As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá. # Ferramentas de visualização de grafos para Neptune Além dos recursos de visualização [incorporados aos cadernos gráficos Neptune, você também pode usar soluções criadas AWS por parceiros e fornecedores terceirizados para visualizar dados armazenados no Neptune](notebooks-visualization.md). A visualização sofisticada de grafos pode ajudar cientistas de dados, gerentes e outras funções em uma organização a explorar dados de grafos de forma interativa, sem precisar saber como escrever consultas complexas. **Topics** + [O graph-explorer de código aberto](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() cliente de banco de dados de grafos](gv-tool.md) + [Linkurious](visualization-Linkurious.md) + [Graph.Build](visualization-graph.build.md) # O graph-explorer de código aberto O [graph-explorer](https://github.com/aws/graph-explorer) é uma ferramenta de exploração visual de código aberto para dados de grafos com pouco código, disponível sob a licença Apache-2.0. Ele permite percorrer dados de grafos de propriedades rotulados (LPG) ou do Resource Description Framework (RDF) em um banco de dados de grafos sem precisar escrever consultas de grafo. O graph-explorer tem como objetivo ajudar cientistas de dados, analistas de negócios e outras funções em uma organização a explorar dados de grafos de forma interativa sem precisar aprender uma linguagem de consulta de grafos. O graph-explorer oferece uma aplicação web baseada em React que pode ser implantada como um contêiner para visualizar dados de grafos. Você pode se conectar ao Amazon Neptune ou a outros bancos de dados gráficos que fornecem um endpoint TinkerPop Apache Gremlin ou SPARQL 1.1. + É possível ver rapidamente um resumo dos dados usando os filtros facetados ou pesquisar os dados digitando texto na barra de pesquisa. + Você também pode examinar de forma interativa as conexões de nós e bordas. Você pode visualizar os vizinhos dos nós para ver como os objetos se relacionam entre si e, depois, detalhar para inspecionar visualmente as bordas e as propriedades. + Você também pode personalizar o layout do grafo, as cores, os ícones e as propriedades padrão a serem exibidas para nós e bordas. Para gráficos RDF, você também pode personalizar namespaces para recursos. URIs + Para relatórios e apresentações que envolvam dados de grafos, é possível configurar e salvar visualizações criadas em um formato PNG de alta resolução. Você também pode baixar os dados associados em um arquivo CSV ou JSON para processamento adicional. ## Usar o graph-explorer em um bloco de anotações do Neptune [A maneira mais fácil de usar o graph-explorer com o Neptune é em um bloco de anotações do Neptune](graph-notebooks.md). Se você [usar a bancada de trabalho do Neptune para hospedar um bloco de anotações do Neptune](graph-notebooks.md#graph-notebooks-workbench), o graph-explorer será automaticamente implantado com o bloco de anotações e conectado ao Neptune. Depois de criar um bloco de anotações, acesse o console do Neptune para iniciar o graph-explorer: 1. Vá para **Neptune**. 1. Em **Blocos de anotações**, selecione o seu. 1. Em Ações, escolha **Abrir o Graph Explorer**. ## Como executar o explorador de gráficos no Amazon ECS AWS Fargate e se conectar ao Neptune [https://github.com/aws/graph-explorer#getting-started](https://github.com/aws/graph-explorer#getting-started) Como exemplo, esta seção fornece step-by-step instruções para executar o explorador de gráficos no Amazon ECS em: AWS Fargate 1. Crie um perfil do IAM e associe a ele 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) Mantenha o nome do perfil à mão para usá-lo em breve. 1. [Crie um cluster do Amazon ECS](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECS/latest/developerguide/create-cluster-console-v2.html) com a infraestrutura definida como FARGATE e as seguintes opções de rede: + `VPC`: defina como a VPC em que seu banco de dados Neptune está localizado. + `Subnets`: defina como as sub-redes públicas dessa VPC (remova todas as outras). 