Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich. # Tools für die Visualisierung von Diagrammen für Neptune Zusätzlich zu den Visualisierungsfunktionen, die [in Neptune Graph-Notebooks integriert](notebooks-visualization.md) sind, können Sie auch Lösungen von AWS Partnern und Drittanbietern zur Visualisierung von in Neptune gespeicherten Daten verwenden. Komplexe Diagrammvisualisierungen können Datenwissenschaftlern, Managern und anderen Rollen in Organisationen helfen, Diagrammdaten interaktiv zu untersuchen, ohne komplexe Abfragen zu schreiben. **Topics** + [ # Open-Source-basierter Graph-Explorer ](visualization-graph-explorer.md) + [ # Tom Sawyer Software ](visualization-tom-sawyer.md) + [ # Cambridge Intelligence ](visualization-cambridge-intelligence.md) + [ # Graphistry ](visualization-graphistry.md) + [ # metaphacts ](visualization-metaphacts.md) + [ # G.V () Graph-Datenbankclient ](gv-tool.md) + [ # Linkurious ](visualization-Linkurious.md) + [ # Graph.Build ](visualization-graph.build.md) # Open-Source-basierter Graph-Explorer [Graph-Explorer](https://github.com/aws/graph-explorer) ist ein Open-Source-basiertes Low-Code-Tool für die visuelle Untersuchung von Diagrammdaten, verfügbar unter der Apache 2.0. Mit diesem Tool können Sie Labeled Property Graphs (LPG) oder Resource-Description-Framework (RDF)-Daten in einer Graphdatenbank durchsuchen, ohne Diagrammabfragen schreiben zu müssen. Graph-Explorer soll Datenwissenschaftlern, Geschäftsanalysten und anderen Rollen in Organisationen helfen, Diagrammdaten interaktiv zu untersuchen, ohne eine Diagrammabfragesprache lernen zu müssen. Graph-Explorer stellt eine React-basierte Webanwendung bereit, die als Container für die Visualisierung von Diagrammdaten verwendet werden kann. Sie können eine Verbindung zu Amazon Neptune oder zu anderen Graphdatenbanken herstellen, die einen Apache TinkerPop Gremlin- oder SPARQL 1.1-Endpunkt bereitstellen. + Mithilfe der facettierten Filter können Sie schnell eine Übersicht über die Daten anzeigen oder die Daten durchsuchen, indem Sie Text in die Suchleiste eingeben. + Sie können außerdem Knoten- und Edge-Verbindungen interaktiv untersuchen. Sie können Knotennachbarn anzeigen, um Beziehungen zwischen Objekten zu untersuchen. Anschließend können Sie einen Drilldown zu Kanten und Eigenschaften ausführen. + Sie können auch das Layout, die Farben und die Symbole des Diagramms anpassen und festlegen, welche Standardeigenschaften für Knoten und Kanten angezeigt werden sollen. Bei RDF-Diagrammen können Sie auch Namespaces für Ressourcen anpassen. URIs + Für Berichte und Präsentationen mit Diagrammdaten können Sie Ansichten konfigurieren und speichern, die Sie in einem hochauflösenden PNG-Format erstellt haben. Sie können die zugehörigen Daten zur weiteren Verarbeitung auch in eine CSV- oder JSON-Datei herunterladen. ## Verwenden von Graph-Explorer in einem Neptun-Graph-Notebook Der einfachste Weg, Graph-Explorer mit Neptune zu verwenden, ist in einem [Neptun-Graph-Notebook](graph-notebooks.md). Wenn Sie [die Neptune-Workbench verwenden, um ein Neptune-Notebook zu hosten](graph-notebooks.md#graph-notebooks-workbench), wird Graph-Explorer automatisch mit dem Notebook bereitgestellt und mit Neptune verbunden. Nachdem Sie ein Notebook erstellt haben, rufen Sie die Neptune-Konsole auf, um Graph-Explorer zu starten: 1. Gehen Sie zu **Neptune**. 