Graphdatenbanken in der Cloud
Mehrheit der Neo4j-Kunden betreiben Graphanwendungen in der Cloud, darunter Adobe, Minka und Isagenix
Wachsendes Interesse an Data Analytics und Cloud Computing im Unternehmensumfeld
Die Cloud boomt – auch und gerade in Verbindung mit Graphdatenbanken. Das bestätigt eine aktuelle Meldung von Neo4j, dem führenden Anbieter von Graphtechnologie. Demnach haben sich in den letzten zwölf Monaten 90 Prozent der Kunden dazu entschlossen, ihre graphbasierten Anwendungen in der Cloud zu betreiben. Für viele von ihnen ist es das erste Mal überhaupt, dass sie Graphtechnologie einsetzen.
Graphtechnologie in der Cloud zu verwenden, eröffnet Entwicklern und IT-Teams neue Wege datenintensive Aufgaben zu lösen. Neben mehr Flexibilität, Zuverlässigkeit und Benutzerfreundlichkeit liefert die Cloud die nötige Kontrolle, um komplexe Architekturen von Graphanwendungen zu unterstützen.
Der Einsatz von Graphen auf Amazon Web Services, Microsoft Azure und Google Cloud Platform ist laut Neo4j deutlich gestiegen. Das liegt zum einen an dem Wunsch, den betrieblichen Overhead zu reduzieren, zum anderen soll so das Phänomen von Data Gravity besser bewältigt werden. Nach Gartner* steht die zunehmende Nutzung von Graphtechnologie in der Cloud im direkten Zusammenhang mit dem wachsenden Interesse an Data Analytics und Cloud Computing im Unternehmensumfeld. So sollen bis 2022 Public Cloud-Dienste für 90 Prozent der Innovationen in den Bereichen Daten und Analytik entscheidend sein: "Die Flexibilität, die Unternehmen dank Cloud gewinnen, ist heute wichtiger denn je. Unternehmen müssen auf Basis von Daten Veränderungen und Innovationen vorantreiben, um auf Krisen und wirtschaftlichen Abschwung reagieren zu können."
Neo4j bietet seinen Kunden verschiedene Cloud-Optionen an: von der selbst gehosteten Graphdatenbank in der Public Cloud über Cloud Managed Services (CMS) bis zu Neo4j Aura, einer vollständig verwalteten Graphdatenbank-as-a-Service. Damit ist die Graphdatenbank von Neo4j einschließlich Support für jedes Cloud-Szenario verfügbar und kommt dabei in zahlreichen Anwendungsfällen zum Einsatz, z. B. für den Aufbau von Knowledge Graphen und Recommendation-Engines oder für die Betrugsaufdeckung. (Neo4j: ra)
eingetragen: 30.10.20
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