Seminar Memgraph Echtzeit-Graphanalyse mit Streams

Das Seminar zeigt, wie Ereignisdaten in Memgraph aufgenommen, transformiert und als Graph in nahezu aktueller Form analysiert werden. Der Schwerpunkt liegt auf Streaming-Anbindungen, Transformationslogik, Datenqualität und Abfragen auf laufend wachsenden Graphen.

Überblick

Echtzeitdaten erzeugen erst dann Nutzen, wenn sie fachlich korrekt eingeordnet werden. Das Seminar verbindet klassische Streaming-Architektur mit Graphmodellierung: Ereignisse werden nicht nur gespeichert, sondern in Beziehungen übersetzt.

Zielgruppe

Geeignet für Teams, die Bewegungsdaten, Transaktionen, Logdaten, Sensordaten oder fachliche Ereignisse als Graph analysieren möchten.

Lerninhalte

• Architekturmuster für Ereignisströme und Graphdatenbanken
• Anbindung von Kafka, Redpanda oder Pulsar als Datenstrom
• Stream-Konfiguration, Start, Stopp, Prüfung und Wiederanlauf
• Transformationen von Nachrichten in Knoten, Beziehungen und Eigenschaften
• Idempotenz, Dublettenbehandlung, Schlüsselbildung und Reihenfolgeprobleme
• Cypher-Abfragen auf laufend aktualisierten Graphen
• Kombination von Streams mit MAGE-Algorithmen und eigenen Modulen
• Fehleranalyse, Monitoring-Ansätze und technische Betriebsgrenzen

Praktische Übungen

Ein Ereignisstrom wird simuliert, transformiert und in Memgraph analysiert. Die Übungen behandeln normale Verarbeitung, fehlerhafte Nachrichten, Wiederanläufe und Abfragen über aktuelle Beziehungen.

Geeignete Einsatzszenarien

Typische Anwendungsfelder sind Fraud Detection, IT-Operations, Lieferketten, Empfehlungssysteme, Identitätsbeziehungen, Netzwerkdaten und laufende Wissensgraphen.