База данных Amazon Neptune теперь интегрируется с GraphStorm для масштабируемого графового машинного обучения

Сегодня мы объявляем об интеграции базы данных Amazon Neptune с GraphStorm, масштабируемой библиотекой машинного обучения на графах (ML) с открытым исходным кодом, разработанной для корпоративных приложений. Это объединяет возможности графов OLTP (обработка онлайн-транзакций) Neptune с масштабируемым движком вывода GraphStorm, что упрощает для клиентов развертывание графовых ML в чувствительных к задержкам транзакционных средах. Благодаря этой интеграции разработчики могут обучать модели GNN с помощью GraphStorm и развертывать их в качестве конечных точек вывода в реальном времени, которые напрямую запрашивают Neptune для получения подграфовых окрестностей по запросу. Затем прогнозы, такие как классификация узлов или предсказание связей, могут быть возвращены за доли секунды, замыкая цикл между транзакционными обновлениями графа и решениями, основанными на ML. Эта интеграция открывает такие сценарии использования, как обнаружение и предотвращение мошенничества, где организации могут принимать решения в реальном времени на основе сложных взаимосвязей между учетными записями, устройствами и транзакциями; динамические рекомендации, где системы могут мгновенно адаптироваться к поведению пользователей, используя контекст живого графа; и графовые оценки рисков, где оценки рисков постоянно обновляются по мере развития графа. Клиенты также могут комбинировать результаты вывода в реальном времени с запросами графовой аналитики для получения более глубоких операционных сведений, обеспечивая циклы обратной связи ML непосредственно в графовых приложениях. Эта функция доступна во всех регионах, где доступна база данных Amazon Neptune. Чтобы узнать больше и попробовать интеграцию самостоятельно, ознакомьтесь с нашим анонсом в блоге: «Модернизация предотвращения мошенничества: GraphStorm v0.5 для вывода в реальном времени» для полного руководства.