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Uso do mecanismo de vetor do SAP HANA Cloud na modelagem de dados

Descrição do SAP HANA Cloud Knowledge Graph Engine

Explicação do mecanismo do SAP HANA Cloud Knowledge Graph

Objective

After completing this lesson, you will be able to explicar o SAP HANA Cloud Knowledge Graph Engine.

Mecanismo Knowledge Graph do SAP HANA Cloud

O banco de dados SAP HANA Cloud inclui um sofisticado Knowledge Graph Engine projetado para facilitar a análise avançada e o processamento de gráficos.

Um diagrama que mostra os componentes do SAP HANA Cloud Knowledge Graph Engine e como ele interage com os clientes SAP HANA Cloud Index Server, Session Management e SAP HANA.

O SAP HANA Cloud Knowledge Graph Engine é um componente da plataforma de banco de dados in-memory SAP HANA projetado para suportar processamento e análise de gráficos avançados. Ele amplia os recursos do SAP HANA Cloud para lidar com estruturas de dados complexas e interconectadas, tornando-as adequadas para uma variedade de tarefas analíticas modernas.

O Knowledge Graph Engine permite que os usuários modelem, consultem e analisem dados de grafos de forma eficiente. Ao aproveitar o poder da computação in-memory do SAP HANA Cloud, ele fornece alto desempenho e escalabilidade, facilitando o processamento de grandes e complexos conjuntos de dados.

Abaixo estão os pontos-chave que fornecem uma compreensão abrangente do SAP HANA Knowledge Graph Engine:

Principais recursos

Chaves	Descrição
Processamento de dados gráficos	O Knowledge Graph Engine permite que você modele relações complexas entre pontos de dados, facilitando a execução de consultas que envolvem atravessamento dessas relações, suporta grafos direcionados e não direcionados com nós e arestas. Os nós podem representar entidades e as arestas podem representar relações entre essas entidades.
Processamento in-memory	Aproveita os recursos in-memory do SAP HANA para oferecer rápido desempenho e escalabilidade de consultas.
Flexibilidade do esquema	Ofereça suporte a uma estrutura sem esquema, o que é benéfico ao lidar com formatos de dados heterogêneos ou em evolução.
Escalabilidade	O mecanismo aproveita os recursos in-memory do SAP HANA, fornecendo alto desempenho e escalabilidade para grandes conjuntos de dados.
Integração com SQL	Integração perfeita com outros componentes do SAP HANA, como o mecanismo SQL, permitindo um modelo de dados unificado, acesso simplificado a dados tabulares e gráficos e permitindo que os usuários combinem consultas de gráfico com consultas SQL tradicionais.
Linguagem da consulta	Suporta linguagens de consulta de grafos como Cypher (usado por Neo4j) e SAP GraphScript, tornando-o acessível para aqueles familiarizados com bancos de dados de gráficos.

Conclusão

O SAP HANA Cloud Knowledge Graph Engine é uma ferramenta robusta para lidar com estruturas de dados complexas e interconectadas. Ao aproveitar o poder dos recursos in-memory do SAP HANA, ele fornece processamento de gráfico eficiente e suporta uma ampla gama de tarefas analíticas. Isso o torna uma adição valiosa para as organizações que buscam obter insights mais detalhados de seus dados e tomar decisões mais informadas.

Interfaces

O SAP HANA Cloud Knowledge Graph Engine fornece uma série de interfaces e APIs que facilitam a interação com o sistema para ingestão, consulta e gerenciamento de dados. Essas interfaces permitem uma integração perfeita com outros sistemas e fluxos de trabalho, facilitando o uso de funções analíticas e gerenciamento de dados baseados em gráficos em um ambiente empresarial.

