SlideShare ist ein Scribd-Unternehmen logo
1 von 24
Downloaden Sie, um offline zu lesen
Neo4j User Group.
グラフデータの視覚化について
ーTom Sawyer Perspectivesー
2019/02/20
Neo4j User Group
LEE CHANGHWAN(李 昌桓)
Neo4j User Group.
自己紹介
李 昌桓 (LEE CHANGHWAN,@awk256)
データベースが大好きなサーバサイドのエンジニア。NoSQLを中核としたビックデータ処理基盤構築のアーキテクトとして
活動している。
クリエーションライン www.creationline.com
Neo4jユーザーグループ jp-neo4j-usersgroup.connpass.com
ScyllaDBユーザーグループ scylladb-usergroup-jp.connpass.com
[ブログ]
www.creationline.com/lab/neo4j
www.qiita.com/aw256
[著書]
グラフデータベースNeo4jの他
www.amazon.co.jp/李昌桓/e/B004LWEKOU
2
Neo4j User Group.
設立
• 2006年1月
事業概要
• クラウドインテグレーション事業
• データ分析サービス事業
• DevOps関連サービス事業
クリエーションラインのホームページ
• https://www.creationline.com
クリエーションライン株式会社
3
Neo4j User Group.
グラフデータとダイアグラムとの間で自由に行き来できないか
4
ダイアグラムは、本質的にグラフデータである。
ダイアグラムは、配置や要素のリッチな視覚化も情報の一部である。
グラフとダイアグラムの間には、ライアウトの違いが「壁」として存在する。
データとしてクエリ―が使えたり、高度なビューが簡単に実現できたりすれば良いなあ~
Neo4j User Group.
• ダイアグラム的な表現に強そうな製品
• デモ
Tom Sawyer Software
https://aws.amazon.com/marketplace/seller-profile?id=9bb6845d-
8449-4737-886d-ed677c59b0ff
話したいこと
5
Neo4j User Group.
製品
• Bloom https://neo4j.com/bloom/
• Linkurious https://linkurio.us/
• Keylines https://cambridge-intelligence.com/keylines/
• Tomsawyer https://www.tomsawyer.com/
ライブラリ
• yWorks https://www.yworks.com/
Graph Visualization with Neo4j
6
グラフサーチ、パターン検出、リッチなグラフ表現などは共通
https://neo4j.com/graph-visualization-neo4j/
Neo4j User Group.
ダイアグラム的な表現に優れている
Tom Sawyerに注目している理由
7
Neo4j User Group.
• 社名
Tom Sawyer Software
• 製品名
Tom Sawyer Perspectives
• 本社
カリフォニア州バークレー
• 事業
グラフデータのビジュアル化及び分析アプリケーション構築のソフトウェアを開発する会社
• 拠点
米国、オートラリア、ドイツ、ギリシャ、ラトビア、メキシコなど拠点
• 設立
1992年
Tom Sawyerとは
8
https://www.tomsawyer.com
Neo4j User Group.
ソリューション
9
ネットワークトポロジー リック分析 スケマティック&マップ
アーキテクチャー&モデル プロセス、フロー、依存関係
Neo4j User Group. 10
Neo4j User Group.
• Graph and Data Visualization
• Graph Database Browser(AWS markeplaceで無料キャンペーン中)
• Business Process
• Model-Base Engineering
製品の構成(Tom Sawyer Perspectives)
11
Neo4j User Group.
データのインタクティブビューへの変換
12
エンタープライ
ズデータソース
データフェデ
レーション
データ処理 インタクティブビュー
ネスティング
到達可能性
インクリメンタル
レイアウト
Tom Sawyer Perspectives
Neo4j User Group.
グラィックデザイナー
13
The Designer captures application design definitions in XML-based projects,
removing the need for custom application software and simplifying future upgrades.
Designerによりプロジェクト定義の作成
Design once and deploy to the web or desktop
Neo4j User Group.
アプリケーション開発
14
Tom Sawyer Perspectives enables developers to quickly develop
production-quality data-oriented visualization applications.
Two graphic modules—the Designer and Previewer
Neo4j User Group.
Graph Database Browser
15
https://www.tomsawyer.com/graph-database-browser/
データ接続データソース 外観定義 ビュー
Neo4j User Group.
Business Process Modeling(BPM)
16
https://www.tomsawyer.com/business-process-bpm/
Neo4j User Group.
Model Based Engineering
17
https://www.tomsawyer.com/model-based-engineering-mbse/
Neo4j User Group.
デザインの中身
18
データベース データモデル データビュー
大雑把にいうと、データとビューとの間に「どのように見せるか」を挟む
$labels() $newline()役職: $property(title) $newline()名
前:$property(name)
Neo4j User Group.
デプロイ
19
Java Edintion .NET Edintion
ウェブ
デスクトップ
ブラウザー
Java Direct 2D
Webアプリ又はデスクトップアプリとしてデプロイ
Neo4j User Group.
データ統合
20
Neo4j User Group.
データビュー
21
高度な描画&レイアウト
Neo4j User Group.
グラフ分析
22
Neo4j User Group.
• Model-Based Engineering
https://www.tomsawyer.com/model-based-engineering-mbse/
• Graph Database Browser
https://www.tomsawyer.com/graph-database-browser/
クリエーションラインの組織図
デモ
23
Neo4j User Group. 24
ご清聴ありがとうございました!

