Amazon Neptune 是一项快速、可靠且完全托管的图形数据库服务,可帮助您轻松构建和运行使用高度互连数据集的应用程序。Amazon Neptune 的核心是专门构建的高性能图形数据库引擎,它进行了优化以存储数十亿个关系并将图形查询延迟降低到毫秒级。

Amazon Neptune

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Amazon Neptune 支持常见的图形模型 Property Graph 和 W3C 的 RDF 及其关联的查询语言 Apache TinkerPop Gremlin 和 SPARQL,从而使您能够轻松构建查询以有效地导航高度互连数据集。Neptune 支持图形使用案例,如建议引擎、欺诈检测、知识图谱、药物开发和网络安全。

Amazon Neptune 具有高可用性,并提供只读副本、时间点恢复、到 Amazon S3 的持续备份以及跨可用区的复制。Neptune 很安全,可支持 HTTPS 加密客户端连接和静态加密。Neptune 完全托管,因此,您再也无需担心数据库管理任务,例如,硬件预置、软件修补、设置、配置或备份。

  


产品优势


支持开放图形 API

Amazon Neptune 支持 Gremlin 和 SPARQL 的开放图谱 API,并为这些图形模型及其查询语言提供高性能。使用 Amazon Neptune,您可以选择属性图形模型及其开源查询语言 Apache TinkerPop Gremlin 或 W3C 标准资源描述框架 (RDF) 模型及其标准查询语言 SPARQL。 



高性能和高可扩展性

Amazon Neptune 是一个专门构建的高性能图形数据库。它针对处理图形查询进行了优化。Neptune 可在三个可用区内支持最多 15 个低延迟读取副本,从而扩展读取容量并每秒执行超过 10 万个图形查询。您可以根据需求变化轻松扩展和缩小数据库部署,包括从较小的实例类型到较大的实例类型。 


高可用性和持久性

Amazon Neptune 具有高可用性、持久性,并且符合 ACID (原子性、一致性、隔离性、持久性)。Neptune 旨在提供超过 99.99% 的可用性。其存储系统具有容错能力并能自我修复,专为云而构建,可以跨三个可用区复制六个数据副本。Neptune 会不断将您的数据备份到 Amazon S3,并以透明方式从物理存储故障中恢复。对于高可用性,实例故障转移通常只需不到 30 秒。 



高度安全

Amazon Neptune 为您的数据库提供多级安全保护,包括使用 Amazon VPC 进行网络隔离、支持终端节点访问的 IAM 身份验证、HTTPS 加密的客户端连接、使用您通过 AWS Key Management Service (KMS) 创建和控制的密钥对静态数据进行加密。在加密的 Neptune 实例上,底层存储中的数据会被加密,在同一个集群中的自动备份、快照和副本也会被加密。


完全托管

使用 Amazon Neptune,您无需担心硬件预置、软件修补、设置、配置或备份等数据库管理任务。Neptune 会自动持续地监控您的数据库并将其备份到 Amazon S3,因此可实现精细的时间点恢复。您可以使用 Amazon CloudWatch 监控数据库性能。





使用案例


知识图谱


Amazon Neptune 可帮助您构建知识图谱应用程序。使用知识图谱,您可以将信息存储在图形模型中,并使用图形查询来支持用户轻松导航高度互连的数据集。Neptune 支持开源和开放标准 API,从而您可以快速使用现有信息资源来构建知识图谱,并将其托管在完全托管的服务上。例如,如果用户对“蒙娜丽莎”感兴趣,您还可以帮助他们发现达芬奇的其他艺术作品或卢浮宫的其他艺术品。利用知识图谱,您可以将主题信息添加到产品目录,构建和查询复杂的监管规则模型,或者进行一般信息建模(如维基数据)。




身份图谱


您可以使用 Neptune 为任何身份解析解决方案构建身份图谱,包括设备和社交图谱、个性化和建议以及模式检测。为身份图谱使用图形数据库使您能够轻松地链接标识符和更新配置文件,并以超低延迟进行查询,从而为广告定位、个性化、分析和广告属性提供更快的更新和最新的配置文件数据。


欺诈检测


借助 Amazon Neptune,您可以使用关系以近乎实时的方式处理财务和购买交易,从而轻松检测欺诈模式。Neptune 提供完全托管服务来执行快速图形查询,从而检测潜在购买者是否在使用与已知欺诈案例相同的电子邮件地址和信用卡。如果您要构建零售欺诈检测应用程序,Neptune 可以帮助您构建图形查询,以便轻松检测关系模式,例如多个人与个人电子邮件地址相关联,或者多个人共享同一个 IP 地址但居住在不同的物理地址。




推荐引擎


使用 Amazon Neptune,您可以在图形中存储客户兴趣、好友和购买历史记录等信息之间的关系,并快速查询图形以提出个性化且相关的建议。例如,借助 Neptune,您可以使用高度可用的图形数据库,并根据关注相同运动内容且具有类似购买历史记录的其他人购买的产品,向用户提供产品推荐。或者,您可以识别有共同好友但还不认识对方的人员,然后提供好友推荐。




社交网络


Amazon Neptune 可以快速轻松地处理大量的用户配置文件和交互,从而构建社交网络应用程序。Neptune 能够以高吞吐量实现高度交互式的图形查询,从而为您的应用程序带来社交功能。例如,如果您要向应用程序构建社交源,则可以使用 Neptune 来提供结果,它会优先向用户显示来自其家人、具有其所“赞”更新的好友以及居住在其附近的好友的最新更新。





网络/IT 运营


您可以使用 Amazon Neptune 存储网络图形,并使用图形查询来回答有多少台主机正在运行特定应用程序等问题。Neptune 可以存储和处理数十亿的事件来管理和保护您的网络。如果您检测到异常事件,则可以使用 Neptune 并通过事件属性来查询图形模式,从而快速了解它可能对您的网络产生的影响。您可以查询 Neptune 以找到可能遭入侵的其他主机或设备。例如,如果您在主机上检测到恶意文件,则 Neptune 可以帮助您找到传播恶意文件的主机之间的连接,使您能够进行跟踪,找到下载该恶意文件的原始主机。




生命科学


Amazon Neptune 可帮助您构建支持存储和导航生命科学领域内信息的应用程序,并使用静态加密功能轻松处理敏感数据。例如,您可以使用 Neptune 来存储关于疾病和基因相互作用的模型,并搜索蛋白质途径中的图形模式,以查找可能与疾病相关的其他基因。您可以将化合物建模为图形,并查询分子结构中的模式。Neptune 还可以帮助您整合信息,从而应对医疗保健和生命科学研究领域的挑战。您可以使用 Neptune 跨不同系统创建和存储数据,并专门组织研究出版物,从而快速查找相关信息。





何时使用图形数据库


Amazon Neptune 等图形数据库专门用于存储和导航关系。在社交网络、推荐引擎和欺诈检测等使用案例中,您需要在数据之间创建关系并快速查询这些关系,此时,图形数据库将比关系数据库更具优势。使用关系数据库构建这些类型的应用程序面临着许多挑战。您将需要多个具有多个外键的表。用于导航此数据的 SQL 查询需要嵌套查询和复杂的联接,它们很快就会变得不灵便,而且随着数据量逐渐增加,查询的性能也会降低。

Neptune 使用节点 (数据实体)、边缘 (关系) 和属性等图形结构来表示和存储数据。这些关系存储为数据模型的一等公民。这样,系统便可直接关联节点中的数据,从而显著提高导航数据中关系的查询的性能。Neptune 的大规模交互式性能可有效地实现各种图形使用案例。





合作客户




工作原理

Amazon Neptune 工作原理图



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