Neo4j গ্রাফ ডেটাবেস: আপনার ব্যবসার জন্য ক্ষমতা এবং লাভ

একটি ডাটাবেস একটি অ্যাপ্লিকেশনের সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ বিভাগগুলির মধ্যে একটি। ডাটাবেস তথ্য সঞ্চয় করতে পারে এবং সফ্টওয়্যারের সামগ্রিক কর্মক্ষমতা বাড়াতে পারে। এজন্য আপনার প্রকল্পের জন্য একটি উপযুক্ত ডাটাবেস নির্বাচন করা গুরুত্বপূর্ণ।

আজ, গ্রাফ ডেটাবেসের জনপ্রিয়তা উল্লেখযোগ্যভাবে বৃদ্ধি পাচ্ছে। গ্রাফ ডাটাবেসের বাজারের আকার 2018 সালের 821.8 মিলিয়ন ডলার থেকে 2023 সালের মধ্যে 2.5 বিলিয়ন ডলারে উন্নীত হবে বলে অনুমান করা হয়েছে। আরও বেশি সংখ্যক কোম্পানি বুঝতে পেরেছে যে আসল শক্তি ডেটাতে নয় বরং ডেটা কীভাবে সংযুক্ত হয় তাতে।

অনেক অ্যাপ্লিকেশন রিলেশনাল ডাটাবেসের সাথে কাজ করে যেমন MySQL এবং PostgreSQL। তাদের সুবিধা থাকা সত্ত্বেও, রিলেশনাল ডাটাবেসগুলি অগণিত পরিমাণে সংযুক্ত ডেটা পরিচালনা করতে পারে না। এই কারণেই Neo4j-এর মতো অ-রিলেশনাল ডেটাবেসগুলি আপনাকে উচ্চ-কর্মক্ষমতা এবং মাপযোগ্য অ্যাপ্লিকেশনগুলি তৈরি করতে সাহায্য করার জন্য অপ্টিমাইজ করা হয়েছে যা সহজেই অগণিত পরিমাণে সংযুক্ত ডেটা ব্যবহার করে। অনেক ডেভেলপার গ্রাফ ডাটাবেস এবং Neo4j এর ক্ষমতা সম্পর্কে জানেন না। এই নিবন্ধে, আমরা Neo4j এবং এর ক্ষমতা সম্পর্কে সবকিছু ব্যাখ্যা করতে যাচ্ছি।

Neo4j ডাটাবেসের ধারণা এবং নীতি

বাস্তব প্রকল্পগুলিতে Neo4j ডাটাবেসের ভূমিকা সম্পর্কে পুঙ্খানুপুঙ্খভাবে আলোচনা করার আগে, আপনাকে এই প্রযুক্তিটি কীভাবে কাজ করে, আপনি যে ব্যবসায়িক উদ্দেশ্যে এটি ব্যবহার করতে পারেন এবং Neo4j এবং অন্যান্য ডাটাবেসের মধ্যে পার্থক্য সম্পর্কে জানতে হবে।

গ্রাফ ডেটাবেস: সংযুক্ত ডেটা পরিচালনার জন্য সর্বোত্তম সমাধান

পৃথিবীর সবকিছুই সংযুক্ত। উদাহরণস্বরূপ, আমাদের বন্ধু এবং পরিবারের অভ্যন্তরীণ বৃত্ত নিন। প্রত্যেকেই বিভিন্ন উপায়ে অন্যের সাথে সম্পর্কিত। কল্পনা করুন যে বৃত্তের সদস্যদের মধ্যে সম্পর্ক ব্যাখ্যা করে এমন সমস্ত ডেটা এক জায়গায় সংরক্ষণ করা হয়েছে। তারপরে, আপনি অন্যান্য সংযোগ সম্পর্কে চিন্তা না করে যেকোন ডেটা নিতে পারেন।

Neo4j এর মতো একটি গ্রাফ ডাটাবেস এভাবেই কাজ করে। গ্রাফ ডাটাবেসগুলি হল NoSQL ডাটাবেস যা ডেটার মধ্যে সঞ্চয়, মানচিত্র এবং অনুসন্ধানের সম্পর্ক রাখতে পারে। একটি গ্রাফ ডাটাবেসের উপাদানগুলি একে অপরের সাথে যেকোনো সম্ভাব্য উপায়ে সংযোগ করতে পারে।

Neo4j এর মতো একটি গ্রাফ ডাটাবেস হ'ল বিপুল পরিমাণে সংযুক্ত ডেটা পরিচালনা করার জন্য সর্বোত্তম সমাধান। এই ডাটাবেসগুলি সম্পর্কের উপর গভীরভাবে ফোকাস করা হয় এবং ইতিমধ্যে-সংযুক্ত ডেটা সঞ্চয় করে, অন্য কোনও ডেটা স্টোরেজ এবং ম্যানেজমেন্ট প্রযুক্তি উপলব্ধ নয়। এই কারণেই গ্রাফ ডেটাবেসগুলি অগণিত সংযুক্ত ডেটা দ্রুত পরিচালনা করার জন্য সবচেয়ে কার্যকর প্রযুক্তি।

রিলেশনাল ডাটাবেস এবং অ রিলেশনাল ডাটাবেস

যে সকল ডেভেলপাররা তাদের কর্মজীবন জুড়ে শুধুমাত্র রিলেশনাল ডাটাবেস নিয়ে কাজ করেছেন তাদের অবশ্যই এই প্রশ্নটি মনে থাকবে, "Neo4j এর মত অ-রিলেশনাল মডেল ব্যবহার করার মানে কি?"