Interfaces e APIs	Descrição
SPARQL	A interface primária para consultar os dados do grafo é por meio do ponto de acesso SPARQL. Esta interface permite que os usuários enviem consultas SPARQL para recuperar e manipular dados no gráfico. A atualização SPARQL permite que os usuários executem operações CRUD (criar, ler, atualizar, excluir) nos dados do gráfico, permitindo atualizações dinâmicas na estrutura do gráfico. SPARQL significa SPARQL Protocol e RDF Query Language.
API RESTful	As APIs são fornecidas para ingestão de dados, permitindo que os usuários carreguem dados RDF em vários formatos, como Tartaruga, RDF/XML, N-Triples e JSON-LD.
Operações de gerenciamento	Essas APIs suportam tarefas administrativas, como criar, excluir e gerenciar armazenamentos de dados gráficos, bem como a configuração de controles de acesso e outras configurações.
API JavaScript	O Knowledge Graph Engine pode ser acessado por meio das APIs do cliente SAP HANA, que incluem suporte para JavaScript. Isso permite que os desenvolvedores integrem recursos de gráfico em aplicativos da Web e outras soluções baseadas em JavaScript.
Interface SQL	Enquanto a interface de consulta primária é SPARQL, o Knowledge Graph Engine também suporta extensões SQL que permitem a integração com aplicações tradicionais baseadas em SQL. Isso facilita o uso de dados relacionais juntamente com dados gráficos.
Interfaces de streaming de eventos	O mecanismo suporta interfaces para streaming de dados, permitindo a ingestão e o processamento de dados em tempo real. Isso é útil para casos de utilização, como análise em tempo real e processamento de eventos.
Ferramentas de BI e visualização	A integração com o SAP Analytics Cloud permite a criação de visualizações e dashboards baseados em gráficos, fornecendo uma interface fácil de usar para explorar e apresentar dados de gráficos.
Ferramentas de terceiros	O mecanismo pode se integrar a várias ferramentas de visualização e BI de terceiros, permitindo que os usuários aproveitem suas ferramentas preferidas para análise e apresentação de dados.
SAP Data Intelligence	O Knowledge Graph Engine pode ser integrado ao SAP Data Intelligence, permitindo o uso de algoritmos de aprendizagem automática para análise avançada em dados gráficos. São fornecidas interfaces para integrar modelos personalizados de aprendizagem automática, permitindo que os usuários adaptem as funções analíticas às suas necessidades específicas.
Cloud Foundry e Kubernetes	O mecanismo fornece corretores de serviços para o Cloud Foundry, permitindo que ele seja integrado perfeitamente em ambientes baseados no Cloud Foundry.
Operadores Kubernetes	Os operadores do Kubernetes podem ser usados para gerenciar o ciclo de vida do Knowledge Graph Engine, facilitando a implementação e o dimensionamento em ambientes Kubernetes.
Serviços OData	O mecanismo pode expor dados e serviços por meio de OData, permitindo a integração com uma ampla gama de aplicações empresariais que suportam o protocolo OData.

Essas interfaces e APIs permitem que os usuários interajam com o SAP HANA Cloud Knowledge Graph Engine de várias formas, suportando uma ampla gama de casos de utilização e cenários de integração. Quer você esteja criando aplicativos personalizados, realizando análises em tempo real ou integrando com sistemas existentes, o Knowledge Graph Engine oferece a flexibilidade e o poder necessários para aproveitar os dados do gráfico com eficiência.

Trabalhar com gráfico de conhecimento

O SAP HANA Cloud Knowledge Graph Engine é um componente da plataforma SAP HANA Cloud, projetado para ajudar as organizações a obter insights de dados interconectados usando gerenciamento e análise de dados baseados em gráficos. A arquitetura do Knowledge Graph Engine facilita o armazenamento, a recuperação e a análise de relações complexas dentro dos dados empresariais.

arquitetura	Síntese
Ingestão e armazenamento de dados	O Knowledge Graph Engine suporta a ingestão de dados de várias fontes, incluindo dados estruturados de bancos de dados relacionais, dados semiestruturados de arquivos (como JSON ou XML) e dados não estruturados. Os dados são armazenados em um sistema de armazenamento baseado em gráficos que é otimizado para consultas de grafo. Essa camada garante armazenamento e recuperação eficientes de nós e arestas, suportando bancos de dados de grafos em larga escala.
Modelagem de dados com suporte a RDF/OWL	O mecanismo utiliza Resource Description Framework (RDF) e Web Ontology Language (OWL) para modelar dados. Isso permite uma representação flexível e semanticamente rica de dados e relações. Os usuários podem definir ontologias que descrevem a estrutura dos dados e as relações entre objetos, permitindo uma compreensão consistente e semântica dos dados.
Consulta de gráfico: SPARQL Query Language	O Knowledge Graph Engine suporta SPARQL, uma poderosa linguagem de consulta para dados RDF. Isso permite consultas complexas que podem percorrer o gráfico, encontrando padrões e relações dentro dos dados. Aproveitando os recursos de processamento in-memory do SAP HANA, consultas gráficas podem ser realizadas com alta velocidade e eficiência, oferecendo respostas de baixa latência.
Computação e análise	O mecanismo inclui uma biblioteca de algoritmos que podem ser usados para várias tarefas analíticas, como análise de caminho mais curto, detecção de comunidade e medidas de centralidade. Os usuários também podem definir e executar algoritmos personalizados adaptados aos seus casos de utilização específicos.
Integração e APIs	O Knowledge Graph Engine está estreitamente integrado a outros componentes da plataforma SAP HANA Cloud, permitindo movimento e processamento de dados perfeitos. As APIs são fornecidas para permitir a interação com o Knowledge Graph Engine a partir de aplicações externas, facilitando a integração fácil com outros sistemas e workflows.
Segurança e governança	O mecanismo aplica políticas de segurança de dados, incluindo controles de acesso, criptografia e permissões baseadas em função para garantir a privacidade e a conformidade dos dados. Ferramentas e frameworks são fornecidos para dar suporte à governança de dados, incluindo linhagem de dados, gerenciamento de metadados e verificações de qualidade.
Interface do usuário e visualização	As ferramentas de visualização integradas ou integradas ajudam os usuários a explorar e entender visualmente os dados do gráfico, facilitando a obtenção de insights e a comunicação de resultados. Dashboard e relatórios: a integração com ferramentas de BI permite a criação de dashboards e relatórios que apresentam insights baseados em gráficos em um formato significativo e acionável.
Escalabilidade e desempenho	A arquitetura suporta a escala horizontal de recursos para lidar com grandes e crescentes conjuntos de dados. Técnicas de otimização de desempenho, incluindo otimização de consultas e indexação, garantem que as consultas de grafos sejam executadas de forma eficiente mesmo em gráficos grandes.