1. Crie uma definição de tarefa JSON da seguinte forma: ``` { "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 uma nova tarefa usando as configurações padrão, exceto nos seguintes campos: + **Ambiente** + Opções de computação => **Tipo de inicialização** + **Configuração de implantação** + Tipo de aplicativo => **Tarefa** + Família => *(your new JSON task definition)* + Revisão => *(latest)* + **Redes** + VPC => *(the Neptune VPC you want to connect to)* + Sub-redes => *(ONLY the public subnets of the VPC– remove all others)* + Grupo de segurança => **Criar um novo grupo de segurança** + Nome do grupo de segurança => graph-explorer + Descrição do grupo de segurança = grupo de segurança para acesso ao graph-explorer + Regras de entrada para um grupo de segurança => 1. 80 Anywhere 1. 443 Anywhere 1. Selecione **Criar**. 1. Depois que a tarefa começar, copie o IP público da tarefa em execução e navegue até: `https://(your public IP)/explorer`. 1. Aceite o risco de usar o certificado não reconhecido que foi gerado ou adicione-o à cadeia de chaves. 1. Agora você pode adicionar uma conexão com o Neptune. Crie uma conexão, seja para um grafo de propriedades (LPG) ou para RDF, e defina os seguintes campos: ``` Using proxy server => true Public or Proxy Endpoint => https://(your public IP address) Graph connection URL => https://(your Neptune endpoint):8182 ``` Agora você deve estar conectado. ## Demonstração do graph-explorer Este breve vídeo dá uma ideia de como visualizar com facilidade os dados de grafos usando o graph-explorer: ![\[Vídeo de demonstração somente em texto do graph-explorer\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/neptune/latest/userguide/images/graph-explorer.gif) # Tom Sawyer Software [Tom Sawyer Perspectives](https://www.tomsawyer.com/perspectives) é uma plataforma de desenvolvimento de análise e visualização de dados e grafos de pouco código para dados armazenados no Amazon Neptune. As interfaces integradas de design e visualização e as extensas bibliotecas de API permitem que você crie com rapidez aplicações de visualização personalizadas e com qualidade de produção. Com uma interface de point-and-click designer e 30 algoritmos de análise integrados, você pode projetar e desenvolver aplicativos para obter insights sobre dados agrupados de dezenas de fontes. O [Tom Sawyer Graph Database Browser](https://www.tomsawyer.com/graph-database-browser/) facilita a visualização e a análise de dados no Amazon Neptune. Você pode ver e entender as conexões nos dados sem ter um amplo conhecimento da linguagem nem do esquema de consulta. É possível interagir com os dados sem conhecimento técnico simplesmente carregando os vizinhos dos nós selecionados e criando a visualização em qualquer direção necessária. Você também pode utilizar cinco layouts de grafo exclusivos para exibir o grafo de uma forma que forneça o máximo de significado e aplicar análises de centralidade, agrupamento e busca de caminhos para revelar padrões nunca vistos anteriormente. Para ver um exemplo da integração do Graph Database Browser com o Neptune, confira [ esta postagem no 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 começar com uma avaliação gratuita do Graph Database Browser, acesse [o AWS Marketplace](https://aws.amazon.com/marketplace/pp/prodview-dhynqyslzrqr2). ![\[Uma visualização animada de dados de grafos.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/neptune/latest/userguide/images/2021.06.08.0.PerspectivesIntro.gif) # Cambridge Intelligence A [Cambridge Intelligence](https://cambridge-intelligence.com/) oferece tecnologias de visualização de dados para examinar e entender os dados do Amazon Neptune. Os kits de ferramentas de visualização gráfica ([KeyLines](https://cambridge-intelligence.com/keylines/)para JavaScript desenvolvedores e [ReGraph](https://cambridge-intelligence.com/regraph/)desenvolvedores do React) oferecem uma maneira fácil de criar ferramentas altamente interativas e personalizáveis para aplicativos web. Esses kits de ferramentas utilizam o WebGL HTML5 e o Canvas para um desempenho rápido, oferecem