ეს სტატია წარმოშობს ახალ Edge‑ნატივი, თვით‑სუპერვიზირებული ცოდნის‑გრაფის ძრავას, რომელიც მუდმივად ევოლუციას ახდენს შესაბამისობის მონაცემებზე ჰეტეროგენურ ღრუბლოვან პლატფორმებზე. ფედერალურ სწავლასა, ნულ‑ცნობითი დამადასტურებლების გადამოწმებასა და სტრიმინგის მოვლენების შეყვანის კომბინაციით, ორგანიზაციებს შეუძლიათ რეალურ დროში პოლიტიკის შესრულება, აუდიტირებადობა და რისკის შეფასება, მონაცემთა კონფიდენციალურობა ან დაყოვნება არ შემოტანენ. გიდი მოიცავს არქიტექტურას, ძირითად ალგორითმებს, განთავსების მოდელებს და საუკეთესო პრაქტიკების რეკომენდაციებს, რეზილიან, მასშტაბირებადი შესაბამისობის ქსელის შესაქმნელად თანამედროვე მრავალღრუბლოვან სამყაროში.