Weitere ähnliche Inhalte

Was ist angesagt?

初心者向けMongoDBのキホン!
初心者向けMongoDBのキホン!初心者向けMongoDBのキホン!
初心者向けMongoDBのキホン!Tetsutaro Watanabe
 
グラフデータベース:Neo4j、そしてRDBからの移行手順の紹介
グラフデータベース:Neo4j、そしてRDBからの移行手順の紹介グラフデータベース:Neo4j、そしてRDBからの移行手順の紹介
グラフデータベース:Neo4j、そしてRDBからの移行手順の紹介ippei_suzuki
 
PostgreSQLによるデータ分析ことはじめ
PostgreSQLによるデータ分析ことはじめPostgreSQLによるデータ分析ことはじめ
PostgreSQLによるデータ分析ことはじめOhyama Masanori
 
POSIX中心主義と情報科学教育
POSIX中心主義と情報科学教育POSIX中心主義と情報科学教育
POSIX中心主義と情報科学教育Tomoyuki Matsuura
 
Springを何となく使ってる人が抑えるべきポイント
Springを何となく使ってる人が抑えるべきポイントSpringを何となく使ってる人が抑えるべきポイント
Springを何となく使ってる人が抑えるべきポイント土岐 孝平
 
ビッグデータ処理データベースの全体像と使い分け
ビッグデータ処理データベースの全体像と使い分けビッグデータ処理データベースの全体像と使い分け
ビッグデータ処理データベースの全体像と使い分けRecruit Technologies
 
Fess/Elasticsearchを使った業務で使える?全文検索への道
Fess/Elasticsearchを使った業務で使える?全文検索への道Fess/Elasticsearchを使った業務で使える?全文検索への道
Fess/Elasticsearchを使った業務で使える?全文検索への道Shinsuke Sugaya
 
グラフ構造のデータモデルをPower BIで可視化してみた
グラフ構造のデータモデルをPower BIで可視化してみたグラフ構造のデータモデルをPower BIで可視化してみた
グラフ構造のデータモデルをPower BIで可視化してみたCData Software Japan
 
がっつりMongoDB事例紹介
がっつりMongoDB事例紹介がっつりMongoDB事例紹介
がっつりMongoDB事例紹介Tetsutaro Watanabe
 
Databricksを初めて使う人に向けて.pptx
Databricksを初めて使う人に向けて.pptxDatabricksを初めて使う人に向けて.pptx
Databricksを初めて使う人に向けて.pptxotato
 
クラウドでも非機能要求グレードは必要だよね
クラウドでも非機能要求グレードは必要だよねクラウドでも非機能要求グレードは必要だよね
クラウドでも非機能要求グレードは必要だよねYoshioSawada
 
MediaRecorder と WebM で、オレオレ Live Streaming
MediaRecorder と WebM で、オレオレ Live StreamingMediaRecorder と WebM で、オレオレ Live Streaming
MediaRecorder と WebM で、オレオレ Live Streamingmganeko
 
AWSのログ管理ベストプラクティス
AWSのログ管理ベストプラクティスAWSのログ管理ベストプラクティス
AWSのログ管理ベストプラクティスAkihiro Kuwano
 