suporte a funções avançadas de análise gráfica e combinam flexibilidade e escalabilidade com uma arquitetura segura e robusta. Eles SDKs funcionam com dados do Neptune Gremlin e RDF. Confira estes tutoriais de integração para [dados do Gremlin](https://cambridge-intelligence.com/keylines/amazon-neptune/tutorial/) [dados do SPARQL](https://cambridge-intelligence.com/visualizing-the-amazon-neptune-database-with-keylines/) e [arquitetura do Neptune.](https://cambridge-intelligence.com/aws-neptune-regraph-tutorial/) Aqui está um exemplo de KeyLines visualização: ![\[KeyLines Visualização de amostra\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/neptune/latest/userguide/images/KeyLines-visualiztion.png) # Graphistry [Graphistry](https://www.graphistry.com/) é uma plataforma de inteligência gráfica visual que aproveita a aceleração da GPU para experiências visuais ricas. As equipes podem colaborar no Graphistry usando uma série de atributos, desde a exploração sem código de arquivos e bancos de dados, o compartilhamento de cadernos Jupyter e painéis do Streamlit até o uso da API de incorporação nas próprias aplicações. Você pode começar com painéis totalmente interativos de baixa codificação simplesmente configurando, iniciando [graph-app-kit](https://github.com/graphistry/graph-app-kit#get-started)e modificando apenas algumas linhas de código. Confira [esta postagem no blog](https://aws.amazon.com/blogs/database/enabling-low-code-graph-data-apps-with-amazon-neptune-and-graphistry/) para ver um passo a passo sobre como criar o primeiro painel usando o Graphistry e o Neptune. Você também pode experimentar a demonstração do [PyGraphistry](https://github.com/graphistry/pygraphistry)Neptune. PyGraphistry é uma biblioteca de análise gráfica visual em Python para notebooks. Confira [este caderno tutorial](https://github.com/graphistry/pygraphistry/blob/master/demos/demos_databases_apis/neptune/neptune_tutorial.ipynb) para ver uma demonstração do PyGraphistry Neptune. Para começar, acesse [Graphistry no Marketplace AWS](https://aws.amazon.com/marketplace/pp/prodview-ppbjy2nny7xzk). ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/neptune/latest/userguide/images/graphistry-visualization.gif) # metaphacts O [metaphacts](https://metaphacts.com/) oferece uma plataforma flexível e aberta para descrever e consultar dados de grafos, bem como visualizar e interagir com grafos de conhecimento. Usando a [metaphactory](https://metaphacts.com/product), é possível criar aplicações web interativas, como visualizações e painéis sobre grafos de conhecimento no Neptune, usando o modelo de dados do RDF. A plataforma metaphactory proporciona uma experiência de desenvolvimento de pouco código com uma interface de usuário para carregamento de dados, uma interface visual de modelagem de ontologia com suporte a OWL e SHACL, uma interface de consulta e catálogo de consultas SPARQL e um rico conjunto de componentes da web para exploração, visualização, pesquisa e criação de grafos. Veja um exemplo de visualização da metaphactory: ![\[Exemplo de visualização da metaphactory\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/neptune/latest/userguide/images/metaphactory-visualization.png) A plataforma foi projetada e usada de forma produtiva em engenharia, fabricação, farmacêutica, ciências biológicas, finanças, seguros e muito mais. Para ver um exemplo de arquitetura de solução, confira [esta postagem no blog](https://aws.amazon.com/blogs/apn/exploring-knowledge-graphs-on-amazon-neptune-using-metaphactory/). Para começar com uma avaliação gratuita da metaphactory, acesse o [AWS Marketplace](https://aws.amazon.com/marketplace/pp/prodview-2h6qiqogjqe2m). # G.V() cliente de banco de dados de grafos [G.V ()](https://gdotv.com/) é um cliente de banco de dados all-in-one gráfico criado para desenvolvedores e profissionais de dados explorarem e interagirem com dados gráficos do Amazon Neptune. Com G.V (), você pode acelerar seus projetos gráficos e realizar tarefas de banco de dados day-to-day gráficos com mais eficiência. Ele está disponível