Neo4j Streams für Echtzeit-Integration in Apache Kafka

Neo4j Streams Connector für Kafka and Confluent-Plattform ermöglicht unmittelbaren Einblick in vernetzte Event-Streams

Neo4j Streams für Echtzeit-Integration in Apache Kafka

(Bildquelle: Neo4j)

München, 2. Oktober 2019 – Neo4j, Anbieter der führenden Graphdatenbank, kündigt die Integration seiner Graphdatenbank mit Apache Kafka® und der Confluent®-Plattform an. Mit Neo4j StreamsTM 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.

Mit der Integration stellt Neo4j Change Events in Kafka bereit. Dadurch können sich Drittanwendungen und nachgelagerte Systeme aktualisieren. 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.“

„Daten sind für Unternehmen nur dann wirklich wertvoll, wenn sie in der Millisekunde, in der sie erzeugt werden, auch genutzt werden können“, so Simon Hayes, Vice President of Corporate and Business Development bei Confluent. „Das ist auch der Grund, warum rund 60% der Fortune-100-Unternehmen eine Event-Streaming-Plattform in den Mittelpunkt ihrer Geschäftsabläufe stellen. Durch die Integration mit Neo4j Streams können Kunden die Zusammenhänge zwischen Ereignissen unmittelbar erkennen, die Daten in einen Kontext und so schneller handeln.“

Neo4j Streams ist für alle Neo4j Enterprise Edition- und Confluent-Kunden verfügbar. Alle Kunden der Neo4j Enterprise Edition erhalten zudem umfassenden Support. Weitere Informationen finden Sie unter: www.neo4j.com/confluent.

Über Neo4j:
Neo4j ist die führende Graph-Plattform, die Unternehmen wie Airbus, Comcast, eBay, NASA, UBS, Walmart entscheidende Innovationen und Wettbewerbsvorteile bietet. Tausende von Community- Projekten sowie mehr als 300 Kunden erschließen vernetzte Daten mit Hilfe von Neo4j, um Zusammenhänge zwischen Menschen, Prozessen, Standorten und Systemen aufzudecken. Der Fokus auf Datenbeziehungen ermöglicht es Anwendungen, die mit Neo4j entwickelt wurden, die Herausforderungen vernetzter Daten zu meistern – von künstlicher Intelligenz, über Betrugserkennung und Echtzeit-Empfehlungen bis hin zum Stammdatenmanagement. Weitere Informationen unter Neo4j.com und @Neo4j.

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