciliteze accesul angajaților, dezvoltatorilor și rezidenților din județ la informații în timp real, făcându-le mai ușor să facă acest lucru. Au nevoie de o soluție de infrastructură IT care va fi implementată rapid și ușor. Cu MarkLogic, județul poate vizualiza și corela datele într-o varietate de moduri, inclusiv prin transformarea și îmbogățirea acestora.

Time Traders Services și-a înlocuit sistemul vechi cu MarkLogic Server. Soluția este mult redusă în ceea ce privește latența alertelor, oferind în același timp informații imediate și relevante portalului și e-mailului clientului. Comercianții financiari obțin un avantaj în birou și pe planul de tranzacționare informând clienții cu privire la noile cercetări disponibile. MarkLogic este folosit pentru a menține instalații secrete în guvernul federal. Bursele beneficiază de un cost mai mic al sistemului hardware atunci când MarkLogic optimizează hardware-ul de bază. Cu o performanță ridicată, există mai puține servere hardware cu care trebuie să se confrunte. În loc să achiziționați servere mai mari și mai scumpe, o creștere a scalabilității permite instalarea mai multor servere de bază.

Unul dintre avantajele principale ale MarkLogic Data Hub este capacitatea sa de a se integra cu alte surse de date. Software-ul se poate conecta cu ușurință la sisteme vechi, cum ar fi ERP și CRM, precum și la surse mai noi, cum ar fi depozitele de date ale clienților și sursele de date în flux. În plus, MarkLogic Data Hub este capabil să prelucreze o gamă largă de formate de date, făcând ușoară ingerarea datelor. În cele din urmă, MarkLogic Data Hub este extrem de ușor de utilizat. Este un program gratuit, deci nu trebuie să plătiți pentru a-l folosi. În plus, programul este open source, așa că îl puteți personaliza pentru a răspunde nevoilor dumneavoastră specifice.

Baze de date cu mai multe modele: Cel mai bun din ambele lumi

Următorul tabel listează cele mai comune tipuri de baze de date pentru baze de date cu mai multe modele. O bază de date cu mai multe modele vă va permite să selectați modele de date care sunt mai puțin costisitoare de întreținut. Indexarea în stilul căutării și stocarea datelor tranzacționale MarkLogic îi permit să combine și să îmbogățească datele din sistemele sale. Ca rezultat, poate fi folosit pentru a rula procese ETL. În plus, deoarece MarkLogic este o bază de date cu grafice, este o opțiune excelentă triple-stack pentru cei care caută o bază de date cu grafice.

Ldap este un Nosql?

Deoarece fiecare bază de date NoSQL vine cu propriul protocol, selectarea unuia vă blochează în esență în acel tip de bază de date. Dacă trebuie să schimbați serverul, trebuie să schimbați și clienții.

Când a fost folosit de Pearson Education, NoSql a fost folosit pentru a găzdui cursuri online, înregistrări ale studenților și așa mai departe. În acest caz, toți cei din echipă trebuiau să se pună repede în picioare cu Mongo. Este ușor să uiți de serviciul Ldap, care este folosit de sute de mii de servere și desktop-uri din lume. Folosind instrumentul consolei 389-ds, puteți crea cu ușurință noi obiecte și atribute. În ceea ce privește cloud computing, aș pune două discuri master în fiecare zonă pentru a asigura replicarea wan (multimasters). Puteți regla fin nivelurile de replicare. Pentru a modifica schema, puteți face acest lucru online.

Ce este un exemplu de Nosql?

Majoritatea industriilor în care sunt utilizate bazele de date NoSQL se bazează pe acestea pentru o varietate de scopuri. Tipul de bază de date NoSQL utilizat într-un caz dat va avea un impact asupra funcționării acesteia. Bazele de date de documente precum MongoDB sunt exemple de baze de date cu scop general . Cantități mari de date pot fi stocate în baze de date cheie-valoare, simplificând interogările de căutare.

Beneficiile bazelor de date Nosql

Spre deosebire de bazele de date relaționale tradiționale, bazele de date NoSQL diferă de acestea prin faptul că se desprind de modelul tradițional de organizare a datelor în favoarea unei structuri mai flexibile care permite depozite de date mult mai dinamice și mai vaste. Acesta este un avantaj atunci când vine vorba de extinderea unui depozit de date pentru un trafic mai mare sau atunci când trebuie să răspundeți nevoilor diferitelor utilizatori. Datorită setului unic de beneficii disponibile în bazele de date NoSQL, acestea devin din ce în ce mai populare tot timpul și nu toate aplicațiile vor beneficia de ele. Dacă sunteți în căutarea unui magazin de date mai flexibil, care poate face față unei game mai largi de cerințe, bazele de date NoSQL sunt o alegere excelentă.

