Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés. # Herramientas de visualización de gráficos para Neptune Además de las capacidades de visualización [integradas en los cuadernos gráficos de Neptune](notebooks-visualization.md), también puede utilizar soluciones creadas por AWS socios y proveedores externos para visualizar los datos almacenados en Neptuno. La sofisticada visualización de gráficos puede ayudar a los científicos de datos, los administradores y otros roles de una organización a explorar los datos de gráficos de forma interactiva, sin tener que saber escribir consultas complejas. **Topics** + [Graph-explorer de código abierto](visualization-graph-explorer.md) + [Software Tom Sawyer](visualization-tom-sawyer.md) + [Cambridge Intelligence](visualization-cambridge-intelligence.md) + [Graphistry](visualization-graphistry.md) + [metaphacts](visualization-metaphacts.md) + [Cliente de base de datos de gráficos G.V()](gv-tool.md) + [Linkurious](visualization-Linkurious.md) + [Graph.Build](visualization-graph.build.md) # Graph-explorer de código abierto [Graph-explorer](https://github.com/aws/graph-explorer) es una herramienta de exploración visual de código abierto y de bajo código para datos de gráficos, que está disponible con la licencia Apache-2.0. Permite explorar datos de gráficos de propiedades etiquetadas (LPG) o del marco de descripción de recursos (RDF) en una base de datos de gráficos sin tener que escribir consultas gráficas. Graph-explorer está diseñado para ayudar a los científicos de datos, analistas de negocio y otros roles de una organización a explorar los datos de los gráficos de forma interactiva sin tener que aprender un lenguaje de consulta de gráficos. Graph-explorer proporciona una aplicación web basada en React que se puede implementar como un contenedor para visualizar los datos de los gráficos. Puede conectarse a Amazon Neptune o a otras bases de datos de gráficos que proporcionen un punto final Apache TinkerPop Gremlin o SPARQL 1.1. + Puede ver rápidamente un resumen de los datos mediante los filtros por facetas o buscar los datos escribiendo texto en la barra de búsqueda. + También puede explorar las conexiones de nodos y ejes de forma interactiva. Puede ver los nodos vecinos para comprobar cómo se relacionan los objetos entre sí y, a continuación, profundizar para inspeccionar visualmente los bordes y las propiedades. + También puede personalizar el diseño del gráfico, los colores, los iconos y las propiedades predeterminadas que se mostrarán en los nodos y los bordes. En el caso de los gráficos RDF, también puede personalizar los espacios de nombres de los recursos. URIs + Para los informes y presentaciones que incluyan datos de gráficos, puede configurar y guardar las vistas que haya creado en formato PNG de alta resolución. También puede descargar los datos asociados a un archivo CSV o JSON para su posterior procesamiento. ## Uso del explorador de gráficos en un cuaderno de gráficos de Neptuno La forma más fácil de usar el explorador de gráficos con Neptuno es en un [cuaderno de gráficos de Neptuno](graph-notebooks.md). Si [utiliza un entorno de trabajo de Neptune para alojar un cuaderno de Neptuno](graph-notebooks.md#graph-notebooks-workbench), el explorador de gráficos se implementa automáticamente con el cuaderno y se conecta a Neptuno. Una vez que haya creado un cuaderno, vaya a la consola de Neptune para iniciar el explorador de gráficos: 1. Vaya a **Neptune**. 1. Seleccione su cuaderno en **Cuadernos**. 1. En Acciones, seleccione **Abrir el explorador de gráficos**. ## Cómo ejecutar el explorador de gráficos en Amazon ECS AWS Fargate y conectarse a Neptune [También puede crear la imagen Docker del explorador de gráficos y ejecutarla en una máquina local o en un servicio hospedado, como Amazon [Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) o Amazon](https://aws.amazon.com/ec2/)[Elastic Container Service (Amazon ECS)](https://aws.amazon.com/ecs/), tal y como se explica [en la sección Introducción del proyecto read-me in](https://github.com/aws/graph-explorer#getting-started) the graph-explorer. GitHub ](https://github.com/aws/graph-explorer) A modo de ejemplo, en esta sección se proporcionan step-by-step instrucciones para ejecutar el explorador de gráficos en Amazon ECS en: AWS Fargate 1. Cree un nuevo rol de IAM y asóciele estas políticas: + [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) Tenga a mano el nombre del rol, ya que lo utilizará dentro de un momento. 