1. Wählen Sie unter **Notebooks** Ihr Notebook aus. 1. Wählen Sie unter „Aktionen“ die Option **Graph Explorer öffnen** aus. ## So führen Sie Graph-Explorer in Amazon ECS auf AWS Fargate und stellen eine Verbindung zu Neptune her [Sie können auch das Graph-Explorer-Docker-Image erstellen und es auf einem lokalen Computer oder einem gehosteten Service wie [Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) oder Amazon [Elastic Container Service (Amazon ECS)](https://aws.amazon.com/ecs/)](https://aws.amazon.com/ec2/) ausführen, wie im Abschnitt [Erste Schritte](https://github.com/aws/graph-explorer#getting-started) der Read-Me-Datei im Graph-Explorer-Projekt erklärt. GitHub ](https://github.com/aws/graph-explorer) Als Beispiel enthält dieser Abschnitt step-by-step Anweisungen zum Ausführen von Graph-Explorer in Amazon ECS auf: AWS Fargate 1. Erstellen Sie eine neue IAM-Rolle und fügen Sie diese Richtlinien an: + [AmazonECSTaskExecutionRolePolicy](https://console.aws.amazon.com/iam/home#/policies/arn:aws:iam::aws:policy/service-role/AmazonECSTaskExecutionRolePolicy) + [CloudWatchLogsFullAccess](https://console.aws.amazon.com/iam/home#/policies/arn:aws:iam::aws:policy/CloudWatchLogsFullAccess) Halten Sie den Rollennamen griffbereit, da Sie ihn in Kürze benötigen. 1. [Erstellen Sie einen Amazon-ECS-Cluster](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECS/latest/developerguide/create-cluster-console-v2.html), dessen Infrastruktur auf FARGATE festgelegt ist und der die folgenden Netzwerkoptionen verwendet: + `VPC`: Legen Sie diese Option auf die VPC fest, in der sich Ihre Neptune-Datenbank befindet. + `Subnets`: Legen Sie diese Option auf die öffentlichen Subnetze dieser VPC fest (entfernen Sie alle anderen Subnetze). 1. Erstellen Sie eine neue JSON-Aufgabendefinition wie folgt: ``` { "family": "explorer-test", "containerDefinitions": [ { "name": "graph-explorer", "image": "public.ecr.aws/neptune/graph-explorer:latest", "cpu": 0, "portMappings": [ { "name": "graph-explorer-80-tcp", "containerPort": 80, "hostPort": 80, "protocol": "tcp", "appProtocol": "http" }, { "name": "graph-explorer-443-tcp", "containerPort": 443, "hostPort": 443, "protocol": "tcp", "appProtocol": "http" } ], "essential": true, "environment": [ { "name": "HOST", "value": "localhost" } ], "mountPoints": [], "volumesFrom": [], "logConfiguration": { "logDriver": "awslogs", "options": { "awslogs-create-group": "true", "awslogs-group": "/ecs/graph-explorer", "awslogs-region": "{region}", "awslogs-stream-prefix": "ecs" } } } ], "taskRoleArn": "arn:aws:iam::{account_no}:role/{role_name_from_step_1}", "executionRoleArn": "arn:aws:iam::{account_no}:role/{role_name_from_step_1}", "networkMode": "awsvpc", "requiresCompatibilities": [ "FARGATE" ], "cpu": "1024", "memory": "3072", "runtimePlatform": { "cpuArchitecture": "X86_64", "operatingSystemFamily": "LINUX" } } ``` 1. Starten Sie unter Verwendung der Standardeinstellungen eine neue Aufgabe, ausgenommen die folgenden Felder: + **Umgebung** + Berechnungsoptionen => **Starttyp** + **Bereitstellungskonfiguration** + Anwendungstyp => **Aufgabe** + Familie => *(your new JSON task definition)* + Überarbeitung => *(latest)* + **Netzwerkfunktionen** + VPC => *(the Neptune VPC you want to connect to)* + Subnetze => *(ONLY the public subnets of the VPC– remove all others)* + Sicherheitsgruppe => **Errstellen Sie eine neue Sicherheitsgruppe** + Name der Sicherheitsgruppe => Graph-Explorer + Beschreibung der Sicherheitsgruppe = Sicherheitsgruppe für den Zugriff auf Graph-Explorer + Regeln für den eingehenden Datenverkehr für Sicherheitsgruppen => 1. 80 Anywhere 1. 443 Anywhere 1. Wählen Sie **Erstellen** aus. 1. Kopieren Sie nach dem Start der Aufgabe die öffentliche IP der ausgeführten Aufgabe und navigieren Sie zu: `https://(your public IP)/explorer`. 1. Akzeptieren Sie das Risiko, das generierte unbekannte Zertifikat zu verwenden, oder fügen Sie es Ihrer Schlüsselkette hinzu. 