Uber folosește Sql sau Nosql?

Când o bază de date fără algoritmi este utilizată pentru a stoca date, aceasta este cunoscută ca bază de date NoSQL. Deoarece bazele de date NoSQL nu sunt compatibile cu indexul (din cauza lipsei lor de tranzacții distribuite), echipa de procesare a Uber folosește un tabel separat pentru a stoca indexul.

Uber a publicat un articol pe site-ul lor în care explică de ce Uber a trecut de la PostgreSQL la InnoDB. Această postare a fost compusă din articolul Uber în încercarea de a oferi o mai bună înțelegere. PostgreSQL trebuie întotdeauna să actualizeze toți indecșii dintr-un tabel atunci când actualizează rândurile atunci când indexează un tabel, așa cum este descris în detaliu în acest articol. Această abordare duce, de asemenea, la o creștere a IO-urilor pe disc pentru actualizările care modifică coloanele neindexate. În acest articol, ei descriu penalizarea indexului grupat ca un dezavantaj ușor, care este semnificativ dacă executați o mulțime de interogări folosind indecși secundari. Articolul nu menționează că această penalizare se aplică oricărei declarații cu o clauză unde, nu doar select. Pe de altă parte, o scanare numai indexată Postgres este destul de inutilă.

Ele par să funcționeze bine într-un caz important de utilizare a magazinului cheie în viitor. Sunt disponibile pachete care sunt destinate să funcționeze cu front-end-uri SQL (dar au foarte puține funcții). Uber și-a creat propria bază de date (Schemaless) pe lângă utilizarea InnoDB și MariaDB. O împărțire a nodurilor este o operație importantă într-un arbore B. O divizare a nodurilor are loc atunci când unul sau mai multe noduri nu pot găzdui o nouă intrare. În cel mai rău caz, împărțirea va bule până la nodul rădăcină, care va fi de asemenea divizat și va fi înlocuit cu un nou nod. Ca urmare, întregul copac cade, determinând ca echilibrul indicelui să rămână constant.

O eroare în procesul de replicare poate lăsa părți mari ale arborelui complet nereparabile. Este posibil ca masterul să nu poată determina ce încearcă replicile să facă și să ștergă datele care sunt încă necesare pentru ca interogarea să fie finalizată. Această problemă poate fi rezolvată prin întârzierea aplicației fluxului de replicare pentru un timeout configurabil, permițând tranzacției citite să-și ia rândul. Există unii ingineri care nu sunt experți în baze de date și s-ar putea să nu înțeleagă întotdeauna această problemă, în special atunci când folosesc un ORM care ascunde detaliile de nivel scăzut, cum ar fi tranzacțiile deschise. Majoritatea dezvoltatorilor sunt conștienți de faptul că tranzacțiile pot fi folosite pentru a renunța la scriere. Dacă mai mulți oameni sunt angajați de o companie, calificarea acestora va fi mai aproape de medie. Creșterea dimensiunii eșantionului este determinată de angajarea mai multor persoane.

Cazurile de utilizare ale Uber au necesitat utilizarea Schemaless, o nouă bază de date NoSQL . Articolul lor sugerează că Postgres a fost înlocuit de MySQL, dar nu este cazul; în schimb, soluția lor personalizată este susținută de MySQL. Nu se menționează în acest articol cum s-au schimbat cerințele lor atunci când au trecut la PostgreSQL de la MySQL, așa că nu există nicio modalitate de a spune. Există un singur lucru care iese în minte în mintea cititorului: Postgres este groaznic.

De ce bazele de date Nosql sunt perfecte pentru Ube

Baza de date MySQL a Uber este construită deasupra unei baze de date NoSQL, astfel încât se poate deduce din text că folosesc această bază de date. În plus, se poate deduce din datele că această bază de date NoSQL este utilizată pentru a stoca în cache și a pune în coadă datele. Amazon este o altă companie de baze de date NoSQL, deoarece oferă un set cuprinzător de instrumente pentru dezvoltarea aplicațiilor bazate pe baze de date.

Marklogic Nosql

MarkLogic este o bază de date NoSQL puternică, care permite dezvoltatorilor să construiască rapid și ușor aplicații care gestionează volume mari de date. MarkLogic este ușor de utilizat și ușor de scalat, ceea ce îl face o alegere ideală pentru organizațiile care trebuie să gestioneze cantități mari de date.

