ميزات Amazon Neptune

قاعدة بيانات Amazon Neptune Database Serverless هي خيار نشر عند الطلب يقوم تلقائيًا بضبط سعة قاعدة البيانات بناءً على احتياجات التطبيق. يمكن لقاعدة بيانات Neptune Database Serverless توسيع أعباء عمل قاعدة بيانات الرسم البياني على الفور لمئات الآلاف من الاستعلامات. تقوم Neptune Serverless بضبط السعة لتوفير الكمية المناسبة من موارد قاعدة البيانات التي يحتاجها التطبيق، وتدفع فقط مقابل السعة المستهلكة، مما يوفر ما يصل إلى 90% من تكاليف قاعدة البيانات مقارنة بسعة الذروة.

Neptune عبارة عن قاعدة بيانات بيانية عالية الأداء مصممة لغرض معين. تقوم Neptune بتخزين بيانات الرسم البياني والتنقل فيها بكفاءة وتستخدم بنية موسعة ومحسّنة في الذاكرة للسماح بتقييم الاستعلام السريع عبر الرسوم البيانية الكبيرة. باستخدام قاعدة بيانات Neptune، يمكنك استخدام إما Gremlin أو openCypher أو SPARQL لتشغيل استعلامات قوية يسهل كتابتها وتنفيذها بشكل جيد. مع Neptune Analytics، يمكنك استخدام openCypher.

من خلال بضع خطوات في وحدة إدارة تحكم AWS، يمكنك توسيع نطاق موارد الحوسبة والذاكرة التي تدعم مجموعة الإنتاج أو تحجيمها. باستخدام قاعدة بيانات Neptune، يمكنك التوسع عن طريق إنشاء مثيلات متماثلة جديدة بالحجم المطلوب أو عن طريق إزالة المثيلات. عادةً ما تكتمل عمليات تكيف الحوسبة خلال دقائق معدودة.

تستخدم قاعدة بيانات Neptune بنية تخزين موزعة ومشتركة ستنمو تلقائيًا مع نمو احتياجات تخزين قاعدة البيانات الخاصة بك. يتم تخزين بيانات Neptune في وحدة تخزين عنقودية ذات توفر عالٍ من مناطق توافر متعددة (Multi-AZ). عند إنشاء مجموعة Neptune DB، يتم تخصيص سِعة تخزين واحدة لها حجمه 10 جيبي بايت. مع زيادة حجم البيانات وتجاوز مساحة التخزين المخصصة حاليًا، يقوم Neptune تلقائيًا بتوسيع حجم الكتلة من خلال إضافة سِعات تخزين جديدة. يمكن أن يزيد حجم كتلة Neptune إلى الحد الأقصى 128 تيبي بايت (TiB) في مناطق AWS المدعومة باستثناء الصين وGovCloud. لا تحتاج إلى توفير مساحة تخزين زائدة لقاعدة البيانات الخاصة بك للتعامل مع النمو المستقبلي.

باستخدام قاعدة بيانات Neptune، يمكنك زيادة معدل القراءة لدعم طلبات التطبيقات ذات الحجم الكبير من خلال إنشاء ما يصل إلى 15 نسخة متماثلة لقراءة قاعدة البيانات. تشترك النسخ المتماثلة لـ Neptune في نفس التخزين الأساسي مثل المثيل المصدر، مما يقلل التكاليف ويتجنب الحاجة إلى إجراء عمليات الكتابة في العقد المتماثلة. يؤدي ذلك إلى توفير المزيد من طاقة المعالجة لخدمة طلبات القراءة وتقليل وقت تأخر النسخ المتماثلة - غالبًا إلى أجزاء من الثانية مكونة من رقم واحد. يوفر Neptune أيضًا نقطة نهاية واحدة لاستعلامات القراءة حتى يتمكن التطبيق من الاتصال دون الحاجة إلى تتبع النسخ المتماثلة عند إضافتها وإزالتها.