Guia de introdução

A instalação e configuração do SAP HANA Cloud Knowledge Graph Engine envolve várias etapas e, como o SAP HANA Cloud é um serviço gerenciado, muitas das etapas tradicionais de instalação são abstraídas.

Aqui estão os pré-requisitos para começar a usar o Knowledge Graph Engine no SAP HANA Cloud:

Pré-requisitos	Tarefa
Instância do SAP HANA Cloud	Verifique se você tem uma instância ativa do SAP HANA Cloud.
Cockpit do SAP HANA Cloud	Acesso ao cockpit do SAP HANA ou ao SAP HANA Cloud Central.
Permissões	Certifique-se de ter as permissões necessárias para gerenciar serviços e configurar o Mecanismo do Knowledge Graph.

Aqui estão as etapas gerais para começar a usar o Knowledge Graph Engine no SAP HANA Cloud:

Etapas

Acesse o SAP HANA Cloud Central:
Efetue login no SAP HANA Cloud Central (anteriormente conhecido como cockpit do SAP HANA Cloud) usando suas credenciais SAP.
Criar ou selecionar uma instância do SAP HANA Cloud:
Se ainda não o fez, crie uma instância do SAP HANA Cloud.
Selecione sua instância do SAP HANA Cloud para gerenciar suas configurações.
Ativar o serviço de grafo de conhecimento:
No SAP HANA Cloud Central, navegue para a seção Serviços.
Localize o serviço Knowledge Graph. Se não estiver ativado por padrão, talvez seja necessário ativá-lo por meio das configurações da instância.
Conectar ao seu banco de dados HANA Cloud:
Use o cockpit do SAP HANA, o DBeaver ou qualquer cliente SQL que suporte JDBC/ODBC para se conectar ao banco de dados SAP HANA Cloud.
Use os detalhes de conexão fornecidos no SAP HANA Cloud Central.

Criar tabelas e gráficos gráficos:

Use comandos SQL para criar as tabelas e gráficos necessários. Aqui está um exemplo de criação de um grafo simples:

Code Snippet

123456789101112131415161718192021222324
-- Create a vertex table
CREATE COLUMN TABLE VertexTable (
    id INT PRIMARY KEY,
    name NVARCHAR(100)
);

-- Create an edge table
CREATE COLUMN TABLE EdgeTable (
    id INT PRIMARY KEY,
    source INT,
    target INT,
    relationship NVARCHAR(100)
);

-- Create the graph
CREATE GRAPH MyGraph (
    VERTEX TABLE VertexTable,
    EDGE TABLE EdgeTable
);

-- Insert data into vertex and edge tables
INSERT INTO VertexTable VALUES (1, 'Alice');
INSERT INTO VertexTable VALUES (2, 'Bob');
INSERT INTO EdgeTable VALUES (1, 1, 2, 'knows');

Use o Knowledge Graph Engine:
Depois de configurar seu grafo, você pode usar o Knowledge Graph Engine para executar operações de grafo.
Abaixo está um exemplo de consulta para recuperar nós e arestas:
Code Snippet
```
1
SELECT * FROM MyGraph;
```

Configuração adicional

Gerenciamento de ontologias: dependendo de suas necessidades, você pode querer definir e gerenciar ontologias para definir a estrutura de seus dados de gráfico.

Integração de dados: integre seus dados gráficos com outros serviços e aplicativos do SAP HANA Cloud, conforme necessário.

Documentação e recursos

Documentação do SAP HANA Cloud: consulte a documentação oficial do SAP HANA Cloud para obter instruções detalhadas e opções avançadas de configuração.

SAP Community: interaja com os fóruns da SAP Community para solução de problemas e compartilhamento de melhores práticas.

Tutoriais da SAP: consulte tutoriais e recursos de aprendizagem da SAP para ver guias práticos e exemplos.

Seguindo essas etapas, você poderá instalar e configurar o mecanismo do SAP HANA Cloud Knowledge Graph para seus aplicativos com uso intensivo de dados.

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