1. [Cree un clúster de Amazon ECS](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECS/latest/developerguide/create-cluster-console-v2.html) con la infraestructura configurada en FARGATE y las siguientes opciones de red: + `VPC`: se establece en la VPC en la que se encuentra la base de datos de Neptune. + `Subnets`: se establece en las subredes públicas de esa VPC (se eliminan todas las demás). 1. Cree una nueva definición de tarea JSON de la siguiente manera: ``` { "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. Inicie una nueva tarea con la configuración predeterminada, excepto en los campos siguientes: + **Entorno** + Opciones de computación => **Tipo de lanzamiento** + **Configuración de implementación** + Tipo de aplicación => **Tarea** + Familia => *(your new JSON task definition)* + Revisión => *(latest)* + **Redes** + VPC => *(the Neptune VPC you want to connect to)* + Subredes => *(ONLY the public subnets of the VPC– remove all others)* + Grupo de seguridad => **Crear un nuevo grupo de seguridad** + Nombre del grupo de seguridad => graph-explorer + Descripción del grupo de seguridad = Grupo de seguridad para acceder a graph-explorer + Reglas de entrada para grupos de seguridad => 1. 80 Anywhere 1. 443 Anywhere 1. Seleccione **Crear**. 1. Una vez iniciada la tarea, copie la IP pública de la tarea en ejecución y navegue hasta: `https://(your public IP)/explorer`. 1. Acepte el riesgo de utilizar el certificado no reconocido que se ha generado o añádalo a su cadena de claves. 1. Ahora puede añadir una conexión a Neptune. Cree una nueva conexión, ya sea para un gráfico de propiedades (LPG) o para un RDF, y defina los siguientes campos: ``` Using proxy server => true Public or Proxy Endpoint => https://(your public IP address) Graph connection URL => https://(your Neptune endpoint):8182 ``` Ahora debería estar conectado. ## Demostración de Graph-explorer Este breve vídeo le da una idea de cómo puede ver fácilmente los datos de sus gráficos con Graph-explorer: ![\[Vídeo de demostración de solo texto de Graph-explorer\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/neptune/latest/userguide/images/graph-explorer.gif) # Software Tom Sawyer [Tom Sawyer Perspectives](https://www.tomsawyer.com/perspectives) es una plataforma de desarrollo de análisis y visualización de gráficos y datos de bajo código para los datos almacenados en Amazon Neptune. Las interfaces integradas de diseño y vista previa y las amplias bibliotecas de API le permiten crear rápidamente aplicaciones de visualización personalizadas y con calidad de producción. Con una interfaz de point-and-click diseño y 30 algoritmos de análisis integrados, puede diseñar y desarrollar aplicaciones para obtener información sobre los datos federados de docenas de fuentes. [Tom Sawyer Graph Database Browser](https://www.tomsawyer.com/graph-database-browser/) facilita la visualización y el análisis de los datos en Amazon Neptune. Puede ver y comprender las conexiones en sus datos sin tener un conocimiento exhaustivo del lenguaje o esquema de consulta. Puede interactuar con los datos sin conocimientos técnicos, simplemente cargando los nodos vecinos de los nodos seleccionados y creando la visualización en la dirección que necesite. También puede aprovechar cinco diseños de gráficos exclusivos para mostrar el gráfico de una manera que proporcione más datos, y puede aplicar análisis de centralidad, agrupamiento y búsqueda de rutas para revelar patrones que antes no se habían detectado. Para ver un ejemplo de la integración de Graph Database Browser con Neptune, consulte [esta publicación del blog](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/). Para empezar con una versión de prueba gratuita de Graph Database Browser, visite el [AWS Marketplace](https://aws.amazon.com/marketplace/pp/prodview-dhynqyslzrqr2). ![\[Una visualización animada de los datos de los gráficos.