(2017.6.9) Neo4jの可視化ライブラリまとめ
(2017.6.9) Neo4jの可視化ライブラリまとめ(2017.6.9) Neo4jの可視化ライブラリまとめ
(2017.6.9) Neo4jの可視化ライブラリまとめMitsutoshi Kiuchi
 
Neo4j の「データ操作プログラミング」から 「ビジュアライズ」まで
Neo4j の「データ操作プログラミング」から 「ビジュアライズ」までNeo4j の「データ操作プログラミング」から 「ビジュアライズ」まで
Neo4j の「データ操作プログラミング」から 「ビジュアライズ」までKeiichiro Seida
 
【第26回Elasticsearch勉強会】Logstashとともに振り返る、やっちまった事例ごった煮
【第26回Elasticsearch勉強会】Logstashとともに振り返る、やっちまった事例ごった煮【第26回Elasticsearch勉強会】Logstashとともに振り返る、やっちまった事例ごった煮
【第26回Elasticsearch勉強会】Logstashとともに振り返る、やっちまった事例ごった煮Hibino Hisashi
 
ビックデータ最適解とAWSにおける新しい武器
ビックデータ最適解とAWSにおける新しい武器ビックデータ最適解とAWSにおける新しい武器
ビックデータ最適解とAWSにおける新しい武器Akihiro Kuwano
 
C16 45分でわかるPostgreSQLの仕組み by 山田努
C16 45分でわかるPostgreSQLの仕組み by 山田努C16 45分でわかるPostgreSQLの仕組み by 山田努
C16 45分でわかるPostgreSQLの仕組み by 山田努Insight Technology, Inc.
 

Was ist angesagt? (20)

初心者向けMongoDBのキホン!
初心者向けMongoDBのキホン!初心者向けMongoDBのキホン!
初心者向けMongoDBのキホン!
 
HDFS vs. MapR Filesystem
HDFS vs. MapR FilesystemHDFS vs. MapR Filesystem
HDFS vs. MapR Filesystem
 
グラフデータベース:Neo4j、そしてRDBからの移行手順の紹介
グラフデータベース:Neo4j、そしてRDBからの移行手順の紹介グラフデータベース:Neo4j、そしてRDBからの移行手順の紹介
グラフデータベース:Neo4j、そしてRDBからの移行手順の紹介
 
PostgreSQLによるデータ分析ことはじめ
PostgreSQLによるデータ分析ことはじめPostgreSQLによるデータ分析ことはじめ
PostgreSQLによるデータ分析ことはじめ
 
RDF Semantic Graph「RDF 超入門」
RDF Semantic Graph「RDF 超入門」RDF Semantic Graph「RDF 超入門」
RDF Semantic Graph「RDF 超入門」
 
POSIX中心主義と情報科学教育
POSIX中心主義と情報科学教育POSIX中心主義と情報科学教育
POSIX中心主義と情報科学教育
 
Springを何となく使ってる人が抑えるべきポイント
Springを何となく使ってる人が抑えるべきポイントSpringを何となく使ってる人が抑えるべきポイント
Springを何となく使ってる人が抑えるべきポイント
 
ビッグデータ処理データベースの全体像と使い分け
ビッグデータ処理データベースの全体像と使い分けビッグデータ処理データベースの全体像と使い分け
ビッグデータ処理データベースの全体像と使い分け
 
Fess/Elasticsearchを使った業務で使える?全文検索への道
Fess/Elasticsearchを使った業務で使える?全文検索への道Fess/Elasticsearchを使った業務で使える?全文検索への道
Fess/Elasticsearchを使った業務で使える?全文検索への道
 
グラフ構造のデータモデルをPower BIで可視化してみた
グラフ構造のデータモデルをPower BIで可視化してみたグラフ構造のデータモデルをPower BIで可視化してみた
グラフ構造のデータモデルをPower BIで可視化してみた
 
がっつりMongoDB事例紹介
がっつりMongoDB事例紹介がっつりMongoDB事例紹介
がっつりMongoDB事例紹介
 
Databricksを初めて使う人に向けて.pptx
Databricksを初めて使う人に向けて.pptxDatabricksを初めて使う人に向けて.pptx
Databricksを初めて使う人に向けて.pptx
 