تتم مراقبة صحة قاعدة بيانات Neptune الخاصة بك ومثيل EC2 الأساسي الخاص بها باستمرار. في حالة فشل المثيل الذي يقوم بتشغيل قاعدة البيانات الخاصة بك، تتم إعادة تشغيل قاعدة البيانات والعمليات المرتبطة بها تلقائيًا. لا يتطلب استرداد Neptune إعادة التشغيل الطويلة المحتملة لسجلات إعادة قاعدة البيانات، لذا فإن أوقات إعادة تشغيل المثيل عادةً ما تكون 30 ثانية أو أقل. كما أنها تعزل ذاكرة التخزين المؤقت لقاعدة البيانات عن عمليات قاعدة البيانات، مما يسمح لذاكرة التخزين المؤقت بالاستمرار بعد إعادة تشغيل قاعدة البيانات.

في حالة فشل المثيل، تقوم Neptune تلقائيًا بتجاوز الفشل إلى 1 من أصل ما يصل إلى 15 نسخة متماثلة من Neptune قمت بإنشائها في أي من مناطق التوفر الثلاث. إذا لم يتم توفير نسخ متماثلة من Neptune، في حالة الفشل، ستحاول Neptune إنشاء مثيل قاعدة بيانات جديد لك تلقائيًا.

بالنسبة لقاعدة بيانات Neptune، يتم تقوية كل جزء بحجم 10 جيبي بايت من حجم قاعدة البيانات لديك ليكون متينًا عبر ثلاث مناطق توفر خدمات. تستخدم قاعدة بيانات Neptune تخزينًا يتحمّل الأخطاء ويعالج بشفافية فقدان ما يصل إلى نسختين من البيانات دون التأثير على توافر الحفظ في قاعدة البيانات وما يصل إلى ثلاث نسخ دون التأثير على توافر القراءة. يعد تخزين قاعدة بيانات Neptune أيضًا معالجًا ذاتيًا - يتم فحص كتل البيانات والأقراص باستمرار بحثًا عن الأخطاء واستبدالها تلقائيًا.

تتيح إمكانية النسخ الاحتياطي في قاعدة بيانات Neptune الاسترداد في الوقت المناسب للمثيل الخاص بك. يسمح لك هذا باستعادة قاعدة البيانات الخاصة بك إلى أي ثانية خلال فترة الاحتفاظ، حتى آخر 5 دقائق. يمكن تكوين فترة الاحتفاظ بالنسخ الاحتياطي التلقائي حتى 35 يومًا. يتم تخزين النسخ الاحتياطية التلقائية في Amazon S3، التي تم تصميمها لضمان المتانة بنسبة 99.999999999%. النسخ الاحتياطية لـ Neptune تلقائية وتدريجية ومستمرة وليس لها أي تأثير على أداء قاعدة البيانات.

نسخ قاعدة البيانات (snapshots) هي نسخ احتياطية بدأها المستخدم لمثيلك المُخزَّن في Amazon S3 والتي سيتم الاحتفاظ بها حتى تقوم بحذفها بشكل صريح. إنها تستخدم اللقطات الإضافية التلقائية لتقليل الوقت والتخزين المطلوبين. يمكنك إنشاء مثيل جديد من نسخة قاعدة البيانات وقتما تشاء.

تم تصميم قاعدة بيانات Amazon Neptune العالمية للتطبيقات الموزعة عالميًا، مما يسمح لقاعدة بيانات Neptune واحدة بالتوسع في مناطق متعددة. حيث تقوم بتكرار بيانات الرسم البياني مع تأثير ضئيل على أداء قاعدة البيانات، وتتيح القراءة المحلية السريعة مع زمن انتقال منخفض في كل منطقة، وتوفر التعافي من الكوارث في حالة انقطاع التيار على مستوى المنطقة.