\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/neptune/latest/userguide/images/2021.06.08.0.PerspectivesIntro.gif) # Cambridge Intelligence [Cambridge Intelligence](https://cambridge-intelligence.com/) proporciona tecnologías de visualización de datos para explorar y comprender los datos de Amazon Neptune. Los kits de herramientas de visualización de gráficos ([KeyLines](https://cambridge-intelligence.com/keylines/)para JavaScript desarrolladores y [ReGraph](https://cambridge-intelligence.com/regraph/)desarrolladores de React) ofrecen una forma sencilla de crear herramientas altamente interactivas y personalizables para aplicaciones web. Estos kits de herramientas utilizan WebGL HTML5 y Canvas para un rendimiento rápido, admiten funciones avanzadas de análisis de gráficos y combinan flexibilidad y escalabilidad con una arquitectura segura y sólida. SDKs Funcionan con datos de Neptune Gremlin y RDF. Consulte estos tutoriales de integración para [datos de Gremlin](https://cambridge-intelligence.com/keylines/amazon-neptune/tutorial/), [datos de SPARQL](https://cambridge-intelligence.com/visualizing-the-amazon-neptune-database-with-keylines/) y la [arquitectura de Neptune](https://cambridge-intelligence.com/aws-neptune-regraph-tutorial/). A continuación, se muestra un ejemplo de visualización: KeyLines ![\[Ejemplo de KeyLines visualización\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/neptune/latest/userguide/images/KeyLines-visualiztion.png) # Graphistry [Graphistry](https://www.graphistry.com/) es una plataforma de inteligencia gráfica visual que aprovecha la aceleración de la GPU para ofrecer experiencias visuales enriquecidas. Los equipos pueden colaborar en Graphistry utilizando una variedad de características, desde la exploración sin código de archivos y bases de datos, hasta el uso compartido de cuadernos de Jupyter y paneles de Streamlit, o el uso de la API integrada en sus propias aplicaciones. Puede empezar a utilizar paneles de control totalmente interactivos y de baja codificación simplemente configurando, iniciando [graph-app-kit](https://github.com/graphistry/graph-app-kit#get-started)y modificando solo unas pocas líneas de código. Consulte [esta publicación del blog](https://aws.amazon.com/blogs/database/enabling-low-code-graph-data-apps-with-amazon-neptune-and-graphistry/) para ver un tutorial sobre cómo crear su primer panel de control con Graphistry y Neptune. También puedes probar la demo de Neptune [PyGraphistry](https://github.com/graphistry/pygraphistry). PyGraphistry es una biblioteca de análisis de gráficos visuales de Python para cuadernos. Consulta [este cuaderno tutorial](https://github.com/graphistry/pygraphistry/blob/master/demos/demos_databases_apis/neptune/neptune_tutorial.ipynb) para ver una demostración de Neptune PyGraphistry . Para empezar, visita [Graphistry in the AWS Marketplace.](https://aws.amazon.com/marketplace/pp/prodview-ppbjy2nny7xzk) ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/neptune/latest/userguide/images/graphistry-visualization.gif) # metaphacts [metaphacts](https://metaphacts.com/) ofrece una plataforma abierta y flexible para describir y consultar datos de gráficos y para visualizar gráficos de conocimiento e interactuar con ellos. Con [metaphactory](https://metaphacts.com/product), puede crear aplicaciones web interactivas, como visualizaciones y paneles, sobre gráficos de conocimiento de Neptune utilizando el modelo de datos RDF. La plataforma de metaphactory ofrece una experiencia de desarrollo de bajo código, con una interfaz de usuario para cargar datos, una interfaz visual de modelado de ontología compatible con OWL y SHACL, una IU y un catálogo de consultas de SPARQL, y un amplio conjunto de componentes web para la exploración, visualización, búsqueda y creación de gráficos. A continuación se ofrece un ejemplo de visualización de metaphactory: ![\[Ejemplo de visualización de metaphactory\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/neptune/latest/userguide/images/metaphactory-visualization.png) La plataforma está diseñada para utilizarse de manera productiva en ingeniería, fabricación, farmacia, ciencias biológicas, finanzas, seguros y mucho más. Para ver un ejemplo de la arquitectura de una solución, consulte [esta publicación del blog](https://aws.amazon.com/blogs/apn/exploring-knowledge-graphs-on-amazon-neptune-using-metaphactory/). Para empezar una versión de prueba gratuita de metaphactory, visite el [AWS Marketplace](https://aws.amazon.com/marketplace/pp/prodview-2h6qiqogjqe2m). # Cliente de base de datos de gráficos G.V() [G.V ()](https://gdotv.com/) es un cliente de base de datos de all-in-one gráficos creado para que desarrolladores y profesionales de datos exploren los datos gráficos de Amazon