Neo4j AuraDS est une solution entièrement gérée de science des données en tant que service pour les data scientistes, basée sur Graph Data Science. Elle permet de construire des modèles prédictifs et des flux de travail analytiques. La plateforme s’enrichit de nouvelles fonctions et passe sous forme as-a-Service entièrement géré, disponible sur Google Cloud. La plateforme graphique de Neo4j comprend la base de données graphique native Neo4j, l’analyse graphique, la visualisation graphique et le langage d’interrogation graphique Cypher.

Neo4j AuraDS est un service entièrement géré offrant plus de 65 algorithmes de graphes au sein d’un même espace de travail, pour une phase d’expérimentation accélérée. Grâce aux modèles de machine learning intégrés (In-graph ML) et à un langage Python natif, cette plateforme d’analyse de données connectée unifie l’apprentissage automatique (ML) et la base de données graphique en un seul espace de travail, ce qui permet de découvrir facilement les connexions dans les données.

Disponible sur Google Cloud

Les scientifiques des données peuvent analyser les relations à l’aide de la bibliothèque d’algorithmes préréglés, de techniques de préparation des données et de ML natif des graphes pour améliorer les modèles et les prédictions. Elle permet de mettre à l’échelle des centaines de milliards de nœuds et de relations et les intégrer aux outils et flux de travail de data science existants pour assurer un passage rapide de la validation du concept à la production.

Neo4j AuraDS est disponible en avant-première sur Google Cloud, notamment grâce à l’utilisation de crédits Google Cloud existants ou à l’aide d’une carte de crédit. Les utilisateurs d’AuraDS bénéficient des fonctions principales de la Graph Data Science, mais également de l’interface utilisateur en drag-and-drop pour modéliser et importer des données dans un graphe, de l’évolutivité du système avec un accès possible à des ressources matérielles haute performance en fonction des besoins, et de l’automatisation des opérations grâce au contrôle des charges de travail, correctifs et aux sauvegardes en arrière-plan sans intervention de l’utilisateur.

La plateforme propose en outre le support de MLPS pour la sauvegarde, le déploiement et la restauration des modèles sans interruption lors des redémarrages. Ceci en plus des sauvegardes instantanées qui enregistrent les instances, modèles et graphes intégrés en un clic.