Optimierte Sicherheitsfunktionen
Neo Technology kündigt Neo4j 3.1 an
| Autor / Redakteur: Martin Hensel / Nico Litzel
Die Graphdatenbank Neo4j erhält in Kürze ein Update auf Version 3.1. Hersteller Neo Technology hat ein erstes Beta-Release bereits veröffentlicht. Im Mittelpunkt stehen vor allem neue und verbesserte Sicherheitsfunktionen.
Dazu setzt die Graphdatenbank auf eine neue Sicherheits- und Clustering-Architektur, die Anforderungen von Unternehmen erfüllen soll. Neo Technology setzt dabei auf seine Erfahrung aus tausenden vorhandenen Neo4j-Installationen in Firmen. „Neo4j 3.1 bietet eine skalierbare und sichere Graphplattform für Unternehmen, mit deren Hilfe sich aus verknüpften Daten Informationen für betriebliche Entscheidungen ableiten lassen, ohne gegen interne oder externe Datenschutzbestimmungen zu verstoßen“, erklärt Philip Rathle, Vice President of Products bei Neo Technology.
Die Neuheiten im Überblick
Cluster-Architektur: Die neue Clustering-Architektur basiert auf dem Raft-Protokoll. Sie unterstützt große Cluster sowie eine Auswahl an Cluster-Topologien in Rechenzentren und in der Cloud. Der Lastausgleich erfolgt vollständig über die Neo4j-Treiber und das Neo4j-Bolt-Protokoll. Stets konsistente Sicht auf die Daten wird durch die neue Unterstützung von kausaler Konsistenz sichergestellt.
Sicherheit: Neo4j 3.1 bietet grundlegend erweiterte Sicherheitsfunktionen. Dazu zählen beispielsweise rollenbasierte Autorisierung mit nativer Benutzerverwaltung und föderierte Authentifizierung per LDAP/Active Directory.
Verbesserte Kerndatenbank: Die optimierte Kerndatenbank bietet nun unter andrem effizientere Speicherplatzverwaltung, Graph-Modell-Visualisierung und ein neues Kommandozeilentool auf Basis des verschlüsselten Binärprotokolls von Neo4j. Ebenfalls ergänzt wurden Verwaltungsfunktionen wie etwa Befehle zur Darstellung und zum Abbruch langlaufender Abfragen.
Hohe Skalierbarkeit: Mit Version 3.1 wird IBM POWER8 mit CAPI-Flash offiziell unterstützt. Dies ermöglicht eine performante In-Memory- und Near-Memory-Verarbeitung von Graphen in großem Umfang.
