Megosztás a következőn keresztül:

Az Azure Cosmos DB for Gremlinben tárolt gráfadatok megjelenítése adatvizualizációs megoldásokkal

  • Cikk

A KÖVETKEZŐKRE VONATKOZIK: Gremlin

Az Azure Cosmos DB for Gremlinben tárolt adatokat különböző adatvizualizációs megoldások használatával jelenítheti meg.

Fontos

A cikkben említett megoldások csak tájékoztatási célokat szolgálnak, a tulajdonjog az egyes megoldástulajdonosokra vonatkozik. Javasoljuk, hogy a felhasználók alapos értékelést végezzenek, majd válassza ki a legmegfelelőbbet.

Linkurious Enterprise

A Linkurious Enterprise gráftechnológiát és adatvizualizációt használ az összetett adathalmazok interaktív vizualizációs hálózatokká alakításához. A platform csatlakozik az adatforrásokhoz, és lehetővé teszi a nyomozók számára, hogy zökkenőmentesen navigáljanak több milliárd entitás és kapcsolat között. Az eredmény egy új lehetőség a gyanús kapcsolatok észlelésére anélkül, hogy lekérdezésekkel vagy táblákkal zsonglőröznek.

A Linkurious Enterprise interaktív felülete egyszerű módot kínál az összetett adatok vizsgálatára. Megkereshet bizonyos entitásokat, kibonthatja a kapcsolatokat a rejtett kapcsolatok feltárásához, és a választott elrendezéseket alkalmazhatja az összetett hálózatok leválasztására. A Linkurious Enterprise mostantól kompatibilis a Gremlinhez készült Azure Cosmos DB-vel. Alkalmas a végpontok közötti gráfvizualizációs forgatókönyvekhez, és támogatja a felhasználói felület olvasási és írási képességeit. Az Azure Cosmos DB-vel a Linkurious bemutatóját kérheti le

Linkurious Demo

Ábra: Linkurious Enterprise vizualizációs folyamat

Cambridge Intelligence

A Cambridge Intelligence gráfvizualizációs eszközkészletei támogatják az Azure Cosmos DB-t. Az Azure Cosmos DB a következő két vizualizációs eszközkészletet támogatja:

Az animáció egy KeyLines-vizualizációs példát mutat be különböző részletességi szinteken.

Ábra: KeyLines-vizualizációs példa különböző részletességi szinteken.

Ezekkel az eszközkészletekkel nagy teljesítményű gráfvizualizációs és -elemző alkalmazásokat tervezhet. Hatékony Webes grafikus kódtár (WebGL) renderelését és gondosan összeállított kódját kihasználva gyors és éleslátó vizualizációs élményt nyújt a felhasználóknak. Ezek az eszközök kompatibilisek bármilyen böngészővel, eszközzel, kiszolgálóval vagy adatbázissal, és részletes oktatóanyagokkal, teljes körűen dokumentált API-kkal és interaktív bemutatókkal szolgálnak.

Az animáció egy Re-Graph-vizualizációs példát mutat be különböző részletességi szinteken.

Ábra: Re-Graph vizualizációs példa különböző részletek szintjén

Tom Sawyer

A Tom Sawyer Perspectives egy robusztus platform nagyvállalati szintű gráfadat-vizualizációs és -elemző alkalmazások létrehozásához. Ez egy alacsony kódszámú gráf - adatvizualizációs fejlesztési platform, amely integrált tervezést, előnézeti felületet és kiterjedt API-kódtárakat tartalmaz. A platform nagy teljesítményű gráfvizualizációval, elrendezéssel és elemzési technológiával integrálja a vállalati adatforrásokat a big data-problémák megoldásához.

A perspektívák lehetővé teszik a fejlesztők számára, hogy gyorsan fejleszthessenek éles minőségű, adatorientált vizualizációs alkalmazásokat. Két grafikus modul, a "Tervező" és a "Previewer" az egyes projekteket meghajtó konkrét adatok vizualizálására és elemzésére szolgáló alkalmazások létrehozására szolgál. Ha együtt használják, a Tervező és az Previewer hatékony, egész napos folyamatot biztosít, amely jelentősen felgyorsítja az alkalmazásfejlesztést. Az Azure Cosmos DB for Gremlin-adatok ezen a platformon való megjelenítéséhez kérje az eszköz 60 napos ingyenes kiértékelését .

Tom Sawyer Perspectives bemutató

Ábra: Tom Sawyer perspektíva működés közben

A Tom Sawyer Graph Database Browser megkönnyíti az adatok vizualizálását és elemzését az Azure Cosmos DB for Gremlinben. A Graph Database Browser segítségével anélkül tekintheti meg és értelmezheti az adatok kapcsolatait, hogy nem ismeri a lekérdezés nyelvét vagy sémáját. A sémát manuálisan is meghatározhatja a projekthez, vagy sémakinyerés használatával is létrehozhatja. Így még kevesebb technikai felhasználó használhatja az adatokat úgy, hogy betölti a kijelölt csomópontok szomszédjait, és bármilyen irányba építi a vizualizációt. A speciális felhasználók lekérdezéseket hajthatnak végre a Gremlin, a Cypher vagy a SPARQL használatával, hogy más megállapításokat nyerjenek. A séma meghatározásakor betöltheti az Azure Cosmos DB-adatokat a Perspektíva modellbe. Az integrátordefiníció segítségével megadhatja a Gremlin-végpont helyét és konfigurációját. Később az Azure Cosmos DB-adatforrás elemeit a Perspektíva modell elemeihez kötheti, és megjelenítheti az adatokat.

