تصور کنید سیستمی دارید که تحلیل‌های آماری حجیم و پیمایش‌های پیچیده در گراف را هم‌زمان و در یک مسیر واحد انجام می‌دهد، بدون اینکه داده‌ها را بین دو موتور مختلف جابه‌جا کند. این همان ایده‌ی مرکزی Rayforce است؛ پروژه‌ای متن‌باز و نوشته‌شده با زبان C که به تیم‌های فنی اجازه می‌دهد عملگرهای رابطه‌ای و پرس‌وجوهای گرافی را در یک طرح بهینه‌شده اجرا کنند.
بیشتر معماری‌های داده امروز، توسعه‌دهندگان را مجبور می‌کنند بین یک پایگاه‌داده رابطه‌ای برای محاسبات تجمیعی و یک پایگاه‌داده گرافی برای بررسی ارتباطات یکی را انتخاب کنند. این گسست باعث ایجاد نوعی «مالیات داده» می‌شود؛ یعنی اطلاعات باید برای پاسخ به یک سؤال پیچیده، ابتدا صادر و سپس در محیطی دیگر وارد شوند. این چالش در مقیاس‌های بزرگتر منجر به تأخیرهای شدید می‌شود، مشابه آنچه در سامانه‌های توزیع‌شده‌ی عامل‌محور برای کاهش زمان پرس‌وجوهای حجیم مشاهده کردیم. طبق گزارشی که در ۱۴ اوت ۲۰۲۶ در وب‌سایت rayforcedb.com منتشر شد، Rayforce با تبدیل هر دو نوع حجم کاری به یک گراف جهت‌دار بدون دور (DAG) — شبیه به یک نقشه مسیر که هر مرحله فقط به جلو می‌رود و هرگز به عقب برنمی‌گردد — این مشکل را حل کرده است.
همان‌طور که در بحث‌های گذشته‌ی ما درباره‌ی بهینه‌سازی لایه‌های استنتاج اشاره کردیم، نزدیکی کد به سخت‌افزار کلید کاهش تأخیر است. Rayforce به عنوان یک موتور قابل جاسازی (Embeddable) با بدنه بسیار کوچک (تنها ۱۶ هزار خط کد C) عمل می‌کند. این رویکرد بهینه‌سازی حداکثری یادآور موتور WASTE است که اجرای مدل‌های تریلیونی را روی سخت‌افزارهای معمولی ممکن ساخت. قابلیت‌های اصلی این موتور عبارتند از:
- تحلیل ستونی (Columnar Analytics): فیلترهای برداری، Joinها و توابع سری زمانی.
- موتور گرافی بومی: پیمایش CSR، یافتن کوتاه‌ترین مسیرها و استفاده از HNSW برای بررسی اتصالات.
- دیتا-لاگ بازگشتی (Recursive Datalog): قوانین دسترسی که مستقیماً در DAG اجرا می‌شوند.
- ذخیره‌سازی: پشتیبانی از CSV، نقشه‌های حافظه (Memory Maps) و تخلیه بلوکی IPC.
برای اثبات کارایی، این پروژه یک حجم کاری با ۱۰۰ هزار ردیف داده‌ی بازار را بررسی کرده است. به نقل از مستندات پروژه، این موتور می‌تواند در یک گذر واحد، ۶۰ هزار مورد منطبق را فیلتر کرده و آن‌ها را بر اساس نماد گروه‌بندی کند. این یعنی «مسیر داغ» پردازش بسیار نزدیک به سخت‌افزار باقی می‌ماند تا پاسخ‌ها در حد میکروثانیه صادر شوند.
این تغییر، معیارها را برای محیط‌های با فرکانس بالا مانند معاملات الگوریتمی و تحلیل ریسک جابه‌جا می‌کند. توسعه‌دهندگان اکنون می‌توانند از طریق API زبان C یا زبان Rayfall، این موتور را جاسازی کنند و دیگر نیازی به برپایی یک پلتفرم دوم برای مدیریت داده‌های متصل ندارند. نتیجه‌ی این اتفاق، کاهش شدید پیچیدگی زیرساختی برای تحلیل‌های سرمایه‌گذاری در لحظه است.
در حال حاضر Rayforce در سیستم‌های عملیاتی برای مدیریت ریسک و اتصال به بازارهای مالی استفاده می‌شود. تیم توسعه‌دهنده اکنون در حال آماده‌سازی یک نسخه‌ی ابری است تا کاربران بتوانند بدون بازنویسی مسیرهای داده، از نمونه‌های اولیه محلی به محیط تولید منتقل شوند.
گام بعدی شما
- اگر با داده‌های رابطه‌ای و گرافی هم‌زمان سروکار دارید، مستندات Rayforce را برای جایگزینی موتورهای دوگانه بررسی کنید.
- زبان Rayfall را برای تعریف پرس‌وجوهای ترکیبی مطالعه کنید.
- عملکرد موتور را روی مجموعه‌داده‌های کوچک محلی با استفاده از Memory Maps تست کنید.
اما داستان سخت‌افزاری این تحول حتی شگفت‌انگیزتر است — به تحلیل ما درباره‌ی تراشه‌های Blackwell مراجعه کنید.
گفتگو