Die Zukunft Von Graphdatenbanken: Neo4j 4.0 Veröffentlicht
Das neue Release bietet Entwicklern unbegrenzte Skalierbarkeit und höhere Flexibilität für vernetzte Daten
München, 4. Februar 2020 – Neo4j, führender Anbieter von Graphtechnologie, kündigt die sofortige Verfügbarkeit von Neo4j 4.0 an. Das neue Release stellt eine komplett neue Architektur der Graphdatenbank vor und beinhaltet die bisher tiefgreifendsten Neuerungen: Sharding und Federation für unbegrenzte Skalierbarkeit, reaktive Treiber-Architektur, DBMS mit multiplen Datenbanken und ein feingranulares Berechtigungssystem.[Bildunterschrift: Neo4j 4.0 erfüllt die umfassenden und komplexen Herausforderungen der modernen Anwendungsentwicklung, einschließlich unbegrenzter Skalierbarkeit, kontextueller Datenverarbeitung und höherer Sicherheit. (Quelle: Neo4j)]
Unternehmen setzen Neo4j 4.0 im Rahmen von fortschrittlichen Systemen sowie im Umgang mit zunehmend dynamischen und vernetzten Daten ein. Die neue Version der Neo4j-Graphdatenbank geht dabei noch stärker auf die steigenden Anforderungen bei der Entwicklung von Anwendungen ein – einschließlich unbegrenzter Skalierbarkeit, kontextueller Datenverarbeitung und höherer Sicherheit. „Mit Neo4j 4.0 heben wir die Messlatte für Graphdatenbanken deutlich an. Unser verstärktes Investment in der Entwicklung hat sich im neuen Release voll ausgezahlt – mit höherer Skalierbarkeit, Performance und Sicherheit von Graphdatenbanken, wie auch Datenbanken im Allgemeinen“, erklärt Emil Eifrem, CEO und Mitbegründer von Neo4j. „Unsere Kunden fordern uns immer wieder mit neuen Graph-Anwendungen und wünschen sich dafür unbegrenzte Skalierbarkeit sowie mehr Flexibilität in der Entwicklung und Bereitstellung. Gleichzeitig müssen Sicherheit und Datenschutz gewahrt werden. Mit Neo4j 4.0 gehen wir auf diese Herausforderung gezielt ein.“ Die wichtigsten Funktionen von Neo4j 4.0 im Überblick- Sharding und Federation: Mit Neo4j 4.0 lassen sich Abfragen über viele Datenbanken parallel ausführen und Ergebnisse kombinieren oder zusammenfassen. Sharding bezeichnet dabei die Aufteilung (Partitionierung) eines Datenbestands in mehrere Teile. Durch ein föderiertes Datenbanksystem (Federation) werden die einzelnen Datenquellen in Neo4j dann wieder als eine einzige, kollektive Datenbank verfügbar gemacht. Die horizontale Skalierung ermöglicht Entwicklern und Architekten eine drastische Verbesserung der Performance für hoch-skalierbare Anwendungen ohne Einschränkung in Bezug auf Datenvolumen bzw. Lese- und Schreibdurchsatz.
- Reaktive Architektur: Reaktive Systeme zeichnen sich durch minimale Responsezeit (Responsiveness), effiziente Ressourcennutzung, hohe Fehlertoleranz (Resilience), Elastizität (Elasticity) und asynchronen Nachrichtenaustausch (Message-driven) aus. Anwendungen auf Basis von reaktiven Architekturen liefern damit auch unter höchster Last eine hohe Performance bei minimalen Kosten. Mit Neo4j 4.0 können Entwickler die Interaktion zwischen Anwendungen und Datenbank voll steuern, zum Beispiel für robuste Datenpipelines, Streaming-Daten und maschinelles Lernen.
- DBMS mit mehreren Datenbanken für flexibles Deployment: Neo4j 4.0 verfügt über eine neue Architektur für Datenbankmanagement. Damit lassen sich getrennte Datenquellen auf mehreren Datenbanken innerhalb einer einzigen Neo4j-Instanz oder -Clusters nutzen. Das steigert die Effizienz von Prozessen, sowie die Sicherheit und Agilität im Hinblick auf SaaS-Anwendungen mit Mandantenfähigkeit, benutzerfreundliche Implementierung und Compliance.
- Feingranulares Berechtigungssystem: Mit Neo4j 4.0 erhalten Entwickler und Administratoren volle Kontrolle über den Datenzugriff. Detaillierte Kontrollmechanismen stellen sicher, dass nur autorisierte Anwender (oder Rollen) Zugang zu sensiblen Daten erhalten und Sicherheitsanforderungen und Datenschutzverordnungen eingehalten werden. Die höhere Sicherheit eröffnet für Graphtechnologie neue Anwendungsgebiete in sicherheitskritischen Bereichen wie Medizin, Compliance, Industrie, Forschung und überall dort, wo sensible Daten von Nutzern, Patienten oder Kunden gespeichert werden.
- Unbegrenzte Skalierbarkeit: Die Menge an Daten wächst kontinuierlich. Umso wichtiger ist es, dass mit steigendem Datenvolumen die Performance von Anwendungen nicht beeinträchtigt wird. Anwendungen müssen skalierbar sein – sowohl horizontal als auch vertikal, um höhere Datenvolumen effizient bewältigen zu können. Gleichzeitig gilt es, die Performance über eine Vielfalt von lokalen, hybriden und Cloud-Architekturen hinweg aufrechtzuerhalten.
- Bereitstellung dynamischer Kontextinformationen zur Offenlegung von Zusammenhängen: Anwendungen benötigen Datenbanken, die sich der Komplexität, der Dynamik und der Unvorhersehbarkeit von realen Daten anpassen. Moderne Anwendungen nutzen vernetzte Daten, um Datenbeziehungen abzufragen, Kontext zu schaffen und Kausalitäten in Echtzeit aufzudecken.
- Sicherheit und Datenschutz: Neue Regelungen im Bereich Datenschutz haben das Bewusstsein der Öffentlichkeit sowie von Unternehmen und Behörden im Umgang mit sensiblen, personenbezogenen Daten deutlich geschärft. Auch bei der Entwicklung von Anwendungen heißt es, diesen Anforderungen zuverlässig und schnell nachzukommen.
- KI und Maschinelles Lernen:Operative Anwendungen werden mehr und mehr zum festen Bestandteil von komplexen KI- und ML-Systemen. Für die Implementierung von KI müssen zukünftige Anwendungen eine Brücke schlagen zwischen Data Science und den operativen Systemen, um den jeweiligen Informationskontext in Echtzeit nutzen zu können.
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