1. Jetzt können Sie eine Verbindung mit Neptune hinzufügen. Erstellen Sie eine neue Verbindung (für ein Eigenschaftsdiagramm (LPG) oder für RDF) und legen Sie die folgenden Felder fest: ``` Using proxy server => true Public or Proxy Endpoint => https://(your public IP address) Graph connection URL => https://(your Neptune endpoint):8182 ``` Die Verbindung sollte jetzt hergestellt sein. ## Graph-Explorer-Demo Dieses kurze Video zeigt, wie Sie Ihre Diagrammdaten mit Graph-Explorer einfach visualisieren können: ![\[Graph-Explorer-Demo-Video, nur Text\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/neptune/latest/userguide/images/graph-explorer.gif) # Tom Sawyer Software [Tom Sawyer Perspectives](https://www.tomsawyer.com/perspectives) ist eine Low-Code-Entwicklungsplattform für die Visualisierung und Analyse von Diagrammen und Daten für in Amazon Neptune gespeicherte Daten. Mit den integrierten Design- und Vorschauschnittstellen und den umfangreichen API-Bibliotheken können Sie schnell benutzerdefinierte Visualisierungsanwendungen in Produktionsqualität erstellen. Mit einer point-and-click Designeroberfläche und 30 integrierten Analysealgorithmen können Sie Anwendungen entwerfen und entwickeln, um Einblicke in Daten zu gewinnen, die aus Dutzenden von Quellen zusammengeführt wurden. Der [Tom Sawyer Graph Database Browser](https://www.tomsawyer.com/graph-database-browser/) vereinfacht die Visualisierung und Analyse von Daten in Amazon Neptune. Sie können Verbindungen in Ihren Daten ohne umfassende Kenntnisse der Abfragesprache oder des Abfrageschemas anzeigen und verstehen. Sie können ohne technisches Wissen mit den Daten interagieren, indem Sie einfach die Nachbarn der ausgewählten Knoten laden und die Visualisierung in die gewünschte Richtung erstellen. Sie können auch fünf verschiedene Diagrammlayouts nutzen, um das Diagramm auf eine möglichst relevante Weise darzustellen. Sie können Zentralitäts-, Clustering- und Pfadfindungsanalysen anwenden, um bisher unerkannte Muster aufzudecken. Ein Beispiel für die Integration von Graph Database Browser mit Neptune finden Sie in [diesem Blogbeitrag](https://aws.amazon.com/blogs/database/exploring-scientific-research-on-covid-19-with-amazon-neptune-amazon-comprehend-medical-and-the-tom-sawyer-graph-database-browser/). Im [AWS Marketplace](https://aws.amazon.com/marketplace/pp/prodview-dhynqyslzrqr2) finden Sie eine kostenlose Testversion von Graph Database Browser. ![\[Animierte Visualisierung von Diagrammdaten.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/neptune/latest/userguide/images/2021.06.08.0.PerspectivesIntro.gif) # Cambridge Intelligence [Cambridge Intelligence](https://cambridge-intelligence.com/) stellt Datenvisualisierungstechnologien für die Untersuchung und Interpretation von Amazon-Neptune-Daten bereit. Die Toolkits zur Grafikvisualisierung ([KeyLines](https://cambridge-intelligence.com/keylines/)für JavaScript Entwickler und [ReGraph](https://cambridge-intelligence.com/regraph/)für React-Entwickler) bieten eine einfache Möglichkeit, hochgradig interaktive und anpassbare Tools für Webanwendungen zu erstellen. Diese Toolkits nutzen WebGL und HTML5 Canvas für eine schnelle Leistung, sie unterstützen erweiterte Graphanalysefunktionen und kombinieren Flexibilität und Skalierbarkeit mit einer sicheren, robusten Architektur. Diese SDKs funktionieren sowohl mit Neptune Gremlin- als auch mit RDF-Daten. Nutzen Sie diese Tutorials für die Integration von [Gremlin-Daten](https://cambridge-intelligence.com/keylines/amazon-neptune/tutorial/), [SPARQL-Daten](https://cambridge-intelligence.com/visualizing-the-amazon-neptune-database-with-keylines/) und [Neptune-Architektur](https://cambridge-intelligence.com/aws-neptune-regraph-tutorial/). Hier ist ein Beispiel für eine Visualisierung: KeyLines ![\[KeyLines Beispielvisualisierung\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/neptune/latest/userguide/images/KeyLines-visualiztion.png) # Graphistry [Graphistry](https://www.graphistry.com/) ist eine Plattform für visuelle Diagrammintelligenz, die mittels GPU-Beschleunigung eine umfassende visuelle Erfahrung bietet. Teams können über verschiedene Features in