Mit Parallel Runtime und Native Change Data Capture (CDC) beschleunigt der Anbieter die Verarbeitung von Workloads in Enterprise-Umgebungen
München – 25. Oktober 2023 – Neo4j, führender Anbieter von Graphdatenbanken und Graph Analytics, stellt neue Features für Anwender in der Cloud sowie selbstverwaltet vor. Damit soll die Performance rund um operative wie analytische Workloads deutlich steigen. Anwender können Abfragen (Queries) noch schneller durchführen, transaktionale und analytische Prozesse in einer Datenbank zentral verarbeiten und Datenänderungen in Echtzeit nachverfolgen.
Die neuen Features im Überblick:
– Mit der neuen Parallel Runtime ermöglicht Neo4j eine bis zu 100-mal höhere Performance*, indem Threads nun gleichzeitig über mehrere CPU-Kerne zur Ausführung analytischer Abfragen laufen. Dabei nutzt die Graphdatenbank eine Technologie namens Morsel Based Parallelism, um die Skalierbarkeit zu erhöhen, die Ressourcennutzung zu verbessern und ein nahtloses Multitasking sicherzustellen.
– Mit der neuen Datenänderungserfassung, native Change Data Capture (CDC), lässt sich nachverfolgen, wann Änderungen stattgefunden haben. Dritt-Systeme und Services, die auf diese Änderungen reagieren müssen, erhalten automatisch entsprechende Benachrichtigungen. CDC ist im Neo4j Connector for Kafka und Confluent integriert, um diese Änderungen unterschiedlichen Systemen und Datenbanken verfügbar zu machen.
– Neue Embeddings erlauben Anwendern ein erleichtertes Erstellen von Knowledge Graphen. Die Modelle können bislang fehlende Datenbeziehungen aufzeigen sowie neue Datenbeziehungen im Wissensgraphen prädiktiv ableiten und so den semantischen Kontext für Abfragen erweitern.
– Die Graphdatenbank erhält neue Algorithmen für Pfadsuchen, um höhere Effizienz bei komplexen Abfragen zu ermöglichen. Die Algorithmen ermitteln die optimale Sequenz und identifizieren den relevantesten Pfad zwischen einzelnen Knoten im Graphen.
Anwender können die neuen Features ab sofort sowohl in der Neo4j Graphdatenbank als auch in der Cloud Version (Neo4j AuraDB) nutzen. Change Data Capture (CDC) ist zunächst als öffentliche Beta-Version des EAP verfügbar.
„Mit den neuen Funktionen rund um Parallel Runtime und Change Data Capture steigt die Performance der Neo4j Graphdatenbank erheblich. Anwender erhalten in Echtzeit tiefe Einblicke in ihre Daten und können Analysen schneller durchführen. Das optimierte Datenmanagement sowie die vereinfachte Architektur sorgen für einen zusätzlichen Effizienz-Boost“, erklärt Sudhir Hasbe, Chief Product Officer, Neo4j. „Im Enterprise-Umfeld etabliert sich Neo4j damit immer mehr zur zuverlässigen Datenquelle für analytische und operative Systeme. Unternehmen können schneller kritische Entscheidungen treffen und dank der höheren Geschwindigkeit, Performance und Agilität in Sachen Datenanalyse ihren Wettbewerbsvorteil ausbauen.“
Neo4j erweiterte erst im August 2023 die Kernfunktionen der Graphdatenbank um native Vektorsuche. Die Integration liefert genaue, erklärbare und transparente Ergebnisse für Large Language Models (LLMs) und andere generative KI-Anwendungen. Das Unternehmen wurde 2023 von Google Cloud als Technologiepartner des Jahres in der Kategorie Datenmanagement ausgezeichnet und von CRN in die Big Data 100 aufgenommen.
Als erster nativer Graphdatenbank-Anbieter ist Neo4j im Gartner Magic Quadrant 2022 für Cloud-Database Management Systems aufgeführt.** Bereits heute nutzen 75% der Fortune-100-Unternehmen die Neo4j Graphdatenbank.
* Die Performance steigt proportional zur Anzahl der CPUs. Das genannte Ergebnis basiert auf einem Benchmark-Test, der eine Leistungsverbesserung für eine analytische Abfrage auf einem Stackoverflow-Datensatz mit 50 Mio. Knoten und 124 Mio. Beziehungen zeigt. Der Server (32 CPUs, 128G Speicher) ist über https://demo.neo4jlabs.com:7473/browser/ öffentlich zugänglich.
** GARTNER und MAGIC QUADRANT sind eingetragene Marken von Gartner, Inc. und/oder seinen Tochtergesellschaften in den USA und international und werden hier mit Genehmigung verwendet. Alle Rechte vorbehalten.
Gartner unterstützt keinen der in seinen Forschungspublikationen dargestellten Anbieter, Produkte oder Dienstleistungen und rät Technologieanwendern nicht, nur die Anbieter mit den höchsten Bewertungen oder anderen Bezeichnungen auszuwählen. Die Forschungspublikationen von Gartner geben die Meinung der Forschungsorganisation von Gartner wieder und sollten nicht als Tatsachenbehauptungen ausgelegt werden. Gartner lehnt jede ausdrückliche oder stillschweigende Gewährleistung in Bezug auf diese Studie ab, einschließlich jeglicher Gewährleistung der Marktgängigkeit oder Eignung für einen bestimmten Zweck.
©2023 Neo4j, Inc., Neo Technology®, Neo4j®, Cypher®, Neo4j Bloom™, Neo4j Graph Data Science Library™, Neo4j® Aura™, und Neo4j® AuraDB™ sind eingetragene Marken oder eine Marke von Neo4j, Inc. Alle anderen Marken sind Eigentum der jeweiligen Unternehmen.
Über Neo4j
Neo4j, der führende Anbieter von Graphdatenbanken und Graph Analytics, hilft Unternehmen, Beziehungen und Muster innerhalb von Milliarden von Daten umfassend, einfach und schnell aufzudecken. Anwender nutzen diese vernetzte Datenstruktur, um innovative Lösungen für ihre dringlichsten Geschäftsprobleme zu entwickeln – von Betrugserkennung und 360-Grad-Kundenansicht, über Knowledge Graphen und Supply Chain, bis hin zu Netzwerkverwaltung und IoT. Und das unabhängig vom Datenwachstum. Neo4js umfassender Graph Stack bietet leistungsstarke native Graph-Datenspeicherung, Data Science, Analytik und Visualisierung, einschließlich hoher Sicherheitseinstellungen für Enterprise-Umgebungen, skalierbarer Architektur und ACID-Konformität. Die Neo4j-Community mit ihren Open-Source Enthusiasten besteht aus mehr als 250.000 Entwicklern, Datenwissenschaftlern und Architekten aus Hunderten von Fortune-500-Unternehmen, Regierungsbehörden und NGOs. Besuchen Sie https://neo4j.com
Firmenkontakt
Neo4j
Neo4j Media Hotline
. .
. .
.
http://neo4j.com/pr
Pressekontakt
Lucy Turpin Communications
Sabine Listl / Kathrin Schirmer
Prinzregentenstr. 89
81675 München
+49 89 417761-16
http://lucyturpin.de
Bildquelle: Neo4j