Serverul MarkLogic este o bază de date care a fost construită de la zero pentru a facilita utilizatorilor să caute cantități mari de date eterogene. MarkLogic încorporează elementele interne ale bazei de date, indecși în stil de căutare și comportamente ale serverului de aplicații într-un sistem unificat care poate fi rulat concomitent. Documentele XML și JSON sunt folosite ca modele de date, iar datele lor tranzacționale sunt stocate într-un depozit de date tranzacționale . Datele documentului pot începe ca XML sau JSON, dar pot fi și transformate odată ce au fost ingerate. Modelele de date ale documentelor conțin de obicei toate datele conexe în același document, astfel încât datele sunt denormalizate înainte de a fi făcute publice. Conținutul XML poate fi definit ca scheme pentru a reprezenta o clasă de modele de conținut ale documentelor. Când un anumit document trebuie structurat într-un mod specific, este esențial să existe un identificator pentru document.

Schemele XML pot fi fie importate în baza de date Schemas, fie plasate în directorul Config. După aceea, puteți specifica un set de scheme pentru un anumit App Server sau un grup de servere. MarkLogic acceptă, de asemenea, scheme SQL virtuale care oferă contextul vizualizărilor SQL, așa cum este definit în Ghidul de modelare a datelor SQL. MarkLogic Server poate căuta, stoca și gestiona date semantice în triple RDF, care sunt stocate în memorie. Semantica este un set de standarde W3C care permit schimbul de date care poate fi citit de mașină (și informații despre relațiile dintre date). MarkLogic vă permite să stocați, să căutați și să gestionați acest tip de date utilizând SPARQL și SPARQL Update nativ, precum și JavaScript, XQuery și REST. Puteți optimiza gestionarea datelor binare cu suita de mecanisme MarkLogic Server.

Un document binar poate fi stocat pe baza dimensiunii sale, care este determinată de un set de praguri. MarkLogic este o aplicație cu un singur thread concepută pentru mai multe procesoare în același timp. Există numeroase porturi socket care pot fi utilizate pentru comunicații externe. Platforma MarkLogic este menită să ofere atât viteză, cât și scară. Interogările avansate din MarkLogic sunt scrise în terabytes de date. Cele mai mari implementări live au depășit acum 200 de terabytes și un miliard de documente. Când sunt utilizate clustere, se atinge un nivel ridicat de disponibilitate.

Acest tip de server este de obicei găzduit într-o cutie cu 4 sau 8 nuclee, 64 sau 128 Gb sau cu o capacitate mai mare. Echilibratoarele de încărcare elastică (ELB) sunt încorporate în Amazon Elastic Compute Cloud (EC2), care permite clusterelor MarkLogic să distribuie și să echilibreze automat traficul aplicațiilor. Pentru a îmbunătăți disponibilitatea mediului EC2, nodurile D pot fi grupate în aceeași locație.

Ce este baza de date Marklogic

MarkLogic este o bază de date NoSQL puternică, care permite dezvoltatorilor să creeze aplicații mai rapid, oferindu-le instrumentele de care au nevoie pentru a lucra cu toate tipurile de date. MarkLogic este singura bază de date NoSQL care combină puterea unei baze de date orientate pe documente cu flexibilitatea unui magazin cheie-valoare, făcând-o platforma ideală pentru aplicațiile moderne de astăzi.

Este o platformă puternică de gestionare a datelor care oferă un sistem unificat pentru gestionarea datelor. Sunt utilizate modele de date ale documentelor în XML și JSON și stochează documentele într-un depozit tranzacțional. Data Hub este situat deasupra lacului de date și conține date de înaltă calitate, organizate, securizate, deduplicate, indexate și interogabile. În plus, MarkLogic Data Hub este conceput pentru a gestiona seturi masive de date cu niveluri automate de date care stochează și recuperează în siguranță datele dintr-un lac de date.

De ce bazele de date grafice preiau controlul

Bazele de date grafice devin rapid opțiunea de bază pentru stocarea datelor într-o mare varietate de formate, care este dificil de gestionat manual. Bazele de date SQL tradiționale nu pot gestiona acest tip de interogare și pot fi foarte benefice în tratarea acestui tip de interogare. Dacă trebuie să interogați datele în moduri pe care le pot gestiona bazele de date SQL, precum și dacă trebuie să stocați date în grafice, MarkLogic este o opțiune bună.

Baza de date Marklogic Vs Mongodb

Baza de date NoSQL pentru întreprinderi MarkLogic include toate caracteristicile de care aveți nevoie, într-o singură platformă. MongoDB, pe de altă parte, este folosit pentru a organiza idei mari. MongoDB este un serviciu MongoDB care stochează date în documente asemănătoare JSON care pot fi structurate într-o varietate de moduri.

