Amazon Neptune Database が GraphStorm と統合され、スケーラブルなグラフ機械学習を実現
本日、Amazon Neptune Database と、エンタープライズ規模のアプリケーション向けに構築されたスケーラブルなオープンソースのグラフ機械学習 (ML) ライブラリである GraphStorm との統合について発表します。これにより、Neptune の OLTP (オンライントランザクション処理) グラフ機能と GraphStorm のスケーラブルな推論エンジンが統合され、お客様は遅延の影響を受けやすいトランザクション環境にグラフ ML を簡単にデプロイできるようになります。
この統合により、開発者は GraphStorm を使用して GNN モデルをトレーニングし、必要に応じて Neptune にサブグラフ近傍を直接クエリするリアルタイム推論エンドポイントとしてそのモデルをデプロイできます。これにより、ノード分類やリンク予測などの予測を 1 秒未満の時間枠で返すことができるため、トランザクショングラフの更新と ML 主導の意思決定の間のやり取りが促進されます。この統合により、アカウント、デバイス、トランザクション間の複雑な関係に基づいて組織がリアルタイムの意思決定を行える不正の検出と防止、ライブグラフコンテキストを使用してシステムがユーザーの行動に即座に適応できる動的な推奨、グラフが変化するにつれてリスク評価が継続的に更新されるグラフベースのリスクスコアリングなどのユースケースが可能になります。また、お客様はリアルタイムの推論結果をグラフ分析クエリと組み合わせてより深い運用上のインサイトを得ることもでき、グラフアプリケーション内で直接 ML フィードバックループを実現できます。
この機能は、Amazon Neptune Database を使用できるすべてのリージョンでご利用いただけます。詳細を確認してご自身で統合を試してみるには、発表ブログ Modernize fraud prevention: GraphStorm v0.5 for real-time inference for a full walk-through をご覧ください。