يتم تشغيل قاعدة بيانات Neptune في السحابة الخاصة الافتراضية بـ Amazon‏ (Amazon VPC)، مما يسمح لك بعزل قاعدة البيانات الخاصة بك في شبكتك الافتراضية والاتصال بالبنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات المحلية باستخدام شبكات IPsec VPN المشفرة القياسية في الصناعة. بالإضافة إلى ذلك، باستخدام تكوين Neptune VPC، يمكنك تكوين إعدادات جدار الحماية والتحكم في وصول الشبكة إلى مثيلات قاعدة البيانات الخاصة بك.

تتكامل Amazon Neptune مع إدارة الهوية والوصول في AWS‏ (IAM) وتوفر لك القدرة على التحكم في الإجراءات التي يمكن لمستخدمي IAM والمجموعات اتخاذها على موارد Neptune المحددة بما في ذلك مثيلات قاعدة البيانات ونُسَخ قاعدة البيانات ومجموعات معلمات قاعدة البيانات واشتراكات أحداث قاعدة البيانات ومجموعات خيارات قاعدة البيانات. بالإضافة إلى ذلك، يمكنك وضع علامة على موارد Neptune الخاصة بك والتحكم في الإجراءات التي يمكن لمستخدمي IAM والمجموعات اتخاذها على مجموعات الموارد التي لها نفس العلامة (وقيمة العلامة). على سبيل المثال، يمكنك تكوين قواعد IAM الخاصة بك لضمان قدرة المطورين على تعديل مثيلات قاعدة بيانات «التطوير»، ولكن يمكن لمسؤولي قاعدة البيانات فقط تعديل وحذف مثيلات قاعدة بيانات «الإنتاج».

توفر Neptune وصولاً دقيقًا للمستخدمين الذين يستردون واجهات برمجة تطبيقات مستوى بيانات Neptune باستخدام IAM لتنفيذ إجراءات بيانات الرسم البياني، مثل قراءة البيانات وكتابتها وحذفها من الرسم البياني، والإجراءات غير المتعلقة بالبيانات الرسومية، مثل بدء أنشطة Neptune ML ومراقبتها والتحقق من حالة أنشطة مستوى البيانات الجارية. على سبيل المثال، قم بإنشاء سياسة ذات وصول للقراءة فقط لمحللي البيانات الذين لا يحتاجون إلى معالجة بيانات الرسم البياني، وسياسة تتيح الوصول للقراءة والكتابة للمطورين الذين يستخدمون الرسم البياني لتطبيقاتهم، وسياسة لعلماء البيانات الذين يحتاجون إلى الوصول إلى أوامر Neptune ML.

تدعم Neptune التشفير أثناء النقل باستخدام الإصدار 1.2 من TLS. تتيح لك Neptune تشفير قواعد البيانات باستخدام المفاتيح التي تقوم بإنشائها والتحكم فيها من خلال خدمة خدمة إدارة المفاتيح من AWS‏ (AWS KMS). في مثيل قاعدة البيانات الذي يعمل بتشفير Neptune، يتم تشفير البيانات المخزنة غير النشطة في وحدة التخزين الأساسية، وكذلك النسخ الاحتياطية التلقائية واللقطات والنسخ المتماثلة في نفس المجموعة.

تسمح لك Amazon Neptune بتسجيل أحداث قاعدة البيانات بأقل تأثير على أداء قاعدة البيانات. يمكن تحليل السجلات لاحقًا لإدارة قواعد البيانات والأمان والحوكمة والامتثال التنظيمي وأغراض أخرى. يمكنك أيضًا مراقبة النشاط عن طريق إرسال سجلات التدقيق إلى Amazon CloudWatch.

يمكنك البدء باستخدام Neptune من خلال إطلاق مثيل قاعدة بيانات Neptune جديد أو رسم Neptune Analytics باستخدام وحدة إدارة تحكم AWS. تم تكوين مثيلات قاعدة بيانات Neptune مسبقًا باستخدام المعلمات والإعدادات المناسبة لفئة مثيل قاعدة البيانات التي حددتها. يمكنك تشغيل مثيل قاعدة البيانات وتوصيل التطبيق الخاص بك في غضون دقائق دون تكوين إضافي. توفر مجموعات معلمات قاعدة البيانات تحكمًا وضبطًا دقيقين لقاعدة البيانات الخاصة بك.