রিলেশনাল ডাটাবেস ব্যবহার করার সময়, সবকিছু বিরামহীন এবং পরিষ্কার বলে মনে হয়। তা সত্ত্বেও, এই ডাটাবেসগুলি ব্যবহার করার ক্ষেত্রে কিছু উল্লেখযোগ্য ত্রুটি রয়েছে যা আপনাকে সচেতন হতে হবে:

• সীমিত ভলিউম : রিলেশনাল ডাটাবেসগুলি প্রচুর পরিমাণে ডেটা প্রক্রিয়া করার জন্য ভালভাবে অপ্টিমাইজ করা হয় না।
• গতি : রিলেশনাল স্টোরগুলি দ্রুত হয় না যখন তাদের প্রচুর পরিমাণে পড়া এবং লেখার ক্রিয়াকলাপ প্রক্রিয়া করতে হয়।
• সম্পর্কের অভাব : রিলেশনাল ডেটা স্টোরগুলি শুধুমাত্র স্ট্যান্ডার্ড সম্পর্কের বর্ণনা করার মধ্যেই সীমাবদ্ধ, যার মধ্যে এক-এক, এক-থেকে-অনেক, এবং বহু-থেকে-অনেক সম্পর্ক রয়েছে।
• বৈচিত্র্য : মডেল স্কিমা ব্যবহার করে বর্ণনা করা যায় না এমন ডেটা প্রক্রিয়াকরণের সময় রিলেশনাল ডাটাবেসগুলি খুব কমই নমনীয়। তা ছাড়াও, বড় বাইনারি এবং আধা-কাঠামোগত ডেটা (JSON এবং XML) নিয়ে কাজ করার সময় এই ডেটাবেসগুলি অদক্ষ।
• পরিমাপযোগ্যতা : অনুভূমিক স্কেলিং রিলেশনাল ডাটাবেসের জন্য অকার্যকর।

এই সমস্ত সমস্যা এবং সীমাবদ্ধতাগুলি মোকাবেলা করার জন্য, Neo4j এর মতো বিভিন্ন অ-সম্পর্কহীন ডেটাবেস তৈরি করা হয়েছে। যাইহোক, তাদের বেশিরভাগেরই এমন সম্পর্কের অভাব রয়েছে যা রেফারেন্সের মাধ্যমে একে অপরের সাথে ডেটার টুকরোগুলি সংযুক্ত করার কারণে হয় (রিলেশনাল মডেলের বিদেশী কীগুলির মতো)। রেফারেন্সগুলি ডেটা অনুসন্ধানের প্রক্রিয়াটিকে আরও কঠিন করে তোলে, বিশেষত সংযুক্ত ডেটা, কারণ তারা সত্তার মধ্যে সম্পর্ক বর্ণনা করার জন্য কঠোর চেষ্টা করে।

Neo4j গ্রাফ ডেটাবেস

Neo4j এর মত গ্রাফ ডাটাবেসগুলি মূলত গ্রাফ তত্ত্বের উপর ভিত্তি করে, যা একটি গাণিতিক তত্ত্ব। গ্রাফগুলি এমন কাঠামো যা দুটি প্রধান পরামিতি নিয়ে গঠিত: শীর্ষবিন্দু এবং প্রান্ত।

শীর্ষবিন্দুগুলি একটি বৃহৎ ডাটাবেসের মধ্যে মানুষ বা জিনিসের মতো সত্তাকে প্রতিনিধিত্ব করে। প্রান্তগুলি শীর্ষবিন্দুগুলির মধ্যে সংযোগগুলিও দেখায়। প্রান্তের সংখ্যাসূচক মান থাকতে পারে যাকে "ওজন" বলা হয়।

বিকাশকারীরা এই কাঠামোগুলিকে সম্পর্ক দ্বারা সংজ্ঞায়িত পরিস্থিতিতে মডেল করার জন্য ব্যবহার করতে পারে। উদাহরণ হিসেবে, একটি সাধারণ গ্রাফ ডাটাবেস ডেভেলপারদের নোড এবং সম্পর্ক হিসাবে ব্যবহারকারীদের নিয়ে গঠিত একটি সামাজিক নেটওয়ার্কের মডেল তৈরি করতে দেয় যা ব্যবহারকারীদের মধ্যে সংযোগ। আরেকটি উদাহরণ হতে পারে একটি রাস্তার নেটওয়ার্ক যেখানে শহর, শহর বা গ্রামগুলি হল শীর্ষবিন্দু, এবং অন্যদিকে, রাস্তাগুলি হল প্রান্তগুলি যা দূরত্ব নির্দেশ করে ওজনের সাথে শীর্ষবিন্দুগুলিকে সংযুক্ত করে।