クラウドでも非機能要求グレードは必要だよね
クラウドでも非機能要求グレードは必要だよねクラウドでも非機能要求グレードは必要だよね
クラウドでも非機能要求グレードは必要だよね
 
MediaRecorder と WebM で、オレオレ Live Streaming
MediaRecorder と WebM で、オレオレ Live StreamingMediaRecorder と WebM で、オレオレ Live Streaming
MediaRecorder と WebM で、オレオレ Live Streaming
 
AWSのログ管理ベストプラクティス
AWSのログ管理ベストプラクティスAWSのログ管理ベストプラクティス
AWSのログ管理ベストプラクティス
 
(2017.6.9) Neo4jの可視化ライブラリまとめ
(2017.6.9) Neo4jの可視化ライブラリまとめ(2017.6.9) Neo4jの可視化ライブラリまとめ
(2017.6.9) Neo4jの可視化ライブラリまとめ
 
Neo4j の「データ操作プログラミング」から 「ビジュアライズ」まで
Neo4j の「データ操作プログラミング」から 「ビジュアライズ」までNeo4j の「データ操作プログラミング」から 「ビジュアライズ」まで
Neo4j の「データ操作プログラミング」から 「ビジュアライズ」まで
 
【第26回Elasticsearch勉強会】Logstashとともに振り返る、やっちまった事例ごった煮
【第26回Elasticsearch勉強会】Logstashとともに振り返る、やっちまった事例ごった煮【第26回Elasticsearch勉強会】Logstashとともに振り返る、やっちまった事例ごった煮
【第26回Elasticsearch勉強会】Logstashとともに振り返る、やっちまった事例ごった煮
 
ビックデータ最適解とAWSにおける新しい武器
ビックデータ最適解とAWSにおける新しい武器ビックデータ最適解とAWSにおける新しい武器
ビックデータ最適解とAWSにおける新しい武器
 
C16 45分でわかるPostgreSQLの仕組み by 山田努
C16 45分でわかるPostgreSQLの仕組み by 山田努C16 45分でわかるPostgreSQLの仕組み by 山田努
C16 45分でわかるPostgreSQLの仕組み by 山田努
 

Ähnlich wie グラフデータの視覚化ツールーTom Sawyer Perspectives

経済学のための実践的データ分析 4.SQL ことはじめ
経済学のための実践的データ分析 4.SQL ことはじめ経済学のための実践的データ分析 4.SQL ことはじめ
経済学のための実践的データ分析 4.SQL ことはじめYasushi Hara
 
RDB技術者のためのNoSQLガイド NoSQLの必要性と位置づけ
RDB技術者のためのNoSQLガイド NoSQLの必要性と位置づけRDB技術者のためのNoSQLガイド NoSQLの必要性と位置づけ
RDB技術者のためのNoSQLガイド NoSQLの必要性と位置づけRecruit Technologies
 
データプロダクトを支えるビッグデータ基盤
データプロダクトを支えるビッグデータ基盤データプロダクトを支えるビッグデータ基盤
データプロダクトを支えるビッグデータ基盤Google Cloud Platform - Japan
 
Aws向け監視ソリューション比較
Aws向け監視ソリューション比較Aws向け監視ソリューション比較
Aws向け監視ソリューション比較Naoya Hashimoto
 
使ってわかった!現場担当者が語るOpenStack運用管理の課題:OpenStack Days 2015 Tokyo 講演
使ってわかった!現場担当者が語るOpenStack運用管理の課題:OpenStack Days 2015 Tokyo 講演使ってわかった!現場担当者が語るOpenStack運用管理の課題:OpenStack Days 2015 Tokyo 講演
使ってわかった!現場担当者が語るOpenStack運用管理の課題:OpenStack Days 2015 Tokyo 講演VirtualTech Japan Inc.
 