no [AWS Marketplace](https://aws.amazon.com/marketplace/pp/prodview-lifzpx4adcwsq) ou como uma aplicação para desktop independente para Windows, macOS e Linux. ## Recursos principais do ### Editores de consultas Os editores de consultas integrados do Gremlin e Cypher fornecem preenchimento automático, sugestões e documentação em tempo real à medida que você digita a consulta. Esses recursos são informados pelo esquema de dados de grafos para ajudar você a escrever consultas precisas com rapidez. Você pode parametrizar e salvar consultas como relatórios de um clique, permitindo criar relatórios com muitas informações e centralizados para seu banco de dados de grafos em minutos. ### Formatos de visualização de dados Para analisar os resultados da consulta, G.V() oferece vários formatos de visualização de dados: + **Visualização de gráfico** para explorar conexões e padrões nos dados, com uma base opcional para dados de mapas geográficos + **Exibições de tabela**, organização de vértices, bordas ou resultados de consultas tabulares como linhas para uma comparação rápida dos valores das propriedades + **Formato de dados JSON** para saída fácil de usar ao desenvolvedor + **Navegador de objetos** para navegar pelos dados com base em sua estrutura hierárquica, mais adequado para agregações complexas de informações ### Explorador de dados de grafos O explorador de dados de grafos no-code do G.V() permite pesquisar seus dados de grafos com facilidade usando filtros de propriedades e percorrer bordas de vértices interativamente por meio da visualização de gráfico. Você também pode criar, atualizar e excluir vértices, bordas e suas propriedades com alguns cliques para modificar os dados de grafos sem escrever consultas completas. ### Visualização do modelo de dados de grafos A visualização do modelo de dados de grafos fornece uma representação visual detalhada do esquema de grafos de propriedades rotulado para ajudar sua equipe a entender seu modelo de dados. ### Integração com o Amazon Neptune O G.V() oferece uma integração profunda com o Amazon Neptune, incluindo: + Autenticação do IAM + Suporte à API do Neptune + Análise de consultas lentas + Insights de log de auditoria Confira a [documentação do G.V()](https://gdotv.com/docs/#amazon-neptune) para saber mais. ## Disponibilidade e atualizações O G.V() está em constante evolução e novos recursos são lançados mensalmente. Comece com uma avaliação gratuita da versão para [desktop](https://gdotv.com/) ou a [versão do AWS Marketplace](https://aws.amazon.com/marketplace/pp/prodview-lifzpx4adcwsq) hoje mesmo. ## Demonstração do produto Veja o G.V() em ação: ![\[Demonstração do produto G.V() mostrando recursos de visualização e consulta de grafos\]](https://dl.gdotv.com/images/gdotv-product-introduction.gif) ## Saiba mais Para obter mais informações sobre os recursos e capacidades do G.V(), consulte a [documentação do G.V()](https://docs.gdotv.com). # Linkurious O [Linkurious](https://linkurious.com/) fornece diferentes soluções de inteligência de grafos para usuários técnicos e não técnicos, além de uma variedade de casos de uso. O [Linkurious Enterprise Explorer](https://linkurious.com/linkurious-enterprise-explorer/) é um software de visualização e análise de off-the-shelf gráficos criado para equipes que podem acompanhar as demandas de suas day-to-day atividades e ajudar os profissionais orientados por dados a fazer grandes coisas de forma simples. Totalmente configurável e fácil de usar, ele se adapta facilmente às suas necessidades e capacita usuários novatos ou avançados a visualizar dados rapidamente em AWS Neptune, a explorar intuitivamente seu conjunto de dados, independentemente do tamanho ou da complexidade dos dados, e a colaborar perfeitamente nos níveis de equipe ou empresa. O [Linkurious Enterprise Watchtower](https://linkurious.com/linkurious-enterprise-watchtower/) aproveita o poder do Linkurious Enterprise Explorer e adiciona recursos inovadores de detecção e gerenciamento de casos para oferecer um software integrado de [detecção](https://linkurious.com/linkurious-enterprise-watchtower-detection/) e