تعمل Neptune على تسهيل تشغيل قاعدة بيانات الرسم البياني عالية الأداء. مع Neptune، لا تحتاج إلى إنشاء فهارس مخصصة على بيانات الرسم البياني الخاصة بك. توفر Neptune قيودًا على المهلة واستخدام الذاكرة لتقليل تأثير الاستعلامات التي تستهلك الكثير من الموارد.

توفر Neptune مقاييس Amazon CloudWatch لمثيلات قاعدة البيانات الخاصة بك. يمكنك استخدام وحدة إدارة تحكم AWS لعرض أكثر من 20 مقياسًا تشغيليًا رئيسيًا لمثيلات قاعدة البيانات، بما في ذلك الحوسبة والذاكرة والتخزين ومعدل نقل الاستعلام والاتصالات النشطة.

ستحافظ Neptune على تحديث قاعدة البيانات الخاصة بك بأحدث التصحيحات. يمكنك التحكم في ما إذا كان المثيل الخاص بك قد تم تصحيحه ومتى تم ذلك من خلال إدارة إصدار محرك قاعدة البيانات.

يمكن لـ Neptune إخطارك عن طريق البريد الإلكتروني أو الرسائل القصيرة بأحداث قاعدة البيانات المهمة مثل تجاوز الفشل التلقائي. يمكنك استخدام وحدة إدارة تحكم AWS للاشتراك في أحداث قاعدة البيانات المختلفة المرتبطة بقواعد بيانات Neptune الخاصة بك.

تدعم Neptune عمليات الاستنساخ السريعة والفعالة، حيث يمكن استنساخ مجموعات قواعد بيانات كاملة بأحجام بالتيرابايت في دقائق. يعد الاستنساخ مفيدًا لعدد من الأغراض بما في ذلك تطوير التطبيقات والاختبار وتحديثات قاعدة البيانات وتشغيل الاستعلامات التحليلية. يمكن أن يؤدي التوافر الفوري للبيانات إلى تسريع تطوير البرامج وترقية المشاريع بشكل كبير وجعل التحليلات أكثر دقة.

يمكنك استنساخ قاعدة بيانات Neptune ببضع خطوات فقط في وحدة إدارة تحكم AWS، دون التأثير على بيئة الإنتاج. يتم توزيع الاستنساخ ونَسخه عبر ثلاث مناطق توافر.

يتم تشغيل Amazon Neptune ML بواسطة SageMaker التي تستخدم شبكات GNN، وهي تقنية تعلم آلة (ML) مصممة خصوصًا للرسوم البيانية، لإجراء تنبؤات سريعة وأكثر دقة باستخدام بيانات الرسم البياني. باستخدام Neptune ML، يمكنك تحسين دقة معظم التنبؤات بالرسوم البيانية بأكثر من 50% عند مقارنتها بعمل تنبؤات باستخدام طرق مستندة إلى الرسوم البيانية.

يمكن أن يكون إجراء تنبؤات دقيقة على الرسوم البيانية بمليارات العلاقات أمرًا صعبًا ويستغرق وقتًا طويلاً. لا يمكن أن تعمل أساليب ML الحالية مثل XGBoost بشكل فعال على الرسوم البيانية لأنها مصممة للبيانات المجدولة. ونتيجة لذلك، يمكن أن يستغرق استخدام هذه الأساليب على الرسوم البيانية وقتًا، ويتطلب مهارات متخصصة من المطورين، وينتج تنبؤات دون المستوى الأمثل.

