Graphistry — это платформа визуальной аналитики графов, использующая аппаратное ускорение на графических процессорах (GPU) для интерактивного исследования больших сетевых данных. Она предоставляет инструменты для визуализации, анализа и совместной работы с графами, включая open-source клиентскую библиотеку PyGraphistry и коммерческие серверные решения для продакшн-дашбордов и корпоративной аналитики.
Основной целью Graphistry является упрощение анализа сложных сетевых структур, таких как связи между пользователями, устройства, события или транзакции. Платформа позволяет исследовать данные в виде графов, где узлы представляют объекты, а рёбра — их взаимосвязи. Использование GPU-ускорения обеспечивает высокую производительность при работе с большими объёмами данных, позволяя визуализировать и анализировать графы с миллионами узлов и рёбер в реальном времени.
- GPU-ускоренная визуализация: Поддержка рендеринга графов с миллионами узлов и рёбер с использованием WebGL и серверной обработки на GPU.
- PyGraphistry: Open-source Python-библиотека для загрузки, преобразования, встраивания и исследования больших графов с поддержкой GPU-ускорения.
- Интеграция с данными: Возможность подключения к различным источникам данных, включая CSV, Excel, Parquet, базы данных SQL, Spark, Neo4j, Elasticsearch и другие.
- Интерактивные дашборды: Создание и совместное использование визуальных дашбордов с функциями фильтрации, кластеризации, временных шкал и поиска.
- API и встраивание: REST API и библиотеки для Python, JavaScript и React для интеграции визуализаций в веб-приложения и аналитические инструменты.
- Поддержка графового ИИ: Возможности для графового машинного обучения, включая автоматическую инженерии признаков, UMAP-кластеризацию и поддержку графовых нейронных сетей.
- Облачные и локальные развертывания: Возможность использования Graphistry через облачные сервисы или развертывание на собственных серверах с использованием Docker и Kubernetes.
- Поддержка Jupyter и других ноутбуков: Интеграция с популярными средами разработки, такими как Jupyter, Databricks и Google Colab, для анализа данных и визуализации графов.