Neo4j তার নিজস্ব উপায়ে গ্রাফ তত্ত্বের ধারণাগুলি দেখাতে থাকে। এটি সঠিকভাবে খুঁজে বের করার জন্য, আমাদের নীচের Neo4j ডাটাবেসের লেবেলযুক্ত সম্পত্তি গ্রাফ মডেলটি দেখতে হবে।

Neo4j ডাটাবেসের প্রধান উপাদান

Neo4j মডেলটি প্রধানত এই প্রাথমিক উপাদানগুলি নিয়ে গঠিত:

• নোড (গ্রাফ তত্ত্বের শীর্ষবিন্দুর সমতুল্য): প্রধান ডেটা উপাদান (যেমন, জ্যাক বা বন্ধুত্বের বৃত্তের অন্যান্য সদস্য) যা সম্পর্কের দ্বারা সংযুক্ত। নোডের লেবেল এবং বৈশিষ্ট্য থাকতে পারে (নীচে ব্যাখ্যা করা হয়েছে)।
• সম্পর্ক (গ্রাফ তত্ত্বের প্রান্তের সমতুল্য): নোডগুলির মধ্যে সংযোগগুলি বর্ণনা করে এবং তাদের একত্রে সংযুক্ত করে (যেমন, জ্যাক "জেনের সাথে" বিবাহিত)। সম্পর্কের এক বা একাধিক বৈশিষ্ট্য থাকতে পারে।
• লেবেল: নোডের ভূমিকার প্রতিনিধিত্ব করুন (যেমন, জেন একজন "ব্যক্তি।") নোডগুলিকে গ্রুপ করতে লেবেলগুলি ব্যবহার করা হয়৷ প্রতিটি নোডে একাধিক লেবেল থাকতে পারে৷ একটি গ্রাফে নোডগুলি খুঁজে বের করার প্রক্রিয়াটিকে ত্বরান্বিত করার জন্য লেবেলগুলিকেও সূচিত করা হয়৷
• বৈশিষ্ট্য: নাম বা মান জোড়া জড়িত নোড এবং সম্পর্কের বৈশিষ্ট্য।

Neo4j ডাটাবেস মূল-মান জোড়া হিসাবে ডেটা সংরক্ষণ করার অনুমতি দেয়, যার অর্থ যে বৈশিষ্ট্যগুলির যে কোনও ধরণের মান থাকতে পারে (স্ট্রিং, সংখ্যা বা বুলিয়ান।) গ্রাফ ডেটা কাঠামোটি প্রাথমিকভাবে কিছুটা জটিল বলে মনে হতে পারে তবে এটি সহজ এবং স্বাভাবিক। আরও স্পষ্টতার জন্য Neo4j-এ গ্রাফ ডেটা মডেলের উদাহরণ হিসাবে নীচের ছবিটি দেখুন:

এই সাধারণ মডেলে, দুটি প্রধান নোড হল এলিস এবং বব। তারা সম্পর্কের মাধ্যমে একে অপরের সাথে সংযুক্ত। উভয় নোডের একটি অনুরূপ লেবেল আছে, যা "ব্যক্তি।" এই মডেলে, শুধুমাত্র ববের নোডকে কিছু বৈশিষ্ট্য দেওয়া হয়েছে; যাইহোক, Neo4j গ্রাফ মডেলে, প্রতিটি নোড এবং সম্পর্ক বৈশিষ্ট্য ধারণ করতে পারে।

একটি Neo4j মডেলের ব্যাখ্যা করা সহজ কারণ এটি স্বজ্ঞাত এবং বোধগম্য। সত্য হল যে মানুষের মস্তিষ্ক সবেমাত্র টেবিল এবং সারির উপর ভিত্তি করে চিন্তা করে এবং বিমূর্ত বস্তু এবং সংযোগ সম্পর্কে চিন্তা করে। অন্য কথায়, কাগজের টুকরোতে আপনি যা কিছু আঁকতে পারেন তা গ্রাফ দিয়ে চিত্রিত করা যেতে পারে এবং একটি Neo4j মডেলে পরিণত করা যেতে পারে।

Neo4j বনাম রিলেশনাল এবং অন্যান্য NoSQL ডাটাবেস

এখন যেহেতু আমরা Neo4j ডাটাবেস এবং গ্রাফ ডেটা মডেল সম্পর্কে বুনিয়াদি জানি, আপনি হয়তো ভাবছেন Neo4j ডাটাবেস এবং রিলেশনাল ডেটা স্টোরের মধ্যে পার্থক্য সম্পর্কে। যদিও Neo4j NoSQL টুলের তালিকায় রয়েছে, তবুও এটি অন্যান্য NoSQL ডাটাবেস থেকে আলাদা। এই উদ্দেশ্যে, Neo4j ডাটাবেস এবং নীচের অন্যান্য রিলেশনাল এবং অ-রিলেশনাল ডাটাবেসের মধ্যে পার্থক্যগুলি জানা অপরিহার্য।