Dacă aveți date META, puteți utiliza MarkLogic deoarece preia totul atât de repede. Există alternative mai bune la utilizarea unei baze de date relaționale în cazul în care este nevoie de una. MongoDB este un instrument incredibil pentru o varietate de aplicații datorită flexibilității și ușurinței sale incredibile de utilizare. În ciuda faptului că open source este folosit în aproape orice altceva, baza de date backend este extrem de importantă. Asistența pentru clienți MarkLogic este extrem de receptivă și profesionistă. Ei răspund rapid la problemele majore și la problemele legate de calitatea producției. Aștept cu nerăbdare să folosesc resursele MongoDB pentru a beneficia de o parte din puterea sa.

Doar câteva aspecte pot fi îmbunătățite sau simplificate. Dacă nu aveți deja un DBA sau un administrator de sistem care are cunoștințe despre MongoDB, ar trebui să mergeți la un furnizor de găzduire MongoDB care este specializat în domeniu. Când setul de date crește, puteți utiliza motorul de stocare al lui Cassandra pentru a crea scrieri în timp constant. MongoDB poate fi folosit pentru analiză folosind suportul nativ Hadoop.

Baza de date grafice Marklogic

MarkLogic este o bază de date grafică. Utilizează un model de date grafic pentru a stoca și a interoga datele. O bază de date grafică este o bază de date care utilizează un model de date grafic pentru a stoca și a interoga datele.

Ghidul dezvoltatorului de grafice semantice este o citire obligatorie pentru oricine este interesat de domeniul graficelor semantice. Subiectele incluse în acest ghid includ: Datele pot fi descărcate. Folosind eșantionul complet DBPedia de Persondata (atât în ​​Turtle, cât și în engleză), le puteți arăta cum să folosească un cuvânt Turtle sau engleză. Baza de date Documente are un index triplu și un lexicon de colecție care poate fi activat implicit. Înainte de a utiliza o bază de date pentru triple, asigurați-vă că ambele opțiuni sunt activate. mlcp este o metodă ideală pentru încărcarea în bloc a triplelor pe un mediu desktop Windows. Funcția nativă SPARQL sau funcția încorporată sem:sparQL sunt ambele metode acceptabile pentru executarea interogărilor MarkLogic . Secțiunea Descărcare setului de date presupune că ați încărcat setul de date eșantion.

Marklogic Data Hub

Data Hub al MarkLogic este o interfață software gratuită, open-source, care ingerează date din mai multe surse, le armonizează, le stăpânește și apoi le caută și le analizează. Soluția este rulată pe MarkLogic Server și are scopul de a oferi o platformă unificată pentru aplicații critice.

Pentru ce este folosit Marklogic

MarkLogic este o bază de date puternică care vă permite să stocați, să gestionați și să căutați mai eficient datele. Este folosit de organizații dintr-o varietate de industrii pentru a-și alimenta aplicațiile și site-urile web. MarkLogic este deosebit de potrivit pentru a gestiona cantități mari de date și interogări complexe.

Serverul Marklogic

MarkLogic Server este o platformă puternică de baze de date NoSQL, care permite dezvoltatorilor să construiască rapid și ușor aplicații sofisticate care valorifică toate datele lor, indiferent de structura sau locația acesteia. MarkLogic Server este construit pe o arhitectură unică care combină tot ce este mai bun atât din lumea relațională, cât și din lumea NoSQL, oferind dezvoltatorilor flexibilitatea de a lucra cu datele lor în modul care se potrivește cel mai bine nevoilor lor.

DocumentManager, o instanță DatabaseClient creată special pentru gestionarea documentelor, poate fi utilizată pentru a gestiona documente. Pentru a demonstra cum să citiți un document XML, utilizați ReadXMLDocument.java bazat pe Java de la Marklogic. Biblioteca Java ReadMetadata vă arată cum să detectați tipul de document pe care l-ați primit, precum și cum să îl gestionați corect. Inserarea unui document text este similară cu inserarea unui document PDF, dar trebuie să utilizați un StringHandle sau să furnizați formatul așa cum se arată în exemplul precedent. API-ul Java poate fi folosit pentru a accesa documente și metadate într-o varietate de moduri. Metoda DeleteDocument.java poate fi folosită pentru a șterge mai multe documente simultan. Descărcări de documente în proporții mari.

