Publié le: Jun 7, 2022
Vous pouvez désormais exécuter des tâches d'analytique graphique et de machine learning sur des données de graphe stockées dans Amazon Neptune, à l'aide d'une intégration Python open source qui simplifie les flux de science des données et de ML. Grâce à cette intégration, vous pouvez lire et écrire des données de graphe stockées dans Neptune à l'aide de cadres de Pandas DataFrames dans tous les environnements Python, tels qu'une instance locale de bloc-notes Jupyter, Amazon SageMaker Studio, AWS Lambda ou d'autres ressources de calcul. Ensuite, vous pouvez exécuter des algorithmes de graphe, comme PageRank ainsi que celui des composants connectés, à l'aide de bibliothèques open source telles que iGraph, NetworkX et cuGraph.
Cette nouveauté permet aux clients de concevoir et d'innover plus rapidement en simplifiant les flux d'extraction d'informations analytiques pour des cas d'utilisation comme les graphiques de connaissances, la détection des fraudes, la résolution d'entité et la gestion de la posture de sécurité. Vous pouvez par exemple exécuter un algorithme de composants connectés sur vos données Neptune à l'aide de NetworkX, afin d'identifier les communautés d'utilisateurs étroitement liées. Vous pouvez ensuite exécuter PageRank pour trouver les utilisateurs les plus influents dans chaque communauté et mettre à jour ces utilisateurs avec une étiquette « Le plus influent » dans Neptune. Vous pouvez également utiliser des bibliothèques Python comme XGBoost afin de calculer des intégrations ou de faire des prévisions sur les données de graphique, le kit SDK SageMaker Python pour entraîner et déployer des modèles de machine learning ou la bibliothèque Deep Graph disponible aujourd'hui avec Neptune ML.
Pour démarrer, vous pouvez utiliser la console de gestion AWS ou l'AWS CLI afin d'approvisionner un bloc-notes Neptune, hébergé par SageMaker. Pour en savoir plus, consultez la documentation open source ainsi que trois nouveaux didacticiels de science des données portant sur l'analyse des graphiques pour les réseaux de fraudes, les fausses identités et l'optimisation de la logistique de transport.
Cette intégration est disponible dans toutes les régions où Amazon Neptune est disponible. Cette intégration est disponible sans frais supplémentaires. Les clients ne paient que les ressources approvisionnées pour l'exécution d'un cluster Neptune et d'une instance de bloc-notes SageMaker, où sont hébergés les bloc-notes Neptune. Pour plus d'informations sur la tarification et la disponibilité régionale, veuillez consulter la page de tarification d'Amazon Neptune et le tableau des régions AWS.