Neptune e interactúen con ellos. Con G.V (), puede acelerar sus proyectos de gráficos y realizar tareas de bases de datos de day-to-day gráficos de manera más eficiente. Está disponible a través de [AWS Marketplace](https://aws.amazon.com/marketplace/pp/prodview-lifzpx4adcwsq) o como aplicación de escritorio independiente para Windows, macOS y Linux. ## Características principales de ### Editores de consultas Los editores de consultas integrados de Gremlin y Cypher proporcionan funciones de autocompletado en tiempo real, sugerencias y documentación a medida que escribe la consulta. Estas características se basan en el esquema de datos del gráfico para ayudarle a escribir consultas precisas con rapidez. Puede parametrizar y guardar consultas como informes con un solo clic, lo que le permitirá crear informes detallados y centralizados para la base de datos de gráficos en cuestión de minutos. ### Formatos de visualización de datos Para analizar los resultados de las consultas, G.V() ofrece varios formatos de visualización de datos: + **Visualización de gráficos** para explorar conexiones y patrones en los datos, con una capa subyacente opcional para datos de mapas geográficos. + **Vistas de tablas**, que organizan vértices, bordes o resultados de consultas tabulares como filas para una comparación rápida de los valores de las propiedades. + **Formato de datos JSON** para una salida fácil de usar para los desarrolladores. + **Navegador de objetos** para navegar por los datos en función de su estructura jerárquica, lo más adecuado para agregaciones complejas de información. ### Explorador de datos de gráficos El explorador de datos de gráficos sin código de G.V() le permite buscar fácilmente en los datos de gráficos mediante filtros de propiedades y atravesar los bordes desde los vértices de forma interactiva a través de la vista gráfica. También puede crear, actualizar y eliminar vértices, bordes y sus propiedades con solo unos clics para modificar los datos del gráfico sin necesidad de escribir consultas completas. ### Vista del modelo de datos de gráficos La vista del modelo de datos gráficos proporciona una representación visual detallada del esquema de gráfico de propiedades etiquetadas para ayudar a su equipo a entender el modelo de datos. ### Integración con Amazon Neptune G.V() ofrece una integración exhaustiva con Amazon Neptune, que incluye: + Autenticación de IAM + Compatibilidad con la API de Neptune + Análisis de consultas lentas + Información sobre el registro de auditoría Consulte la [documentación de G.V()](https://gdotv.com/docs/#amazon-neptune) para obtener más información. ## Disponibilidad y actualizaciones G.V() está en constante evolución, con nuevas características que se publican mensualmente. Comience hoy mismo con una prueba gratuita de la versión de [escritorio](https://gdotv.com/) o de la [versión de AWS Marketplace](https://aws.amazon.com/marketplace/pp/prodview-lifzpx4adcwsq). ## Demostración del producto Vea G.V() en acción: ![\[Demostración del producto G.V() que muestra las capacidades de consulta y visualización de gráficos\]](https://dl.gdotv.com/images/gdotv-product-introduction.gif) ## Más información Para obtener más información sobre las características y capacidades de G.V(), consulte la [documentación de G.V()](https://docs.gdotv.com). # Linkurious [Linkurious](https://linkurious.com/) ofrece diferentes soluciones de inteligencia gráfica tanto para usuarios técnicos como no técnicos y para una gran variedad de casos de uso. [Linkurious Enterprise Explorer](https://linkurious.com/linkurious-enterprise-explorer/) es un software de visualización y análisis de off-the-shelf gráficos creado para equipos que puede mantenerse al día con las exigencias de sus day-to-day actividades y ayuda a los profesionales que se basan en los datos a hacer grandes cosas de forma sencilla. Totalmente configurable y fácil de usar, se adapta fácilmente a sus necesidades y permite a los usuarios principiantes o avanzados visualizar rápidamente los datos en AWS Neptune, explorar intuitivamente su conjunto de datos sin importar el tamaño o la complejidad de sus datos y colaborar sin problemas a nivel empresarial o de equipo. [Linkurious Enterprise Watchtower](https://linkurious.com/linkurious-enterprise-watchtower/) aprovecha la potencia de Linkurious Enterprise Explorer e incorpora capacidades innovadoras de detección