Osc2013 kansai@kyoto ZABBIX-JP クラウド環境監視効率化
Osc2013 kansai@kyoto ZABBIX-JP クラウド環境監視効率化Osc2013 kansai@kyoto ZABBIX-JP クラウド環境監視効率化
Osc2013 kansai@kyoto ZABBIX-JP クラウド環境監視効率化Daisuke Ikeda
 
PythonによるWebスクレイピング入門
PythonによるWebスクレイピング入門PythonによるWebスクレイピング入門
PythonによるWebスクレイピング入門Hironori Sekine
 
qpstudy 2013.07 NoSQL
qpstudy 2013.07 NoSQLqpstudy 2013.07 NoSQL
qpstudy 2013.07 NoSQLAkihiro Okuno
 
BigData-JAWS#16 Lake House Architecture
BigData-JAWS#16 Lake House ArchitectureBigData-JAWS#16 Lake House Architecture
BigData-JAWS#16 Lake House ArchitectureSatoru Ishikawa
 
Snowflake Architecture and Performance
Snowflake Architecture and PerformanceSnowflake Architecture and Performance
Snowflake Architecture and PerformanceMineaki Motohashi
 
15.05.21_ビッグデータ分析基盤Sparkの最新動向とその活用-Spark SUMMIT EAST 2015-
15.05.21_ビッグデータ分析基盤Sparkの最新動向とその活用-Spark SUMMIT EAST 2015-15.05.21_ビッグデータ分析基盤Sparkの最新動向とその活用-Spark SUMMIT EAST 2015-
15.05.21_ビッグデータ分析基盤Sparkの最新動向とその活用-Spark SUMMIT EAST 2015-LINE Corp.
 
Developers.IO 2019 Effective Datalake
Developers.IO 2019 Effective DatalakeDevelopers.IO 2019 Effective Datalake
Developers.IO 2019 Effective DatalakeSatoru Ishikawa
 
[C14] ソーシャル ゲーム基盤を支える SQL Server by Takashi Inaba
[C14] ソーシャル ゲーム基盤を支える SQL Server by Takashi Inaba[C14] ソーシャル ゲーム基盤を支える SQL Server by Takashi Inaba
[C14] ソーシャル ゲーム基盤を支える SQL Server by Takashi InabaInsight Technology, Inc.
 
データ分析基盤におけるOpsのためのDev with event driven + serverless
データ分析基盤におけるOpsのためのDev with event driven + serverlessデータ分析基盤におけるOpsのためのDev with event driven + serverless
データ分析基盤におけるOpsのためのDev with event driven + serverlessShoji Shirotori
 
運用で泣かないアーキテクチャで動く原稿作成支援システム ~リクルートにおけるDeepLearning活用事例~
運用で泣かないアーキテクチャで動く原稿作成支援システム ~リクルートにおけるDeepLearning活用事例~運用で泣かないアーキテクチャで動く原稿作成支援システム ~リクルートにおけるDeepLearning活用事例~
運用で泣かないアーキテクチャで動く原稿作成支援システム ~リクルートにおけるDeepLearning活用事例~Recruit Technologies
 
Sql world を支える技術
Sql world を支える技術Sql world を支える技術
Sql world を支える技術Oda Shinsuke
 
Osc2012.dbに行ってきました
Osc2012.dbに行ってきましたOsc2012.dbに行ってきました
Osc2012.dbに行ってきましたMasaru Kobashigawa
 
Data Scientist Workbench - dots0729
Data Scientist Workbench - dots0729Data Scientist Workbench - dots0729
Data Scientist Workbench - dots0729s. kaijima
 
OpenStack Summit in Atlanta 参加報告
OpenStack Summit in Atlanta 参加報告OpenStack Summit in Atlanta 参加報告
OpenStack Summit in Atlanta 参加報告Akira Yoshiyama
 

Ähnlich wie グラフデータの視覚化ツールーTom Sawyer Perspectives (20)

NoNoSQL
NoNoSQLNoNoSQL
NoNoSQL
 
経済学のための実践的データ分析 4.SQL ことはじめ
経済学のための実践的データ分析 4.SQL ことはじめ経済学のための実践的データ分析 4.SQL ことはじめ
経済学のための実践的データ分析 4.SQL ことはじめ
 
RDB技術者のためのNoSQLガイド NoSQLの必要性と位置づけ
RDB技術者のためのNoSQLガイド NoSQLの必要性と位置づけRDB技術者のためのNoSQLガイド NoSQLの必要性と位置づけ
RDB技術者のためのNoSQLガイド NoSQLの必要性と位置づけ
 
