Neo4j bringt Release 5 auf den Markt

Neo4j präsentiert die neue Version seiner nativen Graphdatenbank “Neo4j 5”. Nach Angaben des Herstellers soll sich diese Datenbank in Bezug auf die Leistung mit dem neuen Release weiter von den relationalen Datenbanken absetzen, die in vielen Bereichen verbreitet sind. Bei der Entwicklung der neuen Variante stand die Betriebsoptimierung der Graphdatenbank im Mittelpunkt. Sie ist jetzt uneingeschränkt skalierbar und bietet eine höhere Leistung, um schnellere Abfragen zu ermöglichen, die unabhängig sind vom Sharding (also der Aufteilung des Datenbestands) und der Größe.

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Neo4j verbessert die Usability mit neuen Funktionen

Die Graphdatenbank von Neo4j wird um neue Funktionen erweitert. Es kommen Verbesserungen hinzu, die sich mit der Einbindung von Data Warehouses, der automatischen Modellierung von Daten und der Backend-Administration befassen. Darüber hinaus verbessert der Hersteller auch die GDS (Graph Data Science), die jetzt in der Ausgabe 2.1 zur Verfügung steht. Die neuen Features sollen für Data Scientists und Entwickler gleichermaßen den Einstieg in die Graphdatenbank erleichtern.

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Jetzt verfügbar: Neo4j AuraDB Free

Neo4j bietet ab sofort eine kostenlose Variante der Cloud-basierten Grapgdatenbank “AuraDB” an. “Neo4j AuraDB Free” wendet sich an Interessenten, die eine Graphdatenbank zum Experimentieren und Lernen, für kleine Entwicklungsprojekte sowie im Rahmen des Prototyping einsetzen möchten. Die Registrierung für die Datenbank erfolgt über die Webseite Neo4j AuraDB Free. Das kostenlose Angebot enthält alle wichtigen Entwicklerwerkzeuge und Funktionen, die für einen einfachen und schnellen Einstieg in die Graphtechnologie erforderlich sind.

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Mehr als eine Billion Datenbeziehungen in Neo4j Graphdatenbank

Auf seiner Entwicklerkonferenz “NODES 2021” demonstrierte Neo4j die Skalierbarkeit seiner Graphdatenbank. Dazu führten die zuständigen Mitarbeiter eine Echtzeitabfrage durch, die auf über tausend Rechnern lief. Sie erfolgte in einem Graphen mit mehr als einer Billion Beziehungen und über 200 Milliarden Knoten. Diese Zahlen kann man sich nur dann bildhaft vorstellen, wenn man sie in einen greifbaren Kontext rückt. Ein Graph, der eine Billion Kanten hat, wäre beispielsweise dazu in der Lage, realitätsnah sämtliche sozialen Beziehungen der Weltbevölkerung wiederzugeben. Die Antwortzeit der Echtzeitabfrage lag übrigens bei wenigen Millisekunden.

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Cloud-Technologien: Die allgegenwärtige IT

Die Cloud hat inzwischen überall auf der Welt – trotz anfänglicher Skepsis auch in Europa – Fuß gefasst. Cloud-Technologien wurden praktisch überall implementiert, im Geschäftsleben, bei der privaten Internet-Nutzung, im IoT-Bereich und so weiter. Deswegen ist es an der Zeit, einmal zu rekapitulieren, welche Cloud-Technologien es eigentlich gibt und was man bei ihrem Einsatz beachten sollte.

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Enterprise Framework für Data Scientists

Ab sofort ist Neo4j for Graph Data Science verfügbar. Dieses Framework sorgt für native Graphenanalytik in Verbindung mit einer Graphdatenbank und Visualisierungsfunktionen sowie skalierbaren Graph-Algorithmen. Es handelt sich also um ein Toolset, mit dem Data Scientists vernetzte Daten analysieren und Machine-Learning-Modelle erstellen können.

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Neo4j Streams für Echtzeit-Integration in Apache Kafka

Neo4j kündigt die Integration seiner Graphdatenbank in Apache Kafka und die 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.

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