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Neo4j kündigt Zusammenarbeit mit Snowflake an

Integration von "Neo4j Graph Analytics" in die "Snowflake AI Data Cloud" vereinfacht Einsatz von "Knowledge Graphen", Graph-Algorithmen und ML-Tools für KI-Analysen
Die neuen Funktionen von "Neo4j Graph Data Science" in "Snowflake Data Cloud" sind ab sofort als Preview und über Early Access-Zugang verfügbar

Neo4j, Anbieterin von Graphdatenbanken und Graph Analytics, kündigt die native Integration ihrer "Graph Data Science"-Lösung in die "Snowflake AI Data Cloud" an. Das gaben beide Unternehmen im Rahmen des Snowflake Data Cloud Summit 2024 bekannt. Anwender der Snowflake-Plattform erhalten damit direkten Zugriff auf die umfassende Neo4j Library mit Graph Algorithmen sowie ML-Tools und können so Graph-Funktionalitäten in der gewohnten Snowflake-Umgebung nutzen, ohne ihre Daten verschieben zu müssen.

Ziel der Integration ist es, Komplexität und administrative Hürden zu reduzieren und für Kunden von Snowflake den Einsatz von Graphtechnologie zu vereinfachen. Gerade für KI/ML, prädiktive Analysen und GenAI-Anwendungen ist dieser einfache Einstieg entscheidend. Unternehmen können ihre sicheren, verwalteten Daten nativ in Snowflake nutzen, skalieren und sie mit den Graph-Analytics-Funktionen von Neo4j erweitern. Die dadurch gewonnen Erkenntnisse helfen Unternehmen schneller zu Entscheidungen zu gelangen, Zeit und Ressourcen einzusparen und die Time-to-Value von Projekten zu beschleunigen.

Die neuen Funktionen von Neo4j Graph Data Science in Snowflake Data Cloud sind ab sofort als Preview und über Early Access-Zugang verfügbar. Die allgemeine Verfügbarkeit folgt im Laufe des Jahres über den Snowpark Marketplace.

>> Out-of-the-box Graph-Algorithmen: Anwender können in der Snowflake Data Cloud die Programmiersprache SQL verwenden, um Knowledge Graphen zu generieren und mehr als 65 vorkonfigurierte Graph-Algorithmen auszuführen – darunter einfach zu bedienende Tools für Maschinelles Lernen (ML). Die Neo4j Library ist als nativer Service in Snowflake integriert. Da die Graph-Algorithmen als SQL-Funktion zur Verfügung stehen, können Nutzer ML-Pipelines um Graph-Features erweitern (z. B. Influencer Score, Community-Identifier, Page Rank) und die Genauigkeit ihrer MLs verbessern. So lassen sich zum Beispiel Anomalien im Rahmen der Betrugsaufdeckung und des Supply Chain Managements aufdecken und Recommendation Engines für den Kundenservice optimieren.

>> Zero ETL (Extrahieren, Transformieren, Laden): Zero ETL vereinfacht Sicherheit, Daten-Workflows und reduziert den Overhead. Anwender können die Neo4j Library einschließlich Graph-Algorithmen direkt nutzen, ohne ihre Daten zuvor extrahieren, transformieren und in eine andere Datenbank laden zu müssen. Eine Freigabe durch das IT-Procurement und die IT-Sicherheit für den Datentransfer zu einem anderen SaaS-Anbieter ist ebenfalls nicht mehr nötig.

>> Gewohnte Snowflake Umgebung, Tools und Sprachen: Mit der Integration werden die Graph Data Science-Funktionalitäten von Neo4j Teil des ganzheitlichen Toolsets der Snowflake-Plattform. Data Scientists und Entwickler können weiterhin Snowflake SQL für ihre Arbeitsabläufe verwenden, eine agile Entwicklung sicherstellen und schnell und einfach mehr Nutzen aus ihren Daten ziehen. Neo4j arbeitet mit den neuen, auf dem Snowflake Data Cloud Summit vorgestellten Snowpark Container Services (SPCS).

>> Teil des GenAI Stacks: Mit der Neo4j Graphdatenbank lassen sich Knowledge Graphen und Vektoren generieren, die auf strukturierten und unstrukturierten Daten sowie den Beziehungen zwischen den Daten basieren. Diese Fähigkeit ist Teil des umfassenden GenAI-Stacks in Snowflake, der sowohl die Vektorsuche als auch die Snowflake Arctic LLM-Modelle umfasst. Daten lassen sich damit auf eine Art und Weise repräsentieren, die Antworten von GenAI-Anwendungen verständlicher, erklärbarer und nachvollziehbarer macht.

