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Korrelationen in Echtzeit


"Neo4j Streams" für Echtzeit-Integration in "Apache Kafka"
"Neo4j Streams Connector" für „Kafka and Confluent-Plattform“ ermöglicht unmittelbaren Einblick in vernetzte Event-Streams

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Neo4j kündigte die Integration ihrer Graphdatenbank mit "Apache Kafka" und der "Confluent"-Plattform an. Mit "Neo4j Streams" lassen sich Kafka Event-Streams in Neo4j verknüpfen, um schneller auf Ereignisse reagieren zu können. Die Erweiterung des Neo4j-Servers ist ab sofort für alle Neo4j und Kafka-Anwender verfügbar. Kafka ist eine verteilte Streaming-Plattform, mit der riesige Mengen an Datenströmen in Echtzeit verarbeitet werden können. Der neue Neo4j Sink Connector in Neo4j Streams unterstützt die nahtlose Integration von Neo4j, Kafka und Confluent Technologien.

Die Event-Streams in Kombination mit der leistungsstarken Analytik der Graphdatenbank ermöglicht umfassende Korrelationen in Echtzeit und bietet Unternehmen ein hohes Maß an Flexibilität sowie Innovationspotential. Kunden können Neo4j Streams für unterschiedliche Echtzeit-Anwendungen nutzen, beispielsweise bei der Betrugserkennung, im Knowledge Graph oder bei der Erstellung eines 360-Grad Kundenprofils.

Zudem lassen sich Aufrufe hinzufügen, um Daten von Kafka zu empfangen und zu versenden und so auf Events zuzugreifen. Anwender der Graphdatenbank können darüber hinaus Ereignisse aus Kafka laden und diese in ein Graphmodell umwandeln bzw. importieren (z. B. Change Data Capture (CDC) oder Data Sink).

Der "Neo4j Sink Connector" ist von Confluent als Verified Gold Level-Lösung verifiziert (Confluent Verified Integrations Program). Damit ist sichergestellt, dass der Konnektor alle technischen und funktionalen Anforderungen der Kafka Connect API erfüllt. Diese Open-Source-Schnittstelle ermöglicht die Anbindung von Kafka an externe Systeme wie Datenbanken. Die Kompatibilität zur Kafka Connect API bietet eine bessere Benutzbarkeit für Anwender, höhere Skalierbarkeit und zuverlässige Integration mit der Confluent-Plattform. Dazu gehört neben Schema Registry und Control Center auch die Confluent Cloud, ein vollständig verwalteter Daten-Streaming-Dienst basierend auf Kafka.

Fawad Zakariya, SVP of Business and Corporate Development bei Neo4j, baut das umfassende Ökosystem für Graphdatenbanken weiter aus: "Die Integration der beliebtesten Streaming-Plattform mit der leistungsstärksten Graphdatenbank stellt einen echten Mehrwert für Neo4j Unternehmenskunden dar. Unternehmen müssen in Echtzeit auf Ereignisse reagieren können, um beispielsweise Betrugsfälle aufzudecken und Kundenverhalten kontextbezogen zu analysieren. Mit der Integration stehen ihnen nun neue Wege offen, innovative und intelligente Anwendungen zu entwickeln und umfassenden Daten-Kontext mit Echtzeit-Streaming-Daten zu kombinieren." (Neo4j: ra)

eingetragen: 17.10.19
Newsletterlauf: 02.12.19

Neo4j: Steckbrief

Die Neo4j Graph-Plattform unterstützt Unternehmen weltweit, vernetzte Daten in vollem Umfang zu nutzen und intelligente Anwendungen zu entwickeln – von KI über Betrugserkennung und Echtzeit-Empfehlungen bis zu Stammdatenmanagement.

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