Az összes készségszint felhasználói öt egyedi gráfelrendezést használhatnak, hogy a gráfot a legértelmezhetőbb módon jelenítsék meg. Emellett beépített központosítási, fürtözési és elérésiút-keresési elemzések is léteznek a korábban nem látott minták feltárásához. Ezen technikák használatával a szervezetek azonosíthatják a kritikus mintákat olyan területeken, mint a csalásészlelés, az ügyfélintelligencia és a kiberbiztonság. A mintafelismerés nagyon fontos a hálózati elemzők számára olyan területeken, mint az általános informatikai és hálózatkezelés, a logisztika, az örökölt rendszermigrálás és az üzleti átalakítás. Próbálja ki a Tom Sawyer Graph Database Browser élő bemutatóját.

Tom Sawyer Data böngésző bemutató

Ábra: A Tom Sawyer Database Browser vizualizációs képességei

Graphistry

A Graphistry automatikusan átalakítja az adatokat interaktív, az elemzők igényeinek megfelelő vizuális vizsgálati térképekké. Gyorsan felszínre hozhatja az események és entitások közötti kapcsolatokat anélkül, hogy lekérdezéseket vagy adatokat kellene írnia. Az adatok kihasználása a skálázás miatt való aggodalom nélkül is hasznosítható. A biztonsági, csalási és informatikai vizsgálatok 3600 ügyfél- és ellátási láncot vizsgálnak, a Graphistry emberi megállapításokká és értékké alakítja az adatokban rejlő lehetőségeket.

Graphistry-pillanatkép

Ábra: Graphistry Visualization pillanatkép

A Graphistry GPU-ügyfél-felhő technológiájával interaktív vizualizációt végezhet. A standard böngésző és a felhő használatával minden kívánt adatot használhat, és továbbra is gyors, rugalmas és interaktív marad. Ha a böngészőt a hardveren szeretné futtatni, az olyan egyszerű, mint egy Docker telepítése. Így a GPU-k elemzési teljesítményét anélkül érheti el, hogy a GPU-kra kellene gondolnia.

Graphistry bemutató

Ábra: A graphistry működés közben

Gráfos

A Graphlytic egy nagymértékben testre szabható webalkalmazás a gráfvizualizációhoz és -elemzéshez. A felhasználók interaktívan felfedezhetik a gráfot, a Gremlin nyelv mintáit kereshetik, vagy szűrőkkel választ kaphatnak a gráfkérdésekre. A gráfmegjelenítés a "Cytoscape.js" kódtárral történik, amely lehetővé teszi, hogy a Graphlytic egyszerre több tízezer csomópontot és több százezer kapcsolatot jelenítsen meg.

A Graphlytic kompatibilis az Azure Cosmos DB-vel, és percek alatt üzembe helyezhető az Azure-ban. A graphlytic felhasználói felülete számos módon testre szabható és bővíthető, például az alapértelmezett vizualizációk konfigurációja, az adatséma, a stílusleképezések, a vizualizáció virtuális tulajdonságai , vagy az egyénileg implementált widgetek , amelyek a vizualizációs funkciókat bővíthetik jelentésekkel vagy integrációkkal.

A következő két példaforgatókönyv:

  • Az IT Management használati esete , hogy a vállalatok saját infrastruktúrájukon, Telco-jukon vagy IP-szolgáltatójukon futtatják az informatikai műveleteiket, mindnek szilárd hálózati dokumentációra és funkcionális konfigurációkezelésre van szükségük. A hálózati elemek (aktív és passzív) közötti egymásrautaltságokat leíró hatáselemzések a jelentős pénzügyi veszteségeket okozó áramkimaradások, vagy akár a szolgáltatás nem vagy alacsony rendelkezésre állását okozó egyszeri kimaradások leküzdésére készülnek. A szűk keresztmetszetek és a meghibásodási pontok meghatározása és megoldása történik. A végpontok és az útvonal-redundanciák implementálása folyamatban van. A gráfos tulajdonságok gráfvizualizációja tökéletes eszköz a fent említett pontokhoz – hálózati dokumentáció, hálózati konfigurációkezelés, hatáselemzés és eszközkezelés. Az összes releváns hálózati konfigurációs információt egy helyen tárolja és jeleníti meg, így teljesen új hozzáadott értéket teremt az informatikai vezetők és a helyszíni technikusok számára.