بحث Vector يسهّل عليك إنشاء تجارب بحث محسّنة لتعلم الآلة وتطبيقات الذكاء الاصطناعي المولّد (generative AI). يجب عليك استخدام بحث vector إذا كنت ترغب في إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي المولّد التي تجمع البيانات في مجال التطبيق والبحث عن التشابه في عمليات تضمين vector. يمنحك بحث vector عبر بيانات الرسم البياني تكلفة إجمالية أقل للملكية ونفقات إدارية أبسط لأنك لست بحاجة إلى إدارة مخازن بيانات منفصلة أو إنشاء مسارات أو القلق بشأن الحفاظ على مزامنة مخازن البيانات.

يمكن للعملاء الذين يبنون تطبيقات الذكاء الاصطناعي المولّد استخدام بحث vector لزيادة نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) الخاصة بهم من خلال دمج استعلامات الرسم البياني للسياق الخاص بالنطاق مع نتائج البحث عن التشابه القريب بزمن انتقال منخفض على عمليات التضمين المستوردة من نماذج LLMs المستضافة في Amazon Bedrock أو GNNs في GraphStorm أو مصادر أخرى. تم دمج Neptune مع LangChain، وهو إطار Python مفتوح المصدر يجعل من السهل تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي المولّد باستخدام LLMs.

تعتبر الرسوم البيانية للممتلكات شائعة لأنها مألوفة للمطورين الذين اعتادوا على النماذج الارتباطية. توفر لغة Gremlin طريقة لعبور الرسوم البيانية للممتلكات بسرعة. تدعم Amazon Neptune نموذج الرسم البياني للملكية باستخدام لغة Apache TinkerPop Gremlin مفتوحة المصدر وتوفر خادم Gremlin Websockets الذي يدعم الإصدار 3.3 من TinkerPop. مع Neptune، يمكنك إنشاء عمليات عبور سريعة لـ Gremlin على الرسوم البيانية للممتلكات. يمكن لتطبيقات Gremlin الحالية استخدام Neptune بسهولة عن طريق تغيير تكوين خدمة Gremlin للإشارة إلى مثيل Neptune.

يعد إطار وصف الموارد (RDF) شائعًا لأنه يوفر المرونة لنمذجة مجالات المعلومات المعقدة. هناك عدد من مجموعات البيانات المجانية أو العامة الحالية المتاحة في RDF بما في ذلك Wikidata وPubChem، وهي قاعدة بيانات للجزيئات الكيميائية. تدعم Amazon Neptune معايير الويب الدلالية لـ W3C الخاصة بـ RDF 1.1 و SPARQL 1.1 (الاستعلام والتحديث)، وتوفر نقطة نهاية HTTP REST التي تنفذ بروتوكول SPARQL 1.1. باستخدام Neptune، يمكنك بسهولة استخدام نقطة نهاية SPARQL لكل من تطبيقات الرسم البياني الحالية والجديدة.

تدعم Neptune إنشاء تطبيقات الرسم البياني باستخدام openCypher، وهي حاليًا واحدة من أكثر لغات الاستعلام شيوعًا للمطورين الذين يعملون مع قواعد بيانات الرسم البياني. يحب المطورون ومحللو الأعمال وعلماء البيانات الصيغة المستوحاة من SQL من openCypher لأنها توفر بنية مألوفة لإنشاء استعلامات لتطبيقات الرسم البياني. بالنسبة لقاعدة بيانات Neptune، يمكن استخدام لغات استعلام openCypher وGremlin معًا على نفس بيانات الرسم البياني للممتلكات. دعم openCypher متوافق مع بروتوكول Bolt لمواصلة تشغيل التطبيقات التي تستخدم بروتوكول Bolt للاتصال بـ Neptune.

تدعم Neptune التحميل المجمع السريع والمتوازي لبيانات الرسم البياني للممتلكات المخزنة في S3. يمكنك استخدام واجهة REST لتحديد موقع S3 للبيانات. تستخدم تنسيق CSV المحدد لتحميل البيانات إلى العقد والحواف. لمزيد من التفاصيل، راجع وثائق التحميل المجمع للرسم البياني للممتلكات في Neptune.