তথ্য ভান্ডার

ডেটা স্টোরেজের ক্ষেত্রে, Neo4j ডাটাবেস একটি গ্রাফ স্টোরেজ কাঠামো ব্যবহার করে। রিলেশনাল ডাটাবেস সারি এবং কলাম সমন্বিত স্থির, পূর্বনির্ধারিত টেবিল ব্যবহার করে। এছাড়াও, NoSQL ডাটাবেস সংযুক্ত ডেটা স্টোরেজ ব্যবহার করে যা ডাটাবেস স্তরে সমর্থিত নয়।

ডেটা মডেলিং

Neo4j ডাটাবেসগুলি একটি নমনীয় ডেটা মডেল ব্যবহার করে, যখন রিলেশনাল ডেটাবেসে মডেলটি একটি লজিক্যাল মডেল থেকে তৈরি করা আবশ্যক। উপরন্তু, NoSQL ডাটাবেস এন্টারপ্রাইজ আর্কিটেকচারের জন্য উপযুক্ত নয়।

ক্যোয়ারী কর্মক্ষমতা

সংযোগের সংখ্যা এবং গভীরতা নির্বিশেষে Neo4j মডেলটি অসাধারণ কর্মক্ষমতা প্রদান করে। অন্যদিকে, ডেটা এন্ট্রির সংখ্যা বাড়ার সাথে সাথে রিলেশনাল ডাটাবেসের প্রক্রিয়াকরণের গতি হ্রাস পায়। এছাড়াও, সম্পর্কগুলি অবশ্যই NoSQL ডাটাবেসে অ্যাপ্লিকেশন স্তরে তৈরি করতে হবে।

কোয়েরি ভাষা

সাইফার ভাষা Neo4j মডেলে ব্যবহৃত হয়, যা নেটিভ গ্রাফ ক্যোয়ারী ভাষা। এসকিউএল ভাষাটি রিলেশনাল ডাটাবেসে ব্যবহৃত হয়, যা যোগদানের সংখ্যা বাড়ার সাথে সাথে জটিলতা বাড়ায়। NoSQL মডেলের ক্ষেত্রে, বিভিন্ন ভাষা ব্যবহার করা হয়, কিন্তু সম্পর্ক প্রকাশ করার জন্য তাদের কোনোটিই ভালোভাবে বিকশিত হয় না।

লেনদেন সমর্থন

ACID লেনদেন Neo4j এবং রিলেশনাল মডেল উভয় ক্ষেত্রেই সমর্থিত। NoSQL ডাটাবেসের কথা বললে, BASE লেনদেন ডেটা সম্পর্কের জন্য অবিশ্বস্ত প্রমাণ করে।

স্কেল এ প্রক্রিয়াকরণ

Neo4j ডাটাবেস প্যাটার্ন-ভিত্তিক প্রশ্নের জন্য সহজাতভাবে মাপযোগ্য। রিলেশনাল ডাটাবেস প্রতিলিপির মাধ্যমে স্কেল করে কিন্তু সাশ্রয়ী নয়। NoSQL ডাটাবেসগুলিও স্কেলযোগ্য, তবে ডেটা অখণ্ডতা তাদের মধ্যে বিশ্বাসযোগ্য নয়।

Neo4j ডাটাবেসের সুবিধা

Neo4j মডেলগুলি বিশেষভাবে উল্লেখযোগ্য পরিমাণে সংযুক্ত ডেটা পরিচালনা করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এই মডেলগুলি আপনাকে নিম্নলিখিতগুলি সহ কিছু প্রধান সুবিধা প্রদান করে:

• দ্রুত কর্মক্ষমতা

এটি গ্রাফ মডেলের সবচেয়ে বড় সুবিধাগুলির মধ্যে একটি। সম্পর্কের সংখ্যা এবং গভীরতা বৃদ্ধির কারণে রিলেশনাল ডাটাবেসের কর্মক্ষমতা যথেষ্ট নয়। অন্যদিকে, Neo4j ডাটাবেসের মতো গ্রাফ ডাটাবেসের কার্যকারিতা উচ্চ থাকে যদিও ডেটার পরিমাণ উল্লেখযোগ্যভাবে বৃদ্ধি পায়।