>> Cloud-nativ und flexibel: Anwender können Graph Data Science-Umgebungen nahtlos aus Snowflake SQL heraus erstellen und zahlen mit Snowflake Credits für die während der Laufzeit der Algorithmen genutzten Snowflake Ressourcen. Die temporären Umgebungen sind so konzipiert, dass sich Aufgaben der Nutzer an die spezifischen Anforderungen anpassen, was eine effiziente Ressourcenzuweisung und niedrige Kosten garantiert. Graph Analytics-Ergebnisse lassen sich ebenfalls nahtlos in Snowflake integrieren, was die Interaktion mit anderen Data Warehouse-Tabellen vereinfacht. (Neo4j: ra)

eingetragen: 25.06.24
Newsletterlauf: 06.08.24

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Die Integration der Graph Data Science-Funktionen von Neo4j in die Snowflake AI Data Cloud ist für unsere gemeinsamen Kunden ein großer Schritt nach vorn.

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Was ist eigentlich eine souveräne Cloud?
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IT Security

In Cybersicherheitsfortbildungen investieren
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IT Security - Angriffe & Lecks

Ermittlern gelingt Schlag gegen Lumma-Infostealer
Check Point Software Technologies analysiert die Tragweite des Lumma-Takedowns. Am 21. Mai 2025 gaben Europol, das FBI und Microsoft in Zusammenarbeit mit anderen Partnern aus dem öffentlichen und privaten Sektor eine Operation zur Zerschlagung der Aktivitäten des Infostealers Lumma bekannt. Die Malware, die als einer der produktivsten Infostealer gilt, wird über ein Malware-as-a-Service-Modell verbreitet. Lumma wird nicht nur von gewöhnlichen Cyber-Kriminellen zum Diebstahl von Anmeldedaten verwendet, sondern gehört auch zum Arsenal mehrerer bekannter Bedrohungsakteure, darunter Scattered Spider, Angry Likho und CoralRaider.
Überblick über die Phishing-Kampagne
Seit März 2025 hat das Team einen Anstieg von Phishing-Angriffen beobachtet, die die AppSheet-Plattform von Google ausnutzen, um eine sehr gezielte und ausgeklügelte Kampagne zu starten. Dabei geben sich die Angreifer als der Social-Media-Plattformriese Meta aus. Die Angreifer nutzen dabei hochmoderne Taktiken wie polymorphe Identifikatoren, fortschrittliche Man-in-the-Middle-Proxy-Mechanismen und Techniken zur Umgehung der Multi-Faktor-Authentifizierung. So können sie Anmeldedaten und Codes für die Zwei-Faktor-Authentifizierung (2FA) abgreifen und erhalten Echtzeit-Zugang zu Social-Media-Konten.

IT Security - Fachbeiträge

Kritischer Blick auf eigene Datenresilienz
Jahrelang haben viele Unternehmen das Thema Datenresilienz auf die lange Bank geschoben. Im Laufe der Zeit hat die Zunahme an Bedrohungen, Vorschriften und Best Practices jedoch die Spielregeln verändert. Datenresilienz steht mittlerweile fest auf der To-Do-Liste vieler Unternehmen - und das ist auch dringend notwendig.
Liquid Cooling für KI-Rechenzentren
Der breite Einsatz von Modellen künstlicher Intelligenz in Forschung, Industrie und Wirtschaft verändert die thermischen und energetischen Anforderungen an moderne Rechenzentren. Dabei wird die Kühlungsmethode Liquid Cooling (Flüssigkeitskühlung) immer relevanter, denn sie gilt als Voraussetzung für den zukunftsfähigen Betrieb rechenintensiver KI-Workloads.

IT Security - Tipps / Hintergrund / Wissen

Steigende Bedrohung durch Ransomware
Ein unachtsamer Klick oder ein ungeschütztes Gerät im Netzwerk genügt und plötzlich steht alles still. Ransomware-Angriffe treffen Unternehmen heute härter denn je: Produktionsausfälle, verärgerte Kunden, Compliance-Verstöße und oft unbrauchbare Backups sind die Probleme, vor denen Unternehmen nach einem Angriff stehen. Ein derartiges Worst-Case-Szenario ist nicht hypothetisch. Denn die Frage lautet nicht mehr ob, sondern wann ein solcher Angriff ein Unternehmen trifft.
Qilin erpresst seine Opfer doppelt
Qilin zählt inzwischen zu den aktivsten und wirkungsvollsten Ransomware-Operationen weltweit. Die Schadsoftware verbreitet sich zunehmend über etablierte Cybercrime-Netzwerke und spielt eine zentrale Rolle in aktuellen Bedrohungsmodellen. Die ersten Versionen wurden 2022 unter dem Namen "Agent" veröffentlicht und später vollständig in Rust neu entwickelt. Ab Ende 2023 gewann die Gruppe durch gezielte Angriffe auf VMware-ESXi-Systeme an Sichtbarkeit. Im Jahr 2024 folgten funktionale Erweiterungen, darunter ein Chrome-Stealer sowie leistungsfähigere Mechanismen zur Verschlüsselung und zur Umgehung von Sicherheitslösungen.