    Graphlytic IT Management használati eset bemutatója

Ábra: Gráfos informatikai felügyeleti használati eset

  • Csalás elleni használati eset Csalás minta jól ismert kifejezés minden egyes biztosítótársaság, bank vagy e-kereskedelmi vállalat. A modern csalók kifinomult csalási köröket és rendszereket építenek ki, amelyeket nehéz felfedni a hagyományos eszközökkel. Súlyos veszteségeket okozhat, ha nem észlelhető megfelelően és időben. Másrészt a túl szigorú kritériumokat tartalmazó hagyományos vörös jelzőrendszereket ki kell igazítani a hamis pozitív mutatók kiküszöbölése érdekében, mivel ez túlterhelt csalási jelekhez vezetne. Nagy mennyiségű időt töltenek azzal, hogy megpróbálják felderíteni az összetett csalásokat, megbénítja a nyomozókat a napi feladataik során. A Graphlytic alapgondolata az a tény, hogy az emberi szem egyszerűen képes megkülönböztetni és megtalálni bármilyen mintát grafikus formában, sokkal egyszerűbben, mint bármely táblában vagy adatkészletben. Ez azt jelenti, hogy a hamisítás elleni elemző könnyebben, gyorsabban és intelligensebben képes rögzíteni a csalási sémákat a gráfvizualizáción belül, mint a hagyományos eszközökkel.

    Graphlytic Fraud detection use case demo

Ábra: Graphlytic Fraud detection use case demo

yWorks

Az yWorks olyan professzionális szoftvermegoldások fejlesztésére specializálódott, amelyek lehetővé teszik a gráfok, diagramok és hálózatok egyértelmű vizualizációját. Az yWorks hatékony adatstruktúrákat, összetett algoritmusokat és fejlett technikákat hozott létre, amelyek kiváló felhasználói interakciót biztosítanak számos célplatformon. Ez lehetővé teszi, hogy a felhasználó rendkívül sokoldalú és kifinomult diagramvizualizációt tapasztaljon az alkalmazásokban számos különböző területen.

Az Azure Cosmos DB egy hatékony gráfbejárási nyelv, a Gremlin használatával kérdezhető le adatokhoz. A felhasználó lekérdezheti az adatbázist a tárolt entitások számára, és a kapcsolatok használatával bejárást végezhet a csatlakoztatott környéken. Ez a megközelítés magában az adatbázisban és a Gremlin lekérdezési nyelvben is részletes technikai ismereteket igényel a tárolt adatok feltárásához. Az yWorks-vizualizációhoz hasonlóan vizuálisan is megismerheti az Azure Cosmos DB-adatokat, azonosíthatja a jelentős struktúrákat, és jobban megértheti a kapcsolatokat. A vizualizációs feltárás mellett interaktívan is szerkesztheti a tárolt adatokat a diagram módosításával a kapcsolódó lekérdezési nyelv, például a Gremlin ismerete nélkül. Így kiváló minőségű vizualizációt biztosít, és nagy adatkészleteket elemezhet az Azure Cosmos DB-adatokból. Az yFiles használatával vizualizációs képességeket adhat saját alkalmazásaihoz, irányítópultjaihoz és jelentéseihez, vagy új, fehér címkével ellátott alkalmazásokat és eszközöket hozhat létre házon belüli és ügyféloldali termékekhez is.

yWorks bemutató

Ábra: yWorks vizualizáció pillanatképe

Az yWorks segítségével értelmes vizualizációkat hozhat létre, amelyek segítségével a felhasználók gyorsan és egyszerűen betekintést nyerhetnek az adatokba. Olyan interaktív felhasználói felületeket hozhat létre, amelyek megfelelnek a vállalat vállalati arculatának, és könnyen csatlakozhatnak a meglévő infrastruktúrához és szolgáltatásokhoz. Az Azure Cosmos DB-fiókban elrejtett adatok egyértelmű vizualizációinak létrehozásához használjon rendkívül kifinomult automatikus gráfelrendezéseket. A legfontosabb gráfelemzési algoritmusok hatékony implementációi lehetővé teszik a rugalmas felhasználói felületek létrehozását, amelyek kiemelik a felhasználó által érdekes vagy szükséges információkat. Az yFiles használatával asztali és mobileszközökön egyaránt használható interaktív alkalmazásokat hozhat létre.

A tipikus használati esetek és adatmodellek a következők:

  • Közösségi hálózatok, pénzmosási adatok és pénzáramlási hálózatok, ahol hasonló entitások kapcsolódnak egymáshoz
  • Olyan adatok feldolgozása, amelyekben az entitások feldolgozása folyamatban van, és az egyik állapotból a másikba kerülnek
  • szervezeti diagramok és hálózatok, amelyek a csoporthierarchiákat, de a többségi tulajdonosi függőségeket és a vállalatok vagy ügyfelek közötti kapcsolatokat is megjelenítik
  • adatsoradatok > a megfelelőségi adatok megjeleníthetők, áttekinthetők és auditálhatók
  • számítógép-hálózatok naplói, webhelynaplók, ügyfélútnaplók
  • három- és más formátumban tárolt tudásgráfok
  • Termék életciklus-kezelési adatai
  • Anyagjegyzék-listák és ellátási lánc adatai

Következő lépések