Neo4j মডেলের পিছনের দলটি সম্প্রতি একটি লাইব্রেরিও প্রকাশ করেছে। লাইব্রেরি ডেভেলপারদের কয়েক ঘন্টার মধ্যে বহু বিলিয়ন নোড এবং কয়েক বিলিয়ন সম্পর্কের সমান্তরালে গ্রাফ অ্যালগরিদম চালানোর অনুমতি দেয়। আরও সঠিক পরিভাষায়, Neo4j ডেটাবেসগুলি অনুভূমিকভাবে স্কেল করে। এর মানে হল যে মডেলের কর্মক্ষমতা ডাটাবেসের আকারের উপর নির্ভর করে না। এটি সংযুক্ত ডেটার বিশাল সেট অতিক্রম করতে পারে এবং ACID লেনদেন এবং স্বয়ংক্রিয় ব্যাকআপ বা পুনরুদ্ধারের মতো এন্টারপ্রাইজ ডাটাবেস বৈশিষ্ট্যগুলি অফার করে।

• নমনীয়তা

Neo4j এর মতো গ্রাফ মডেলের গঠন এবং স্কিমা সহজেই প্রয়োগের বৈচিত্রের সাথে সামঞ্জস্যযোগ্য, যা তাদের একটি অত্যন্ত নমনীয় ডাটাবেস করে তোলে। আপনি বিদ্যমান কার্যকারিতা ক্ষতি না করে সহজেই ডেটা কাঠামো আপগ্রেড করতে পারেন। আপগ্রেডটি আপনি যে কোনো সময় করতে পারেন, কারণ এটি যে অ্যাপ্লিকেশনটির জন্য ব্যবহৃত হয় তার সাথে কাঠামোটি একই সাথে বিকশিত হতে পারে।

• ডেটার মধ্যে সম্পর্ক পরিচালনা করুন

Neo4j ডাটাবেস আপনাকে ডেটার মধ্যে বিভিন্ন পাথ এবং সংযোগগুলি অন্বেষণ করতে এবং যথাসম্ভব দক্ষতার সাথে অনুসন্ধান করতে দেয়। উপরন্তু, আপনি সহজে ডাটাবেস থেকে জটিল তথ্য আনতে পারেন, এমনকি যদি তারা দৃঢ়ভাবে সংযুক্ত থাকে।

Neo4j ডাটাবেসের ক্ষেত্রে ব্যবহার করুন

Neo4j গ্রাফ মডেল সম্পর্কে আমাদের পরবর্তী যে জিনিসটি জানতে হবে তা হল আমরা এই ডেটা স্টোর প্রযুক্তিটি কিসের জন্য ব্যবহার করতে পারি। দেখে মনে হতে পারে যে এই প্রযুক্তিটি যেকোনো ধরনের সমস্যা সমাধানের জন্য অধিগ্রহণ করা যেতে পারে, তবে সত্যটি হল যে Neo4j ডাটাবেসটিও ব্যবহার করা উচিত যখন এটি উপযুক্ত।

Neo4j মডেলটি শুধুমাত্র তখনই ব্যবহৃত হয় যখন সংযুক্ত ডেটা সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ। এই প্রযুক্তিটি ইতিমধ্যেই সর্বাধিক জনপ্রিয় ব্যবহারের ক্ষেত্রে জয়লাভ করেছে, যার মধ্যে রয়েছে জালিয়াতি সনাক্তকরণ, ব্যক্তিগতকরণ, নেটওয়ার্ক পরিচালনা, জ্ঞান গ্রাফ এবং আরও অনেক কিছু।

তা সত্ত্বেও, পরবর্তী প্রজন্মের গ্রাফ ডেভেলপাররা Neo4j-এর মতো মডেলের সাহায্যে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিংয়ের ভবিষ্যৎ প্রকৌশলী করছে। এখন, নিচের Neo4j ডাটাবেসের বেশ কয়েকটি ব্যবহারের কেস দেখে নেওয়া যাক।

জালিয়াতি রিং বন্ধ করা

প্রথাগত জালিয়াতি প্রতিরোধের ব্যবস্থাগুলি অ্যাকাউন্ট, ব্যক্তি, ডিভাইস বা আইপি ঠিকানা সহ পৃথক ডেটা পয়েন্টগুলিতে গভীরভাবে মনোনিবেশ করে। এখানে সমস্যা হল যে আধুনিক অপরাধীরা আজ এই সনাক্তকরণ পদ্ধতিগুলিকে কেবল অবাস্তব পরিচয় দিয়ে জালিয়াতির বলয় তৈরি করে এড়াতে সক্ষম। এই ধরনের পলায়ন প্রতিরোধ করার জন্য, পৃথক ডেটা পয়েন্টগুলিকে লিঙ্ক করে এমন সংযোগগুলি দেখতে হবে।

যদিও কোনো জালিয়াতি প্রতিরোধ পরিমাপ নিখুঁত নয়, আপনি পৃথক ডেটার মধ্যে সংযোগ বিশ্লেষণ করে প্রক্রিয়াটিকে উন্নত করতে পারেন। এখানেই Neo4j মডেলটি কঠিন নিদর্শন সনাক্ত করতে কাজে আসে যা রিলেশনাল ডাটাবেস খুব কমই উন্মোচন করতে পারে।

