Basis Data Amazon Neptune kini terintegrasi dengan GraphStorm untuk machine learning grafik yang dapat diskalakan
Hari ini, kami mengumumkan integrasi Amazon Neptune Database dengan GraphStorm, pustaka machine learning (ML) grafik sumber terbuka yang dapat diskalakan dan dirancang untuk aplikasi berskala perusahaan. Hal ini menggabungkan kemampuan grafik OLTP (Pemrosesan transaksi daring) Neptune dengan mesin inferensi GraphStorm yang skalabel, sehingga memudahkan pelanggan untuk menerapkan ML grafik di lingkungan transaksional yang sensitif terhadap latensi.
Dengan integrasi ini, pengembang dapat melatih model GNN menggunakan GraphStorm dan menyebarkannya sebagai titik akhir inferensi waktu nyata yang secara langsung menanyakan Neptune untuk lingkungan subgraf sesuai permintaan. Prediksi—seperti klasifikasi simpul atau prediksi tautan—kemudian dapat dikembalikan dalam jangka waktu sub-detik, menutup lingkaran antara pembaruan grafik transaksional dan keputusan berbasis ML. Integrasi ini membuka kasus penggunaan seperti deteksi dan pencegahan penipuan, di mana organisasi dapat membuat keputusan waktu nyata berdasarkan hubungan kompleks antara akun, perangkat, dan transaksi; rekomendasi dinamis, di mana sistem dapat langsung beradaptasi dengan perilaku pengguna menggunakan konteks grafik langsung; dan penilaian risiko berbasis grafik, di mana penilaian risiko terus diperbarui seiring perkembangan grafik. Pelanggan juga dapat menggabungkan hasil inferensi real-time dengan kueri analitik grafik untuk wawasan operasional yang lebih mendalam, yang memungkinkan putaran umpan balik ML langsung dalam aplikasi grafik.
Fitur ini tersedia di semua region di mana Basis Data Amazon Neptune tersedia. Untuk mempelajari selengkapnya dan mencoba integrasinya sendiri, lihat blog pengumuman kami: Modernisasi pencegahan penipuan: GraphStorm v0.5 untuk inferensi waktu nyata untuk panduan lengkap.