y administración de casos para ofrecer un software integrado de [detección](https://linkurious.com/linkurious-enterprise-watchtower-detection/) e investigación basado en tecnología de gráficos. Por un lado, permite configurar alertas que aprovechan Neptune Database y Neptune Analytics para detectar automáticamente anomalías o patrones en datos complejos conectados. Por otro lado, combina características de [administración de casos y colaboración](https://linkurious.com/linkurious-enterprise-watchtower-collaboration/) para ayudar a los equipos a gestionar de forma eficiente los flujos de trabajo de investigación. [Ogma](https://linkurious.com/ogma/) es una JavaScript biblioteca comercial que le ayuda a desarrollar potentes visualizaciones gráficas interactivas a gran escala para sus aplicaciones. Aprovecha el renderizado WebGL y los diseños de alto rendimiento para permitir a los usuarios mostrar miles de nodos y bordes e interactuar con ellos en cuestión de segundos. También proporciona una variedad de características para personalizar la aplicación y crear experiencias de usuario enriquecedoras. Por último, viene equipado con [documentación](https://doc.linkurious.com/ogma/latest/) completa y herramientas como [tutoriales](https://doc.linkurious.com/ogma/latest/tutorials/styling/), docenas de [ejemplos](https://doc.linkurious.com/ogma/latest/examples/transport-network.html) y un [entorno de prueba](https://doc.linkurious.com/ogma/latest/playground/index.html) interactivo. Para empezar, solicite una [prueba gratuita de 30 días](https://resources.linkurious.com/lke-free-trial) de Linkurious Enterprise u Ogma. # Graph.Build En cualquier ámbito, la colaboración con expertos en la materia es clave para diseñar modelos de gráficos que aborden de forma eficaz casos de uso específicos. Tanto si se trata de cargas de trabajo de gráficos tradicionales, como el análisis de gráficos, como si se exploran aplicaciones avanzadas de IA, como GraphRAG, la predicción de enlaces o el razonamiento neurosimbólico, la capacidad de crear modelos de gráficos e iterarlos es fundamental. Con Graph.Build, el diseño y el perfeccionamiento de los modelos gráficos se vuelven más accesibles, lo que permite a los expertos en el campo trabajar hand-in-hand con ingenieros y analistas de datos para crear soluciones impactantes y personalizadas. La plataforma [Graph.Build](https://graph.build/) es un estudio de diseño de modelos de gráficos y una fábrica de construcción dedicados y sin código. Graph.Build está disponible en [AWS Marketplace](https://aws.amazon.com/marketplace/seller-profile?id=778d246b-80cd-4728-9fbf-31cc3e1cc182). ## Graph.Build Studio: Studio es un IDE de diseño de gráficos colaborativo y sin código. Puede usar Studio para diseñar esquemas para gráficos de LGP, ontologías para gráficos de RDF, modelos de ETL, configuraciones de captura de datos de cambio e incluso puntos de conexión de gráficos virtuales de SPARQL. ## Transformadores de Graph.Build: Los transformadores crean modelos de gráficos a partir de datos reales. Los modelos de gráficos de transformador se pueden diseñar en Studio, lo que significa que no es necesario escribir código para diseñar, crear y probar modelos de gráficos. Puede conectar los transformadores a una amplia gama de orígenes de datos, como [Amazon Aurora](https://aws.amazon.com/rds/aurora/), [Amazon Athena](https://aws.amazon.com/athena/), [Amazon S3](https://aws.amazon.com/s3/) y [Amazon MSK](https://aws.amazon.com/msk/). Los transformadores cuentan con una amplia gama de características para mantener los modelos de gráficos que se encuentran en otros conjuntos de datos, como la captura de datos de cambio (CDC), la virtualización y la materialización en modo de actualización o inserción. ## Escritores de Graph.Build: Los escritores están configurados para escribir o actualizar los modelos de gráficos tanto de gráficos de propiedades etiquetados (LPG) como de marco de descripción de recursos (RDF) en las bases de datos de gráficos de destino, como Amazon Neptune y Neptune Analytics. ![\[Ontology model diagram for air routes, showing relationships between country, city, airport, airline, route, and plane entities.\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/neptune/latest/userguide/images/graph-build-screenshot.png) [Solicite una demostración](https://graph.build/enquire/book-a-demo) hoy mismo.