تدعم قاعدة بيانات Neptune التحميل المجمع السريع والمتوازي لبيانات RDF المخزنة في S3. يمكنك استخدام واجهة REST لتحديد موقع S3 للبيانات. يتم دعم تسلسلات N-Triples (NT) وN-Quads (NQ) وRDF/XML وTurtle RDF 1.1. لمزيد من التفاصيل، راجع وثائق التحميل المجمع لـ Neptune RDF.

تدعم Neptune Analytics خوارزميات البحث عن المسار واكتشاف المجتمعات (التجميع) وتحديد البيانات المهمة (المركزية) وقياس التشابه. تحدد خوارزميات البحث عن المسار بكفاءة المسار الأقصر أو الأمثل بين عقدتين. تسمح لك خوارزميات البحث عن المسار بنمذجة مواقف العالم الحقيقي، مثل شبكات الطرق أو الشبكات الاجتماعية، كالعقد والحواف المترابطة. يعد العثور على أقصر المسارات أو أكثرها مثالية بين النقاط المختلفة أمرًا بالغ الأهمية في تطبيقات مثل تخطيط المسار لأنظمة GPS وتحسين الخدمات اللوجستية وحتى في حل المشكلات المعقدة في مجالات مثل البيولوجيا أو الهندسة.

خوارزميات اكتشاف المجتمع تحسب المجموعات ذات المغزى من العقد داخل الشبكة، وتكشف عن الأنماط والهياكل المخفية التي يمكن أن توفر رؤى حول تنظيم وديناميكيات الأنظمة المعقدة. هذا مفيد في مجالات مثل تحليل الشبكات الاجتماعية، وعلم الأحياء (لتحديد الوحدات الوظيفية في شبكات تفاعل البروتين-بروتين)، وحتى في فهم تدفق المعلومات والتأثير على الانتشار في مختلف المجالات.

تساعد خوارزميات المركزية في تحديد العقد الأكثر تأثيرًا أو أهمية داخل الشبكة، مما يوفر رؤى حول العناصر الرئيسية أو نقاط التفاعل الحرجة. يعد هذا مفيدًا في مجالات مثل تحليل الشبكات الاجتماعية، حيث يساعد في تحديد الأفراد المؤثرين، أو في شبكات النقل، حيث يساعد في تحديد المراكز الحاسمة للتوجيه الفعال وتخصيص الموارد.

تسمح لك خوارزميات تشابه الرسم البياني بمقارنة وتحليل أوجه التشابه الهيكلية أو الاختلافات بين هياكل الرسم البياني المختلفة، مما يتيح رؤى حول العلاقات والأنماط والقواسم المشتركة عبر مجموعات البيانات المتنوعة. هذا أمر لا يقدر بثمن في مجالات مختلفة مثل علم الأحياء (لمقارنة الهياكل الجزيئية) والشبكات الاجتماعية (لتحديد المجتمعات المماثلة) وأنظمة التوصية (لاقتراح عناصر مماثلة بناءً على تفضيلات المستخدم).

تقع Neptune ضمن نطاق أكثر من 20 معيارًا دوليًا للامتثال تتراوح من FedRAMP (المتوسط والعالي) إلى SOC‏ (1‏،2‏،3)، وهي أيضًا مؤهلة لقانون HIPAA. يمكن العثور على القائمة الكاملة للمعايير التي تتوافق معها Neptune في خدمات AWS الواقعة ضمن نطاق برنامج الامتثال.

لا يوجد التزام مسبق مع Neptune؛ تدفع رسومًا بالساعة لكل مثيل تقوم بتشغيله، أو موارد قاعدة البيانات التي تستهلكها بلا خادم. عند الانتهاء من مثيل قاعدة بيانات Neptune، يمكنك حذفه. لا تحتاج إلى الإفراط في توفير مساحة التخزين كهامش أمان، وتدفع فقط مقابل مساحة التخزين التي تستهلكها فعلاً. لمعرفة المزيد من التفاصيل، تفضل بزيارة صفحة تسعير Neptune.