এন্টারপ্রাইজ সংস্থাগুলি তাদের জালিয়াতি শনাক্ত করার ক্ষমতা বাড়াতে Neo4j ডাটাবেস ব্যবহার করে বিভিন্ন আর্থিক জালিয়াতি প্রতিরোধ করতে, যার মধ্যে রয়েছে প্রথম-পক্ষের ব্যাঙ্ক জালিয়াতি, ই-কমার্স জালিয়াতি, ক্রেডিট কার্ড জালিয়াতি, বীমা জালিয়াতি, এবং অর্থ পাচারের জালিয়াতি, অবিলম্বে।

নেটওয়ার্ক এবং আইটি অপারেশন

নেটওয়ার্ক এবং আইটি অবকাঠামো অত্যন্ত জটিল এবং এর জন্য একটি কনফিগারেশন ম্যানেজমেন্ট ডাটাবেস (সিএমডিবি) প্রয়োজন যা রিলেশনাল ডাটাবেসের বাইরে। Neo4j CMDB গ্রাফ ডাটাবেস আপনাকে সমস্যা সমাধান, প্রভাব বিশ্লেষণ এবং ক্ষমতা বা বিভ্রাটের পরিকল্পনাকে সহজ করতে আপনার নেটওয়ার্ক, ডেটা সেন্টার এবং আইটি সম্পদের সাথে সম্পর্কযুক্ত করতে সহায়তা করে।

Neo4j-এর মতো গ্রাফ ডেটাবেসগুলি আপনাকে নিরীক্ষণের সরঞ্জামগুলিকে সংযুক্ত করতে এবং বিভিন্ন নেটওয়ার্ক বা ডেটা সেন্টার অপারেশনগুলির মধ্যে জটিল সম্পর্কের মধ্যে গুরুত্বপূর্ণ অন্তর্দৃষ্টি অর্জন করার ক্ষমতা দেয়৷ নেটওয়ার্ক এবং আইটি অপারেশনে গ্রাফের সীমাহীন ব্যবহার রয়েছে।

সুপারিশ ইঞ্জিন

রিয়েল-টাইম সুপারিশ ইঞ্জিনগুলিকে অবশ্যই পণ্য, তালিকা, গ্রাহক, সরবরাহকারী, লজিস্টিকস এবং এমনকি সামাজিক অনুভূতির ডেটা সবচেয়ে দক্ষতার সাথে কাজ করতে পারস্পরিক সম্পর্ক স্থাপন করতে সক্ষম হতে হবে। উপরন্তু, তারা অবিলম্বে নতুন গ্রাহকের ভিজিট অনুযায়ী কোনো নতুন আগ্রহ ক্যাপচার করতে সক্ষম হওয়া উচিত।

মূল প্রযুক্তি যা সুপারিশ ইঞ্জিনকে এটি করতে সক্ষম করে তা হল Neo4j এর মতো গ্রাফ ডেটাবেস। এটি দ্রুত প্রথাগত রিলেশনাল ডাটাবেসগুলিকে পিছনে ফেলে দেয় এবং বিপুল পরিমাণ গ্রাহক এবং পণ্য ডেটা সংযুক্ত করে।

সামাজিক মিডিয়া অ্যাপ্লিকেশন

Neo4j এর মতো সামাজিক গ্রাফ ডেটাবেসগুলি উদ্ভাবনী সামাজিক নেটওয়ার্ক তৈরি করতে বা বর্তমান সামাজিক গ্রাফগুলিকে একটি এন্টারপ্রাইজ অ্যাপ্লিকেশনে একীভূত করতে সহায়তা করে। সত্য যে সামাজিক মিডিয়া নেটওয়ার্ক ইতিমধ্যে গ্রাফ এবং সম্পর্ক সঙ্গে নির্মিত হয়; তারপর, তাই গ্রাফ থেকে টেবিলে পরিবর্তন করে আবার ফিরে আসার কোন মানে নেই।

একটি ডেটা মডেল যা সরাসরি আপনার ডোমেন মডেলের সাথে মেলে তা আপনাকে আপনার ডেটাবেস বুঝতে, আরও ভাল যোগাযোগ করতে এবং অপ্রয়োজনীয় কাজ কমাতে সাহায্য করবে৷ Neo4j ডেটা মডেলিংয়ের জন্য প্রয়োজনীয় সময় কমিয়ে আপনার সোশ্যাল নেটওয়ার্ক অ্যাপ্লিকেশনের কর্মক্ষমতা ত্বরান্বিত করে।

পরিচয় ব্যবস্থাপনা

একটি এন্টারপ্রাইজে অগণিত ভূমিকা, গোষ্ঠী, পণ্য এবং অনুমোদন পরিচালনা করা কঠিন। Neo4j এর মাধ্যমে, আপনি দক্ষতার সাথে সমস্ত পরিচয় এবং অ্যাক্সেস অনুমোদন এবং উত্তরাধিকার গভীরভাবে এবং দ্রুত ট্র্যাক করতে পারেন। এর কারণ হল Neo4j-এ সমস্ত ডেটা আন্তঃসংযুক্ত, যা আপনাকে আগের থেকে আরও ভাল অন্তর্দৃষ্টি এবং নিয়ন্ত্রণ দেয়।