investigação com tecnologia para grafos. Por um lado, ele permite que você configure alertas que utilizam o banco de dados do Neptune e o Neptune Analytics para revelar automaticamente anomalias ou padrões em dados conectados complexos. Por outro lado, ele combina recursos de [gerenciamento de casos e colaboração](https://linkurious.com/linkurious-enterprise-watchtower-collaboration/) para ajudar equipes a gerenciar com eficiência seus fluxos de trabalho investigativos. O [Ogma](https://linkurious.com/ogma/) é uma JavaScript biblioteca comercial que ajuda você a desenvolver visualizações gráficas interativas poderosas e em grande escala para seus aplicativos. Ele aproveita a renderização WebGL e os layouts de alto desempenho para permitir que os usuários exibam e interajam com milhares de nós e bordas em questão de segundos. Ele também fornece uma variedade de recursos para personalizar sua aplicação e criar experiências de usuário ricas. Por fim, ele é equipado com [documentação](https://doc.linkurious.com/ogma/latest/) e ferramentas abrangentes, como [tutoriais](https://doc.linkurious.com/ogma/latest/tutorials/styling/), dezenas de [exemplos](https://doc.linkurious.com/ogma/latest/examples/transport-network.html) e um [playground](https://doc.linkurious.com/ogma/latest/playground/index.html) interativo. Para começar, solicite um [teste gratuito de 30 dias](https://resources.linkurious.com/lke-free-trial) do Linkurious Enterprise ou do Ogma. # Graph.Build Em qualquer domínio, a colaboração com especialistas no assunto é fundamental para criar modelos de grafos que abordem casos de uso específicos de forma eficaz. Se você está lidando com workloads de grafos tradicionais, como analytics de grafos, ou explorando aplicações avançadas de IA, como GraphRAG, previsão de links ou raciocínio neurosimbólico, a capacidade de criar e iterar modelos de grafos é essencial. Com o Graph.Build, projetar e refinar modelos gráficos se torna mais acessível, permitindo que especialistas do domínio trabalhem hand-in-hand com engenheiros e analistas de dados para criar soluções personalizadas e impactantes. A plataforma [Graph.Build](https://graph.build/) é um estúdio de design e fábrica de construção de modelos de grafos dedicado e no-code. O Graph.Build está disponível no [AWS Marketplace](https://aws.amazon.com/marketplace/seller-profile?id=778d246b-80cd-4728-9fbf-31cc3e1cc182). ## Graph.Build Studio: O Studio é um IDE de design de grafos colaborativo e no-code. Você pode usar o estúdio para criar esquemas para grafos de LPG, ontologias para grafos de RDF, modelos ETL, configurações de captura de dados de alteração e até mesmo endpoints de grafos virtuais do SPARQL. ## Transformadores do Graph.Build: Os transformadores criam modelos de grafos a partir de dados reais. Os modelos de grafos do transformador podem ser projetados no Studio, o que significa que projetar, criar e testar modelos de grafos não requer código. Você pode conectar transformadores a uma ampla variedade de fontes de dados, incluindo [Amazon Aurora](https://aws.amazon.com/rds/aurora/), [Amazon Athena](https://aws.amazon.com/athena/), [Amazon S3](https://aws.amazon.com/s3/) e [Amazon MSK](https://aws.amazon.com/msk/). Os transformadores têm uma ampla variedade de recursos para manter modelos de grafos encontrados em outros conjuntos de dados, incluindo captura de dados de alteração (CDC), virtualização e materialização no modo de atualização ou inserção. ## Gravadores do Graph.Build: Os gravadores são configurados para escrever ou atualizar os modelos de grafos Labelled Property Graph (LPG) e Resource Description Framework (RDF) em bancos de dados de grafos de destino, como Amazon Neptune e Neptune Analytics. ![\[Ontology model diagram for air routes, showing relationships between country, city, airport, airline, route, and plane entities.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/neptune/latest/userguide/images/graph-build-screenshot.png) [Solicite uma demonstração](https://graph.build/enquire/book-a-demo) hoje mesmo.