Amazon Neptune
قاعدة بيانات الرسم البياني بدون خادم وتحليلات الرسوم البيانية المُدارة بالكامل لقابلية التوسع والتوافر الفائقة
قاعدة بيانات Neptune
Neptune Analytics
Neptune Analytics هو محرك قاعدة بيانات تحليلية لتحليل كميات كبيرة من بيانات الرسم البياني بسرعة للحصول على رؤى والعثور على الاتجاهات من البيانات المخزنة في مجموعات Amazon S3 أو قاعدة بيانات Neptune. تستخدم Neptune Analytics الخوارزميات المضمنة وبحث vector والحوسبة في الذاكرة لتشغيل الاستعلامات على البيانات بعشرات المليارات من العلاقات في ثوانٍ.
الفوائد
الأداء والتحجيم
قم بتوسيع نطاق الرسوم البيانية الخاصة بك باستخدام رؤوس وحواف غير محدودة، وأكثر من 100000 استعلام في الثانية للتطبيقات الأكثر تطلبًا. يصل حجم وحدات التخزين إلى 128 تيبي بايت لكل كتلة كما يمكن قراءة ما يصل إلى 15 نسخة متماثلة لكل كتلة.
تحليل كميات كبيرة من بيانات الرسم البياني
يمكنك العثور على الرؤى بشكل أسرع من خلال تحليل مجموعات بيانات الرسوم البيانية مع عشرات المليارات من العلاقات في غضون ثوانٍ باستخدام خوارزميات مدمجة. قم بإجراء عمليات بحث عن التشابه على المتجهات المخزنة مع الرسم البياني لتطبيقات الذكاء الاصطناعي العامة.
أمان التحليلات
أمِّن تطبيقاتك بميزات تشمل معاملات ACID والنسخ الاحتياطية الآلية (مع قاعدة بيانات Neptune) واللقطات والاسترداد من نقطة زمنية معينة والتشفير النشط وغير النشط ودعم خدمة إدارة الهوية والوصول (IAM) من AWS وخدمة إدارة مفاتيح AWS (AWS KMS).
التوافر والمتانة العالية
وفر مستوى عالٍ من التوفر (99.99% من اتفاقية مستوى الخدمة) لتطبيقاتك واجعل بياناتك دائمة عبر مناطق توافر الخدمات الثلاث (AZs) في منطقة AWS. قم بتحسين وضع التعافي من الكوارث والوصول إلى القراءات المحلية باستخدام قاعدة بيانات Amazon Neptune العالمية.
حالات الاستخدام
تحويل التخصيص من خلال رؤية شاملة للعميل
يمكنك إنشاء رسوم بيانية للملف الشخصي بسهولة من خلال عرض شامل لعملائك. قم بتحسين تخصيص العملاء وزيادة ملاءمة التسويق وتطوير تحليلاتك.
اكتشاف أنماط الاحتيال
يُمكنك إنشاء استعلامات رسومية لاكتشاف أنماط الاحتيال في الوقت الفعلي تقريبًا، وذلك عن طريق نمذجة العلاقات بين الأشخاص والأماكن والمعاملات لاكتشاف العلاقات التي ربما لا تكون واضحةً.
أطلق العنان لتوقعات تعلّم الآلة (ML)
تستخدم Amazon Neptune ML الشبكات العصبونية للرسم البياني (GNNs) لتحسين دقة معظم التنبؤات بالرسوم البيانية بأكثر من 50% عند مقارنتها بالتنبؤات الناتجة عن طرق غير بيانية.
تحسين أمان تكنولجيا المعلومات
يُمكنك كشف البنية الأساسية لتكنولوجيا المعلومات وفحصها بشكل استباقي باستخدام نهج أمان متعدد الطبقات. قم بإعداد نماذج للعلاقات بين الأصول لمعرفة كيف تتفاعل الأبعاد المختلفة لبيئة تكنولوجيا المعلومات.