টেলিযোগাযোগ

সংযোগগুলি হল টেলিযোগাযোগের মূল, এবং Neo4j এর মতো গ্রাফ ডেটাবেসগুলি হল:

• মডেলিং জন্য সেরা পছন্দ.
• সংরক্ষণ করা।
• সব ধরনের টেলিকমিউনিকেশন ডেটা জিজ্ঞাসা করা হচ্ছে।

Neo4j ব্যবসাগুলিকে তাদের সংযুক্ত ডেটা উন্নত করার মাধ্যমে দ্রুত কার্য সম্পাদন করতে সক্ষম করে, তাদের অতি জটিল নেটওয়ার্ক কাঠামো, বিভিন্ন পণ্য লাইন এবং বান্ডেলগুলি পরিচালনা করতে হবে, অথবা আজকের ব্যাপক প্রতিযোগিতামূলক বাজারে গ্রাহক সন্তুষ্টি এবং ধরে রাখতে হবে।

সরকার

অনেক সরকার বর্তমানে Neo4j এবং অন্যান্য গ্রাফ প্রযুক্তি ব্যবহার করছে অপরাধের বিরুদ্ধে লড়াই করতে, সন্ত্রাসবাদ প্রতিরোধ করতে, আর্থিক দায়িত্ব বৃদ্ধি করতে এবং তাদের নাগরিকদের কাছে সবকিছু স্বচ্ছ করতে। এই পদ্ধতিগুলির বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশন বা সংগ্রহস্থল জুড়ে সংযুক্ত হওয়ার জন্য ডেটা প্রয়োজন, যার জন্য আলাদা বিভাগগুলি কাজ করতে হবে। এই কারণেই আন্তঃসংযুক্ত ডেটা দ্রুত প্রক্রিয়া করার জন্য Neo4j-এর মতো একটি নমনীয়, স্কেলযোগ্য এবং শক্তিশালী গ্রাফ মডেল প্রয়োজন।

এআই এবং বিশ্লেষণ

আধুনিক ব্যবসাগুলি আজ অত্যন্ত জটিল চ্যালেঞ্জ মোকাবেলা করছে এবং বুদ্ধিমান প্রযুক্তির প্রয়োজন। এই ক্ষেত্রে Neo4j ভবিষ্যদ্বাণীগুলিকে উন্নত করে যা আরও ভাল সিদ্ধান্ত এবং উদ্ভাবন সম্ভব করে। এটি বর্তমান ডেটাতে সম্পর্কের ভবিষ্যদ্বাণীমূলক শক্তি এবং নেটওয়ার্ক গঠনকে অন্তর্ভুক্ত করে কঠিন প্রশ্নের উত্তর দিতে এবং ভবিষ্যদ্বাণীর সঠিকতা বাড়াতে।

Neo4j গ্রাফ অ্যালগরিদমগুলি গ্লোবাল স্ট্রাকচারে প্রয়োজনীয় প্যাটার্ন খুঁজে পায় এবং বিশ্লেষণ কর্মক্ষেত্রের ভিতরে গ্রাফ এম্বেডিং এবং গ্রাফ ডাটাবেস মেশিন লার্নিং প্রশিক্ষণের সাহায্যে গ্রাফ সম্পর্কে ভবিষ্যদ্বাণী করা সম্ভব। এইভাবে ব্যবসাগুলি অস্বাভাবিক প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার জন্য অত্যন্ত ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ সম্পর্ক এবং নেটওয়ার্ক কাঠামো উন্নত করতে পারে।

সংস্থাগুলি আরও বিশ্লেষণ, মেশিন লার্নিং বা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সিস্টেমকে সমর্থন করার জন্য গ্রাফ অ্যালগরিদম এবং Neo4j এর ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বৈশিষ্ট্যগুলির ফলাফল ব্যবহার করে। গ্রাফগুলি সাধারণত উন্নত বিশ্লেষণ, মেশিন লার্নিং এবং AI-তে দুর্দান্ত মূল্য নিয়ে আসে।

জীবন বিজ্ঞান

আন্তঃসংযুক্ত ডেটা ব্যাপকভাবে জীবন বিজ্ঞানে কাজ করা সংস্থাগুলিকে ঘিরে থাকে। উদাহরণস্বরূপ, জীববিজ্ঞানীদের জিন, প্রোটিন, কোষ ইত্যাদির মধ্যে সংযোগগুলি বুঝতে হবে এবং স্বাস্থ্যসেবা সংস্থাগুলিকে রোগের অগ্রগতি বোঝার জন্য রোগীর ভ্রমণের মানচিত্র করতে হবে। এই কারণেই এই সংস্থাগুলি তাদের সংযুক্ত ডেটা বিশ্লেষণ করতে Neo4j ব্যবহার করছে, পূর্বে গ্রাফ ছাড়া অসম্ভব।