Graphistry zusammenarbeiten, von der codefreien Untersuchung von Dateien und Datenbanken über das Teilen von Jupyter-Notebooks und Streamlit-Dashboards bis zur Nutzung der Einbettungs-API in Ihren eigenen Apps. Sie können mit vollständig interaktiven Dashboards mit geringem Programmieraufwand beginnen, indem Sie sie einfach konfigurieren und starten [graph-app-kit](https://github.com/graphistry/graph-app-kit#get-started)und nur wenige Codezeilen ändern. In [diesem Blogbeitrag](https://aws.amazon.com/blogs/database/enabling-low-code-graph-data-apps-with-amazon-neptune-and-graphistry/) finden Sie eine Anleitung für die Erstellung Ihres ersten Dashboards mit Graphistry und Neptune. Sie können auch die [PyGraphistry](https://github.com/graphistry/pygraphistry)Neptune-Demo ausprobieren. PyGraphistry ist eine Python-Bibliothek für visuelle Graphanalysen für Notebooks. In [diesem Tutorial-Notizbuch finden](https://github.com/graphistry/pygraphistry/blob/master/demos/demos_databases_apis/neptune/neptune_tutorial.ipynb) Sie eine Neptune-Demo PyGraphistry . Besuchen Sie zunächst [Graphistry in the AWS](https://aws.amazon.com/marketplace/pp/prodview-ppbjy2nny7xzk) Marketplace. ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/neptune/latest/userguide/images/graphistry-visualization.gif) # metaphacts [metaphacts](https://metaphacts.com/) ist eine flexible, offene Plattform für die Beschreibung und Abfrage von Diagrammdaten und die Visualisierung von Wissensdiagrammen und die Interaktion mit diesen. Mit [metaphactory](https://metaphacts.com/product) können Sie interaktive Webanwendungen wie Visualisierungen und Dashboards mittels Wissensdiagrammen in Neptune anhand des RDF-Datenmodells erstellen. Die metaphactory-Plattform unterstützt eine Low-Code-Entwicklungserfahrung mit einer Benutzeroberfläche für das Laden von Daten, einer visuellen Ontologie-Modellierungsschnittstelle mit OWL- und SHACL-Unterstützung, einer SPARQL-Abfrageoberfläche und einem SPARQL-Abfragekatalog sowie verschiedenen Webkomponenten zum Untersuchen, Visualisieren, Durchsuchen und Erstellen von Diagrammen. Dies ist ein Beispiel für eine metaphactory-Visualisierung: ![\[Beispiel für eine metaphactory-Visualisierung\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/neptune/latest/userguide/images/metaphactory-visualization.png) Die Plattform wurde für Maschinenbau, Fertigung, Pharma, Biowissenschaften, Finanzen, Versicherungen und weitere Bereiche entwickelt und wird in diesen Bereichen produktiv eingesetzt. Ein Beispiel für eine Lösungsarchitektur finden Sie in [diesem Blogbeitrag](https://aws.amazon.com/blogs/apn/exploring-knowledge-graphs-on-amazon-neptune-using-metaphactory/). Im [AWS Marketplace](https://aws.amazon.com/marketplace/pp/prodview-2h6qiqogjqe2m) finden Sie eine kostenlose Testversion von metaphactory. # G.V () Graph-Datenbankclient [G.V ()](https://gdotv.com/) ist ein all-in-one Graphdatenbank-Client, der für Entwickler und Datenexperten entwickelt wurde, um Amazon Neptune Neptune-Grafikdaten zu untersuchen und mit ihnen zu interagieren. Mit G.V () können Sie Ihre Graphprojekte beschleunigen und day-to-day Graphdatenbankaufgaben effizienter ausführen. Es ist über [AWS Marketplace](https://aws.amazon.com/marketplace/pp/prodview-lifzpx4adcwsq) oder als eigenständige Desktop-Anwendung für Windows, macOS und Linux erhältlich. ## Schlüssel-Features ### Abfrage-Editoren Die integrierten Gremlin- und Cypher-Abfrage-Editoren bieten automatische Vervollständigung, Vorschläge und Dokumentation in Echtzeit, während Sie Ihre Abfrage eingeben. Diese Funktionen basieren auf Ihrem Graphdatenschema, sodass Sie schnell genaue Abfragen schreiben können. Sie können Abfragen parametrisieren und als Berichte mit einem Klick speichern, sodass Sie in wenigen Minuten aussagekräftige, zentrale Berichte für Ihre Graphdatenbank