Neo4j 图数据科学首次以服务形式提供
Neo4j AuraDS 为预测分析和机器学习流水线提供全面的图分析工作区
慕尼黑，2022 年 4 月 13 日 – Neo4j®，全球领先的图技术提供商，首次将 Neo4j 图数据科学作为完全托管的云服务提供。AuraDS 提供了新的和增强的功能，以及一个全面的图分析工作区。数据科学家现在可以更快、更轻松地访问预测分析功能和机器学习流水线，以开发 AI 应用。
Neo4j AuraDS 最初在 Google Cloud Platform (GCP) 上可用，可与现有 GCP 合同一起或单独购买。该解决方案在一个工作区中提供对超过 65 种图算法的访问，以加速开发过程。图内机器学习模型和原生 Python 客户端提高了生产力并简化了工作流程。此外，AuraDS 用户还受益于以下优势：
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工作流优化：拖放用户界面，用于建模并将数据导入到图数据库中
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灵活扩展：根据不断变化的需求按需调整计算能力
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高度自动化：在后台自动监控、打补丁和备份工作负载，无需人工干预
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MLOps 支持：持久化、发布和恢复机器学习 (ML) 模型，无需通过重启中断
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透明成本：通过按需付费原则、按需扩展以及暂停未使用的实例来节省成本
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一键备份：创建实例、模型和内存中图数据库的快照
此外，Neo4j 还提供了关于如何开始使用 Neo4j AuraDS 与 VertexAI 的指南和参考架构。
“Neo4j 图数据科学帮助开发者优化其预测分析和推荐引擎，”Google 技术合作总监 Ritika Suri 表示。“通过在 GCP 上提供，图数据科学解决方案现在获得了云中可信赖的全球基础设施。用户可以根据其业务需求无缝扩展平台，并与 BigQuery 等解决方案以及 Google Cloud 上广泛的 AI、机器学习和分析工具集一同使用。”
除了云上的 Neo4j AuraDS，数据科学家还可以继续使用本地部署的 Neo4j 图数据科学。这个由图算法、机器学习流水线和数据科学方法组成的库已被广泛验证，可以轻松处理数百亿个节点和关系。高性能使得数据科学家更容易在其现有数据流水线和生态系统工具内工作。用户获得一个全面的环境，可以充分发挥图技术的潜力，应用图算法和机器学习模型，从而实现下一代 AI 应用。Neo4j 图数据科学在需要高精度预测分析和全面数据上下文的领域表现出色。这包括推荐引擎、欺诈检测、风险评估和 360 度客户分析等。
“扩展对我们来说至关重要，因为我们需要处理我们无法提前预测大小的客户数据，”美国初创公司 Orita 的 CTO Zack Gow 解释说。Orita 负责收集、分析和处理跨不同平台和渠道的客户数据。“Neo4j 可以轻松应对不可预测的客户数据规模。借助 Neo4j 图数据科学，我们可以快速开始数据科学方面的工作。作为一家初创公司，我们需要快速行动。我们不想在笨重的工具上浪费时间。”
了解更多关于 Neo4j 图数据科学即服务 AuraDS 的信息，请阅读博客文章以及参加网络研讨会“图数据科学的新功能：比以往更快更简单"（2022 年 4 月 26 日，星期二）。
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关于 Neo4j
Neo4j 是全球领先的图平台。它帮助企业，如 德国糖尿病研究中心 e.V., NASA, 瑞银集团 (UBS) 和 戴姆勒 (Daimler)，通过丰富现有数据的上下文来解决无论规模或复杂性如何的挑战。用户利用 Neo4j 持续改变其行业，例如遏制金融欺诈和网络犯罪、优化全球网络、加速研究或提供更好的推荐。Neo4j 提供实时事务处理、先进的 AI/ML、直观的数据可视化等功能。欲了解更多信息，请访问 Neo4j.com 和 @Neo4j。
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