データプロダクトを支えるビッグデータ基盤
データプロダクトを支えるビッグデータ基盤データプロダクトを支えるビッグデータ基盤
データプロダクトを支えるビッグデータ基盤
 
Aws向け監視ソリューション比較
Aws向け監視ソリューション比較Aws向け監視ソリューション比較
Aws向け監視ソリューション比較
 
使ってわかった!現場担当者が語るOpenStack運用管理の課題:OpenStack Days 2015 Tokyo 講演
使ってわかった!現場担当者が語るOpenStack運用管理の課題:OpenStack Days 2015 Tokyo 講演使ってわかった!現場担当者が語るOpenStack運用管理の課題:OpenStack Days 2015 Tokyo 講演
使ってわかった!現場担当者が語るOpenStack運用管理の課題:OpenStack Days 2015 Tokyo 講演
 
Osc2013 kansai@kyoto ZABBIX-JP クラウド環境監視効率化
Osc2013 kansai@kyoto ZABBIX-JP クラウド環境監視効率化Osc2013 kansai@kyoto ZABBIX-JP クラウド環境監視効率化
Osc2013 kansai@kyoto ZABBIX-JP クラウド環境監視効率化
 
PythonによるWebスクレイピング入門
PythonによるWebスクレイピング入門PythonによるWebスクレイピング入門
PythonによるWebスクレイピング入門
 
qpstudy 2013.07 NoSQL
qpstudy 2013.07 NoSQLqpstudy 2013.07 NoSQL
qpstudy 2013.07 NoSQL
 
BigData-JAWS#16 Lake House Architecture
BigData-JAWS#16 Lake House ArchitectureBigData-JAWS#16 Lake House Architecture
BigData-JAWS#16 Lake House Architecture
 
Snowflake Architecture and Performance
Snowflake Architecture and PerformanceSnowflake Architecture and Performance
Snowflake Architecture and Performance
 
15.05.21_ビッグデータ分析基盤Sparkの最新動向とその活用-Spark SUMMIT EAST 2015-
15.05.21_ビッグデータ分析基盤Sparkの最新動向とその活用-Spark SUMMIT EAST 2015-15.05.21_ビッグデータ分析基盤Sparkの最新動向とその活用-Spark SUMMIT EAST 2015-
15.05.21_ビッグデータ分析基盤Sparkの最新動向とその活用-Spark SUMMIT EAST 2015-
 
Developers.IO 2019 Effective Datalake
Developers.IO 2019 Effective DatalakeDevelopers.IO 2019 Effective Datalake
Developers.IO 2019 Effective Datalake
 
[C14] ソーシャル ゲーム基盤を支える SQL Server by Takashi Inaba
[C14] ソーシャル ゲーム基盤を支える SQL Server by Takashi Inaba[C14] ソーシャル ゲーム基盤を支える SQL Server by Takashi Inaba
[C14] ソーシャル ゲーム基盤を支える SQL Server by Takashi Inaba
 
データ分析基盤におけるOpsのためのDev with event driven + serverless
データ分析基盤におけるOpsのためのDev with event driven + serverlessデータ分析基盤におけるOpsのためのDev with event driven + serverless
データ分析基盤におけるOpsのためのDev with event driven + serverless
 
運用で泣かないアーキテクチャで動く原稿作成支援システム ~リクルートにおけるDeepLearning活用事例~
運用で泣かないアーキテクチャで動く原稿作成支援システム ~リクルートにおけるDeepLearning活用事例~運用で泣かないアーキテクチャで動く原稿作成支援システム ~リクルートにおけるDeepLearning活用事例~
運用で泣かないアーキテクチャで動く原稿作成支援システム ~リクルートにおけるDeepLearning活用事例~
 
Sql world を支える技術
Sql world を支える技術Sql world を支える技術
Sql world を支える技術
 
Osc2012.dbに行ってきました
Osc2012.dbに行ってきましたOsc2012.dbに行ってきました
Osc2012.dbに行ってきました
 
Data Scientist Workbench - dots0729
Data Scientist Workbench - dots0729Data Scientist Workbench - dots0729
Data Scientist Workbench - dots0729
 
OpenStack Summit in Atlanta 参加報告
OpenStack Summit in Atlanta 参加報告OpenStack Summit in Atlanta 参加報告
OpenStack Summit in Atlanta 参加報告
 