erstellen können. ### Formate zur Datenvisualisierung Um Ihre Abfrageergebnisse zu analysieren, bietet G.V () mehrere Datenvisualisierungsformate: + **Graphische Visualisierung** zur Untersuchung von Zusammenhängen und Mustern in Ihren Daten, mit optionaler Unterlage für geografische Kartendaten + **Tabellenansichten**, die Scheitelpunkte, Kanten oder tabellarische Abfrageergebnisse als Zeilen für einen schnellen Vergleich von Eigenschaftswerten organisieren + **JSON-Datenformat für entwicklerfreundliche** Ausgabe + **Objektbrowser** zum Navigieren in Ihren Daten auf der Grundlage ihrer hierarchischen Struktur, der sich am besten für komplexe Informationsaggregationen eignet ### Grafikdaten-Explorer Mit dem Graph Data Explorer ohne Code von G.V () können Sie Ihre Grafikdaten mithilfe von Eigenschaftsfiltern mühelos durchsuchen und Kanten von Scheitelpunkten interaktiv über die Diagrammansicht durchqueren. Sie können auch Scheitelpunkte, Kanten und deren Eigenschaften mit wenigen Klicks erstellen, aktualisieren und löschen, um Ihre Grafikdaten zu ändern, ohne vollständige Abfragen schreiben zu müssen. ### Ansicht des Grafikdatenmodells Die Ansicht „Datenmodell grafisch“ bietet eine detaillierte visuelle Darstellung Ihres Diagramms für beschriftete Immobilien, damit Ihr Team Ihr Datenmodell besser verstehen kann. ### Amazon Neptune Neptune-Integration G.V () bietet eine umfassende Integration mit Amazon Neptune, einschließlich: + IAM-Authentifizierung + Neptune-API-Unterstützung + Langsame Query-Analyse + Einblicke in das Auditprotokoll Weitere Informationen finden Sie in der [G.V () -Dokumentation](https://gdotv.com/docs/#amazon-neptune). ## Verfügbarkeit und Updates G.V () wird ständig weiterentwickelt und es werden monatlich neue Funktionen veröffentlicht. Starten Sie noch heute mit einer kostenlosen Testversion der [Desktop](https://gdotv.com/) - oder [AWS Marketplace-Version](https://aws.amazon.com/marketplace/pp/prodview-lifzpx4adcwsq). ## Vorführung des Produkts Sehen Sie G.V () in Aktion: ![\[G.V () -Produktdemonstration mit grafischen Visualisierungs- und Abfragefunktionen\]](https://dl.gdotv.com/images/gdotv-product-introduction.gif) ## Weitere Informationen Weitere Informationen zu den Funktionen und Fähigkeiten von G.V () finden Sie in der [G.V (](https://docs.gdotv.com)) -Dokumentation. # Linkurious [Linkurious](https://linkurious.com/) bietet verschiedene Graph Intelligence-Lösungen für technische und nicht-technische Anwender und eine Vielzahl von Anwendungsfällen. [Linkurious Enterprise Explorer](https://linkurious.com/linkurious-enterprise-explorer/) ist eine off-the-shelf Grafikvisualisierungs- und Analysesoftware, die für Teams entwickelt wurde, die mit den Anforderungen Ihrer day-to-day Aktivitäten Schritt halten können und datengestützten Fachleuten hilft, große Dinge zu tun — einfach. Es ist vollständig konfigurierbar und einfach zu bedienen, passt sich leicht an Ihre Bedürfnisse an und ermöglicht Anfängern oder fortgeschrittenen Benutzern, Daten in AWS Neptune schnell zu visualisieren, Ihren Datensatz unabhängig von der Größe oder Komplexität Ihrer Daten intuitiv zu erkunden und nahtlos auf Team- oder Unternehmensebene zusammenzuarbeiten. [Linkurious Enterprise Watchtower](https://linkurious.com/linkurious-enterprise-watchtower/) [nutzt die Leistungsfähigkeit von Linkurious Enterprise Explorer und fügt innovative Erkennungs- und Fallmanagementfunktionen hinzu, um eine integrierte Erkennungs- und Ermittlungssoftware anzubieten, die auf Graphtechnologie basiert.](https://linkurious.com/linkurious-enterprise-watchtower-detection/) Einerseits können Sie damit Warnmeldungen konfigurieren, die Neptune Database und Neptune Analytics nutzen, um automatisch Anomalien oder Muster in komplexen verbundenen Daten aufzudecken. Auf der anderen Seite kombiniert es Funktionen