{"id":15131,"date":"2019-10-16T11:29:56","date_gmt":"2019-10-16T09:29:56","guid":{"rendered":"https:\/\/www.sysbus.eu\/?p=15131"},"modified":"2019-10-02T09:34:07","modified_gmt":"2019-10-02T07:34:07","slug":"neo4j-streams-fuer-echtzeit-integration-in-apache-kafka","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.sysbus.eu\/?p=15131","title":{"rendered":"Neo4j Streams f\u00fcr Echtzeit-Integration in Apache Kafka"},"content":{"rendered":"\n<p><a href=\"https:\/\/neo4j.com\/?ref=pr-\">Neo4j<\/a> k\u00fcndigt die Integration seiner Graphdatenbank in Apache Kafka und die Confluent-Plattform an. Mit Neo4j Streams lassen sich Kafka <a href=\"https:\/\/neo4j.com\/download-center\/#integrations?ref=pr-\">Event-Streams<\/a> in Neo4j verkn\u00fcpfen, um schneller auf Ereignisse reagieren zu k\u00f6nnen. Die Erweiterung des Neo4j-Servers ist ab sofort f\u00fcr alle Neo4j und Kafka-Anwender verf\u00fcgbar. <\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"750\" height=\"450\" src=\"https:\/\/www.sysbus.eu\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/Neo4j_Kafka_Confluent.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-15132\" srcset=\"https:\/\/www.sysbus.eu\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/Neo4j_Kafka_Confluent.png 750w, https:\/\/www.sysbus.eu\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/Neo4j_Kafka_Confluent-300x180.png 300w\" sizes=\"auto, (max-width: 750px) 100vw, 750px\" \/><figcaption> Mit Neo4j, Kafka und Confluent Event-Streams mit leistungsstarker Graphanalytik kombinieren (Grafik: Neo4j)<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<!--more-->\n\n\n\n<p>Kafka\nist eine verteilte Streaming-Plattform, mit der riesige Mengen an Datenstr\u00f6men\nin Echtzeit verarbeitet werden k\u00f6nnen. Der neue <a href=\"https:\/\/r.neo4j.com\/confluent-neo4j-sink\">Neo4j Sink Connector<\/a> in\nNeo4j Streams unterst\u00fctzt die nahtlose Integration von Neo4j, Kafka und\nConfluent Technologien. Die Event-Streams in Kombination mit der\nleistungsstarken Analytik der Graphdatenbank erm\u00f6glicht umfassende\nKorrelationen in Echtzeit und bietet Unternehmen ein hohes Ma\u00df an Flexibilit\u00e4t\nsowie Innovationspotential. Kunden k\u00f6nnen Neo4j Streams f\u00fcr unterschiedliche <a href=\"https:\/\/neo4j.com\/use-cases\/?ref=pr-\">Echtzeit-Anwendungen<\/a> nutzen,\nbeispielsweise bei der Betrugserkennung, im Knowledge Graph oder bei der\nErstellung eines 360-Grad Kundenprofils. <\/p>\n\n\n\n<p>Mit\nder Integration stellt Neo4j Change Events in Kafka bereit. Dadurch k\u00f6nnen sich\nDrittanwendungen und nachgelagerte Systeme aktualisieren. Zudem lassen sich Aufrufe\nhinzuf\u00fcgen, um Daten von Kafka zu empfangen und zu versenden und so auf Events\nzuzugreifen. Anwender der Graphdatenbank k\u00f6nnen dar\u00fcber hinaus Ereignisse aus\nKafka laden und diese in ein Graphmodell umwandeln beziehungsweise importieren\n(zum Beispiel Change Data Capture (CDC) oder Data Sink).&nbsp; <\/p>\n\n\n\n<p>Der Neo4j Sink Connector ist von Confluent als\nVerified Gold Level-L\u00f6sung verifiziert (<a href=\"https:\/\/r.neo4j.com\/confluent-verified-integrations\">Confluent Verified Integrations Program<\/a>). Damit wird sichergestellt, dass der\nKonnektor alle technischen und funktionalen Anforderungen der Kafka Connect API\nerf\u00fcllt. Diese Open-Source-Schnittstelle erm\u00f6glicht die Anbindung von Kafka an\nexterne Systeme wie Datenbanken. Die Kompatibilit\u00e4t zur Kafka Connect API\nbietet eine bessere Benutzbarkeit f\u00fcr Anwender, h\u00f6here Skalierbarkeit und\nzuverl\u00e4ssige Integration in die Confluent-Plattform. Dazu geh\u00f6rt neben Schema\nRegistry und Control Center auch die Confluent Cloud, ein vollst\u00e4ndig\nverwalteter Daten-Streaming-Dienst basierend auf Kafka. <\/p>\n\n\n\n<p>Fawad\nZakariya, SVP of Business and Corporate Development bei Neo4j, baut das\numfassende \u00d6kosystem f\u00fcr Graphdatenbanken weiter aus: \u201eDie Integration der\nbeliebtesten Streaming-Plattform mit der leistungsst\u00e4rksten Graphdatenbank\nstellt einen echten Mehrwert f\u00fcr Neo4j Unternehmenskunden dar. Unternehmen\nm\u00fcssen in Echtzeit auf Ereignisse reagieren k\u00f6nnen, um beispielsweise\nBetrugsf\u00e4lle aufzudecken und Kundenverhalten kontextbezogen zu analysieren. Mit\nder Integration stehen ihnen nun neue Wege offen, innovative und intelligente\nAnwendungen zu entwickeln und umfassenden Daten-Kontext mit\nEchtzeit-Streaming-Daten zu kombinieren.\u201c<\/p>\n\n\n\n<p>Neo4j\nStreams ist f\u00fcr alle <a href=\"https:\/\/r.neo4j.com\/confluent-platform-neo4j\">Neo4j\nEnterprise Edition- und Confluent-Kunden verf\u00fcgbar<\/a>. Alle Kunden der Neo4j\nEnterprise Edition erhalten zudem umfassenden Support. <\/p>\n\n\n\n<p>Weitere Informationen: <a href=\"http:\/\/www.neo4j.com\/confluent\">www.neo4j.com\/confluent<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Neo4j k\u00fcndigt die Integration seiner Graphdatenbank in Apache Kafka und die Confluent-Plattform an. Mit Neo4j Streams lassen sich Kafka Event-Streams in Neo4j verkn\u00fcpfen, um schneller auf Ereignisse reagieren zu k\u00f6nnen. 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