Mehr von 昌桓 李

Neo4j Stream, [RDB/NoSQL]Kafka Connector CDC(Change Data Captuer)の紹介
Neo4j Stream, [RDB/NoSQL]Kafka Connector CDC(Change Data Captuer)の紹介Neo4j Stream, [RDB/NoSQL]Kafka Connector CDC(Change Data Captuer)の紹介
Neo4j Stream, [RDB/NoSQL]Kafka Connector CDC(Change Data Captuer)の紹介昌桓 李
 
Realm platform2019
Realm platform2019Realm platform2019
Realm platform2019昌桓 李
 
MongoDB Atlasの構成について 2019
MongoDB Atlasの構成について 2019MongoDB Atlasの構成について 2019
MongoDB Atlasの構成について 2019昌桓 李
 
Jenkins study jenkins build-cicdi
Jenkins study jenkins build-cicdiJenkins study jenkins build-cicdi
Jenkins study jenkins build-cicdi昌桓 李
 
スケールアップファーストのNoSQL、ScyllaDB(スキュラDB)
スケールアップファーストのNoSQL、ScyllaDB(スキュラDB)スケールアップファーストのNoSQL、ScyllaDB(スキュラDB)
スケールアップファーストのNoSQL、ScyllaDB(スキュラDB)昌桓 李
 
MongoDB Atlasアカウント取得
MongoDB Atlasアカウント取得MongoDB Atlasアカウント取得
MongoDB Atlasアカウント取得昌桓 李
 
MongoDB社の製品紹介 2019-MongoDB EA&Atlas
MongoDB社の製品紹介 2019-MongoDB EA&AtlasMongoDB社の製品紹介 2019-MongoDB EA&Atlas
MongoDB社の製品紹介 2019-MongoDB EA&Atlas昌桓 李
 
Neo4j高可用性クラスタ― vs 大規模分散クラスタ―の解説
Neo4j高可用性クラスタ― vs 大規模分散クラスタ―の解説Neo4j高可用性クラスタ― vs 大規模分散クラスタ―の解説
Neo4j高可用性クラスタ― vs 大規模分散クラスタ―の解説昌桓 李
 

Mehr von 昌桓 李 (8)

Neo4j Stream, [RDB/NoSQL]Kafka Connector CDC(Change Data Captuer)の紹介
Neo4j Stream, [RDB/NoSQL]Kafka Connector CDC(Change Data Captuer)の紹介Neo4j Stream, [RDB/NoSQL]Kafka Connector CDC(Change Data Captuer)の紹介
Neo4j Stream, [RDB/NoSQL]Kafka Connector CDC(Change Data Captuer)の紹介
 
Realm platform2019
Realm platform2019Realm platform2019
Realm platform2019
 
MongoDB Atlasの構成について 2019
MongoDB Atlasの構成について 2019MongoDB Atlasの構成について 2019
MongoDB Atlasの構成について 2019
 
Jenkins study jenkins build-cicdi
Jenkins study jenkins build-cicdiJenkins study jenkins build-cicdi
Jenkins study jenkins build-cicdi
 
スケールアップファーストのNoSQL、ScyllaDB(スキュラDB)
スケールアップファーストのNoSQL、ScyllaDB(スキュラDB)スケールアップファーストのNoSQL、ScyllaDB(スキュラDB)
スケールアップファーストのNoSQL、ScyllaDB(スキュラDB)
 
MongoDB Atlasアカウント取得
MongoDB Atlasアカウント取得MongoDB Atlasアカウント取得
MongoDB Atlasアカウント取得
 
MongoDB社の製品紹介 2019-MongoDB EA&Atlas
MongoDB社の製品紹介 2019-MongoDB EA&AtlasMongoDB社の製品紹介 2019-MongoDB EA&Atlas
MongoDB社の製品紹介 2019-MongoDB EA&Atlas
 
Neo4j高可用性クラスタ― vs 大規模分散クラスタ―の解説
Neo4j高可用性クラスタ― vs 大規模分散クラスタ―の解説Neo4j高可用性クラスタ― vs 大規模分散クラスタ―の解説
Neo4j高可用性クラスタ― vs 大規模分散クラスタ―の解説
 

グラフデータの視覚化ツールーTom Sawyer Perspectives