Un document la un moment dat poate fi costisitor atunci când se utilizează scheme de autentificare prin rezumat, deoarece este necesar să se încarce un document. Folosim termeni precum căutare și interogare în același mod în MarkLogic, indiferent de contextul în care îi folosim. Dacă doriți să exprimați o gamă largă de rezultate de căutare, o sintaxă de interogare este o modalitate simplă și puternică de a face acest lucru. Textul de căutare este specificat utilizând metoda setCriteria a managerului nostru de interogări după preluarea unei instanțe inițiale de interogare șir din managerul nostru de interogări. Este adevărat că chiar și o simplă căutare poate fi foarte puternică dacă este folosită în configurația de căutare implicită a MarkLogic. După cum este specificat în definiția interogării, sunt utilizate trei metode pentru a implementa fiecare interogare. Primele două opțiuni vă permit să specificați o locație de interogare sau un set de colecție.

Ultima vă permite să asociați o interogare cu un set de opțiuni de căutare personalizate care sunt stocate pe server. Mai jos este o listă cu rezultatele căutării. Prin rularea programului și inspectarea consolei, puteți vedea cum MarkLogic își reprezintă rezultatele căutării în XML. Proiectul tutorial include un script Java numit Search ResultsAsJSON. Java. Dacă rulați programul, veți vedea rezultatele căutării JSON brute care au fost preluate de pe server. Obține rezultatele căutării în format POJO apelând metoda getMatchResults().

Puteți obține o matrice de obiecte MatchDocumentSummary trecându-i un șir. Când un document conține o accesare de căutare, acesta poate fi reprezentat de un obiect MatchLocation. O opțiune implicită numită este utilizată dacă nu specificați în mod explicit un nume. Datorită semnificației sale în Mark Logic, constrângerea este frecvent utilizată. Configurația pentru un întreg set de opțiuni este stocată la src/main/ml-options/options atunci când se creează sau se înlocuiește un set de opțiuni. Constrângerile enumerate aici sunt disponibile într-o varietate de forme. Faceți un program.

Această metodă ar trebui să returneze aceleași rezultate ca CollectionSearch java. Ca rezultat al acestui nou șir de căutare, criteriul de colecție Shakepeare este acum furnizat ca parte a șirului de căutare de constrângerea etichetei. După cum puteți vedea, folosim următoarea comandă pentru a implementa configurația noastră. În schimb, puteți deschide o nouă linie de comandă și navigați la mlwatch, unde modificările aduse scriptului vor fi trimise la Mark Logic. Contextul unui cuvânt este testat mai degrabă decât cheia sau elementul său în ceea ce privește o constrângere de cuvânt, care este similară cu o constrângere de valoare. Cuvintele de potrivire sunt, de asemenea, formate din tulpini, ceea ce înseamnă că vor fi folosite cuvinte similare, cum ar fi strategii și strategii. Trebuie să creăm/modificăm următoarele fișiere pentru a activa stemming:src/main/ml-config/databases/content-database.

Rularea comenzii de mai jos vă va ajuta să înțelegeți procedura. Modulul gradle mlUpdateIndexes este utilizat pentru actualizarea tabelelor de index în modulul gradle mlReindexDatabase. Folosind constrângerea proprietăților, putem căuta proprietățile unui document după metadate. Folosim metadatele noastre extrase în timpul ingestării și stocate ca proprietăți ale documentului pentru a ne genera imaginile. Când introducem o căutare de cuvinte pentru „proprietăți”, aceasta va fi aplicată numai proprietății documentului respectiv. Metoda search() este utilizată în managerul de interogări pentru a rula interogarea.

Pentru ce este folosit Marklogic?

MarkLogic Server este un instrument software care stochează și gestionează o varietate de date pentru a rula aplicații tranzacționale, operaționale și analitice.

Centrul de date: soluția dvs. unică pentru gestionarea datelor

Huburile de date vă oferă control complet asupra modului în care datele sunt gestionate și accesate dintr-un lac de date. În MarkLogic, ierarhizarea automată a datelor asigură că datele sunt stocate în siguranță și accesate dintr-un lac de date și simplifică integrarea datelor.

Cum mă conectez la Marklogic?

După instalarea și lansarea MarkLogic, navigați la interfața administrativă bazată pe browser (la http://localhost:8001/), unde veți afla cum să obțineți o licență de dezvoltator și să configurați un administrator.

Marklogic: Serverul de aplicații cu o API Rest

Utilizarea aplicațiilor client API REST pentru a interacționa cu MarkLogic Server folosind o instanță API REST devine din ce în ce mai comună. MarkLogic are 500 de angajați și este unul dintre cei mai mari furnizori de servere de aplicații de pe piață. Conform previziunilor lor de venituri, ei vor avea un venit maxim de 100,0 milioane USD în 2021, cu un venit mediu per angajat de 200.000 USD.