Actualités : analyse de données, Business Intelligence, Data Science, Big Data


Neo4j annonce la disponibilité de Neo4j Streams pour des corrélations en temps réel sur Apache Kafka


Rédigé par Communiqué de Neo4j le 1 Décembre 2019

Le connecteur Neo4j Streams pour la plateforme Kafka et Confluent permet d'obtenir des vues en temps réel des données connectées dans le streaming d'événements.



Légende : Neo4j fonctionne avec Kafka et Confluent pour enrichir le streaming d'événements avec de puissantes analyses basées sur les graphes.
Légende : Neo4j fonctionne avec Kafka et Confluent pour enrichir le streaming d'événements avec de puissantes analyses basées sur les graphes.
Neo4j, le leader des bases de données de graphes, annonce une nouvelle intégration avec la plateforme Apache Kafka® et Confluent® pour connecter les flux de streaming d'événements. Neo4j StreamsTM est disponible comme extension de serveur Neo4j pour tous les utilisateurs de Neo4j et de Kafka.

Quand les flux d'événements sont enrichis par une analyse puissante basée sur les graphes, des corrélations claires peuvent être établies en temps réel pour apporter de la souplesse aux organisations et leur permettre d'innover au rythme courant de leur activité.

Kafka est une plateforme distribuée de streaming d'événements capable de prendre en charge des milliards d'événements par jour. Grâce à ce nouveau connecteur, les clients de Neo4j, de Kafka et Confluent bénéficient désormais d'une intégration complète. Les clients peuvent utiliser Neo4j Streams pour de multiples cas d'usage en temps réel, dont l'analyse de la fraude financière, les graphes de connaissances et une vision à 360 degrés des clients.

Fawad Zakariya, vice-président du développement Business et Corporate chez Neo4j, a pour mission de développer l'écosystème des bases des données de graphes le plus complet possible. Il explique l'importance de Neo4j Streams pour les applications en temps réel des entreprises.

« Nous avons intégré la base de données de graphes la plus puissante du monde et la plateforme de streaming la plus connue, avec un support complet pour les grandes entreprises clientes de Confluent et de Neo4j » indique Fawad Zakariya. « Les grandes entreprises exigent des capacités quasiment en temps réel pour lutter contre la fraude, s'adapter aux comportements des clients et réagir aux événements du marché. Cette intégration leur ouvre de nouvelles possibilités d'innover en combinant la puissance d'un contexte connecté avec des données de streaming en temps réel. », Simon Hayes, vice-président du développement Business et Corporate chez Confluent, détaille les avantages que Neo4j Streams, l'extension de serveur Neo4j pour Kafka, apporte aux clients de Neo4j et Confluent.

« À la milliseconde où les données sont créées, leur valeur dépend de la vitesse à laquelle on les utilise pour agir, » note Simon Hayes. « C'est pourquoi 60% des entreprises du Fortune 100 ont positionné une plateforme de streaming d'événements au cœur de leur activité. Grâce à cette intégration avec Neo4j Streams, les clients peuvent plus facilement et rapidement voir les connexions entre événements et convertir ces données en contexte pour passer plus vite à l'action. »

Neo4j Streams en détail

Avec l'intégration de Neo4j et de la plateforme Kafka et Confluent, les événements de changement dans Neo4j sont disponibles dans Kafka. D'autres applications permettent de mettre à jour les systèmes de streaming en aval ou d'ajouter des procédures qui peuvent être utilisées pour envoyer et recevoir des données depuis Kafka et accéder aux événements transactionnels.

Grâce au collecteur de données, les utilisateurs de neo4j peuvent consommer les événements de Kafka et les convertir en structure de graphes. A l'inverse, ils peuvent aussi utiliser le Change Data Capture (CDC, soit capture des données modifiées) pour ingérer les événements de la base graphe dans une file Kafka.

Le connecteur Neo4j Sink, composant de Neo4j Streams, a atteint le niveau Or, dans le cadre des programmes d'intégration vérifiée de Confluent. Cette certification assure que les connecteurs répondent aux exigences techniques et fonctionnelles de l'API Kafka Connect, un composant open source de Kafka qui donne le cadre de connexion de Kafka avec des systèmes externes tels que les bases de données. En adhérant à l'API Kafka Connect, les clients peuvent s'attendre à une meilleure expérience d'utilisation, une montée en charge et l'intégration avec la plateforme Confluent, y compris Schema Registry, Control Center ainsi que Confluent Cloud, le service cloud natif de streaming en infogérance de Confluent, basé sur Kafka.

Pour en savoir plus

Neo4j Streams, l'extension de serveur Neo4j pour Kafka, est disponible pour tous les clients de l'édition Enterprise de Neo4j et de Confluent. Un support complet est compris pour les clients de l'édition Enterprise de Neo4j. Pour de plus amples informations, consulter neo4j.com/confluent.




Nouveau commentaire :
Twitter

Vous pouvez commenter ou apporter un complément d’information à tous les articles de ce site. Les commentaires sont libres et ouverts à tous. Néanmoins, nous nous réservons le droit de supprimer, sans explication ni préavis, tout commentaire qui ne serait pas conforme à nos règles internes de fonctionnement, c'est-à-dire tout commentaire diffamatoire ou sans rapport avec le sujet de l’article. Par ailleurs, les commentaires anonymes sont systématiquement supprimés s’ils sont trop négatifs ou trop positifs. Ayez des opinions, partagez les avec les autres, mais assumez les ! Merci d’avance. Merci de noter également que les commentaires ne sont pas automatiquement envoyés aux rédacteurs de chaque article. Si vous souhaitez poser une question au rédacteur d'un article, contactez-le directement, n'utilisez pas les commentaires.


Twitter
Rss
LinkedIn
Facebook
Apple Podcast
App Store
Google Play Store