রাসায়নিক প্রস্তুতকারক, কৃষি কোম্পানি, বায়োটেক স্টার্টআপ এবং আরও অনেকগুলি সহ জীবন সংস্থাগুলি, Neo4j এর আসল মূল্য এবং R&D, গোপনীয়তা এবং নিয়ন্ত্রক সম্মতি, চিকিৎসা সরঞ্জাম উত্পাদন, রোগী, সংস্থা ইত্যাদির গ্রাফগুলি বোঝে।

অর্থনৈতিক সেবা সমূহ

আর্থিক পরিষেবা এবং ব্যাঙ্কগুলিকে ক্রমাগত আর্থিক অপরাধের বিরুদ্ধে লড়াই করতে হবে, সাইবার আক্রমণ প্রতিরোধ করতে হবে এবং প্রতিক্রিয়া জানাতে হবে এবং নিশ্চিত করতে হবে যে তারা আপডেট করা নিয়ম মেনে চলে। এটি করার জন্য, তাদের একটি ডাটাবেস প্রয়োজন যা দ্রুত সহজে ডেটা পয়েন্টগুলির মধ্যে সম্পর্ক খুঁজে পেতে পারে। Neo4j আর্থিক পরিষেবাগুলিকে সহায়তা করে এবং তাদের আরও ভাল ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা, নিয়ন্ত্রক সম্মতি, নির্ভরযোগ্য এবং সুরক্ষিত আইটি কাঠামো, উন্নত গ্রাহক অভিজ্ঞতা এবং অন্যান্য অনেক সুবিধা প্রদান করে।

বিশ্বের সবচেয়ে বড় Neo4j ব্যবহারকারী

আজ, বিশ্বের বৃহত্তম সংস্থাগুলি তাদের অসংখ্য ডেটা পয়েন্ট পরিচালনার জন্য নিও4জে ব্যবহার করছে। Neo4j হল স্কেলেবল গ্রাফ প্রযুক্তির বিশ্বের শীর্ষস্থানীয় প্রদানকারী যা Fortune 100 তালিকার 75 শতাংশ কোম্পানিকে তাদের সংযুক্ত ডেটা অ্যাপ্লিকেশন উন্নত করতে সাহায্য করে।

আজ Neo4j প্রযুক্তি ব্যবহার করে সবচেয়ে বড় শিল্প এবং কোম্পানিগুলি নিম্নরূপ:

• eBay, ADEO, এবং ATPCO এর মতো বিশ্বের সেরা 10টি খুচরা বিক্রেতার মধ্যে 7টি৷
• এয়ারবাসের মতো বিশ্বের শীর্ষ 5 বিমান নির্মাতাদের মধ্যে 3টি
• Bayerische এবং Allianz-এর মতো বিশ্বের সেরা 10টি বীমা কোম্পানির মধ্যে 8টি
• JP Morgan, Citi, Chase, এবং UBS-এর মতো উত্তর আমেরিকার শীর্ষ 20টি ব্যাঙ্কের সবগুলি৷
• ভলভো, টয়োটা এবং ডেইমলারের মতো বিশ্বের সেরা 10টি অটোমেকারের মধ্যে 8টি৷
• বিশ্বের সেরা 5 হোটেলের মধ্যে 3টি যেমন Marriott এবং AccorHotels
• Verizon, Orange, AT&T, এবং Comcast এর মতো বিশ্বের সেরা 10টি টেলিকোসের মধ্যে 7টি

শেষ কথা

আধুনিক অ্যাপ্লিকেশনগুলি আজ প্রচুর পরিমাণে আন্তঃসংযুক্ত ডেটা প্রক্রিয়াকরণের বড় চ্যালেঞ্জের মুখোমুখি, যে কারণে তাদের এই সমস্যাটি মোকাবেলায় সহায়তা করার জন্য দক্ষ প্রযুক্তির ব্যাপক প্রয়োজন। Neo4j গ্রাফ প্রযুক্তি আপনাকে এমন অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করতে দেয় যা আরও বিশ্লেষণের জন্য এবং সঠিক সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য সংযুক্ত ডেটাতে সার্থক, রিয়েল-টাইম অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করতে সক্ষম।

ধরুন আপনি মোবাইল এবং ওয়েব ডেভেলপমেন্টে নতুন অগ্রগতিগুলি ব্যবহার করতে চান এবং আপনার অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে Neo4j এর মতো গ্রাফ ডেটাবেসগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করতে চান৷ সেই ক্ষেত্রে, নো-কোড প্ল্যাটফর্ম অ্যাপমাস্টার আপনার প্রয়োজন। প্ল্যাটফর্মটি আপনাকে দক্ষতার সাথে ওয়েব এবং মোবাইল অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করতে সক্ষম করে এবং অবশ্যই, একটি ব্যাকএন্ড রয়েছে যা অস্তিত্বের সবচেয়ে শক্তিশালী ব্যাকএন্ড ভিজ্যুয়াল কোডিং ।