für [Fallmanagement und Zusammenarbeit](https://linkurious.com/linkurious-enterprise-watchtower-collaboration/), um Teams dabei zu unterstützen, ihre Ermittlungsabläufe effizient zu verwalten. [Ogma](https://linkurious.com/ogma/) ist eine kommerzielle JavaScript Bibliothek, mit der Sie leistungsstarke, groß angelegte interaktive Grafikvisualisierungen für Ihre Anwendungen entwickeln können. Es nutzt WebGL-Rendering und leistungsstarke Layouts, damit Benutzer Tausende von Knoten und Kanten in Sekundenschnelle anzeigen und mit ihnen interagieren können. Es bietet auch eine Vielzahl von Funktionen, mit denen Sie Ihre Anwendung anpassen und ein reichhaltiges Benutzererlebnis schaffen können. Schließlich ist es mit umfassender [Dokumentation](https://doc.linkurious.com/ogma/latest/) und Tools wie [Tutorials](https://doc.linkurious.com/ogma/latest/tutorials/styling/), Dutzenden von [Beispielen](https://doc.linkurious.com/ogma/latest/examples/transport-network.html) und einem interaktiven [Spielplatz](https://doc.linkurious.com/ogma/latest/playground/index.html) ausgestattet. Um loszulegen, fordern Sie eine [kostenlose 30-Tage-Testversion](https://resources.linkurious.com/lke-free-trial) von Linkurious Enterprise oder Ogma an. # Graph.Build In jedem Bereich ist die Zusammenarbeit mit Fachexperten der Schlüssel zur Entwicklung von Graphmodellen, die spezifische Anwendungsfälle effektiv adressieren. Ganz gleich, ob Sie traditionelle Graph-Workloads wie Graphenanalysen in Angriff nehmen oder sich mit fortschrittlichen KI-Anwendungen wie GraphRag, Linkvorhersage oder neurosymbolischem Denken befassen, die Fähigkeit, Graphmodelle zu erstellen und zu iterieren, ist unerlässlich. Mit Graph.Build wird das Entwerfen und Verfeinern von Graphmodellen einfacher, sodass Fachexperten in der Lage sind, hand-in-hand mit Ingenieuren und Datenanalysten zusammenzuarbeiten, um wirkungsvolle, maßgeschneiderte Lösungen zu entwickeln. Die [Graph.Build-Plattform ist ein spezielles Studio und eine Build-Factory](https://graph.build/) für Graphmodelle ohne Programmierkenntnisse. [Graph.Build ist im Marketplace verfügbar.AWS](https://aws.amazon.com/marketplace/seller-profile?id=778d246b-80cd-4728-9fbf-31cc3e1cc182) ## Graph.Build Studio: Studio ist eine kollaborative Graphdesign-IDE ohne Code. Sie können das Studio verwenden, um Schemas für LPG-Graphen, Ontologien für RDF-Diagramme, ETL-Modelle, Change Data Capture-Konfigurationen und sogar virtuelle SPARQL-Graphendpunkte zu entwerfen. ## Graph.Build Transformers: Transformatoren erstellen Graphmodelle aus realen Daten. Transformer-Graphmodelle können im Studio entworfen werden, was bedeutet, dass für das Entwerfen, Erstellen und Testen von Graphmodellen kein Code erforderlich ist. Sie können Transformatoren mit einer Vielzahl von Datenquellen verbinden, darunter [Amazon Aurora](https://aws.amazon.com/rds/aurora/), [Amazon Athena](https://aws.amazon.com/athena/), [Amazon S3 und Amazon](https://aws.amazon.com/s3/) [MSK](https://aws.amazon.com/msk/). Transformers verfügen über eine Vielzahl von Funktionen zur Verwaltung von Graphmodellen, die in anderen Datensätzen zu finden sind, darunter Change Data Capture (CDC), Virtualisierung und Materialisierung im Aktualisierungs- oder Einfügemodus. ## Graph.Build-Autoren: Writer sind so konfiguriert, dass sie sowohl Labelled Property Graph (LPG) als auch Resource Description Framework (RDF) -Grafikmodelle in Zielgraphdatenbanken wie Amazon Neptune und Neptune Analytics schreiben oder aktualisieren. ![\[Ontology model diagram for air routes, showing relationships between country, city, airport, airline, route, and plane entities.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/neptune/latest/userguide/images/graph-build-screenshot.png) [Fordern Sie](https://graph.build/enquire/book-a-demo) noch heute eine Demo an.