Amazon Neptune

Schnelle, zuverlässige Graph-Datenbank, entwickelt für die Cloud

Amazon Neptune ist ein schneller, zuverlässiger, vollständig verwalteter Graph-Datenbankservice, mit dem es ganz einfach ist, Anwendungen zu erstellen und auszuführen, die mit stark verbundenen Datensätzen arbeiten. Der Kern von Amazon Neptune ist eine speziell entwickelte, hochleistungsfähige Graphen-Datenbankengine, die für die Speicherung von Milliarden von Beziehungen und die Abfrage des Graphen mit einer Latenzzeit im Millisekundenbereich optimiert ist. Amazon Neptune unterstützt die gängigsten Diagrammmodelle Property Graph und RDF von W3C sowie die zugehörigen Abfragesprachen TinkerPop Gremlin und SPARQL, sodass Sie auf einfache Weise Abfragen erstellen können, die effizient durch hochverknüpfte Datenmengen navigieren. Neptun unterstützt Graphen-Anwendungsfälle wie Empfehlungsengines, Betrugserkennung, Wissensgraphen, Wirkstoffentdeckung und Netzwerksicherheit.

Amazon Neptune ist hochverfügbar, mit Read Replicas, zeitpunktbezogener Wiederherstellung, stetiger Sicherung auf Amazon S3 und Replikation über Availability Zones hinweg. Neptun ist sicher, mit Unterstützung einer Verschlüsselung im Ruhezustand und bei der Übertragung. Neptun ist vollständig verwaltet, Sie müssen sich also keine Sorgen mehr über Datenbankverwaltungsaufgaben wie Hardware-Bereitstellung, Software-Patches, Setup, Konfiguration, Überwachung oder Sicherungen machen.

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Amazon Neptune-Ankündigung bei AWS re:Invent 2017

Vorteile

UNTERSTÜTZT OPEN GRAPH APIS

Amazon Neptune unterstützt Open Graph APIs für Gremlin und SPARQL und bietet eine hohe Leistung für beide genannten Diagrammmodelle und ihre Abfragesprachen. Sie können das Property-Graph-Modell und die zugehörige Open-Source-Abfragesprache Apache TinkerPop Gremlin oder das standardmäßige W3C RDF-Modell (Resource Description Framework) mit der zugehörigen Standardabfragesprache SPARQL auswählen. 

Hohe Leistung und Skalierbarkeit

Amazon Neptune ist eine zweckgerichtete, leistungsstarke Graph-Datenbank, die für die Verarbeitung von Diagrammabfragen optimiert ist. Neptune unterstützt bis zu 15 Read Replicas mit niedriger Latenz über drei Availability Zones, um die Lesekapazität zu skalieren und mehr als einhunderttausend Diagrammabfragen pro Sekunde auszuführen. Sie können Ihre Datenbankimplementierung entsprechend Ihren geänderten Anforderungen von kleineren zu größeren Instance-Typen problemlos nach oben oder unten skalieren. 

Hohe Verfügbarkeit und Beständigkeit

Amazon Neptune ist hoch verfügbar und langlebig. Neptune ist dafür konzipiert, eine Verfügbarkeit von mehr als 99,99 % zu bieten. Es bietet fehlertoleranten Speicher mit automatischer Fehlerbehebung für die Cloud, der sechs Kopien Ihrer Daten in drei Availability Zones repliziert. Neptune sichert Ihre Daten kontinuierlich bei Amazon S3 und stellt sie transparent bei physischen Speicherausfällen wieder her. Bei einer hohen Verfügbarkeit dauert das Instance-Failover normalerweise weniger als 30 Sekunden. 

SEHR SICHER

Amazon Neptune bietet mehrere Sicherheitsebenen für Ihre Datenbank, einschließlich Netzwerkisolierung mit Amazon VPC, Verschlüsselung im Ruhezustand mithilfe von Schlüsseln, die Sie über AWS Key Management Service (KMS) erstellen und verwalten, und Verschlüsselung von Daten während der Übertragung mit TLS. Auf einer verschlüsselten Neptune-Instance werden Daten im zugrunde liegenden Speicher verschlüsselt. Das gilt auch für automatische Sicherungen, Snapshots und Replikate im gleichen Cluster.

Vollständig verwaltet

Mit Amazon Neptune müssen Sie sich keine Sorgen mehr über Datenbankverwaltungsaufgaben wie Hardware-Bereitstellung, Software-Patches, Setup, Konfiguration und Sicherungen machen. Neptune überwacht und sichert automatisch und fortlaufend Ihre Datenbank in Amazon S3 und ermöglicht eine genaue zeitpunktbezogene Wiederherstellung. Sie können die Datenbankleistung mit Amazon CloudWatch überwachen.

Gründe für die Verwendung von Graph-Datenbanken

Graph-Datenbanken wie Amazon Neptune sind speziell zum Speichern und Navigieren von Beziehungen konzipiert. Sie bieten Vorteile gegenüber relationalen Datenbanken für Anwendungsfälle wie Social Networking, Empfehlungs-Engines und Betrugserkennung, bei denen Sie Beziehungen zwischen Daten erstellen und diese Beziehungen schnell abfragen müssen. Beim Erstellen dieser Arten von Anwendungen mithilfe einer relationalen Datenbank bestehen einige Herausforderungen. Sie benötigen mehrere Tabellen mit mehreren Fremdschlüsseln. SQL-Abfragen zum Navigieren in diesen Daten würden verschachtelte Abfragen und komplexe Verknüpfungen erfordern, die schnell unhandlich werden, und die Abfragen würden nicht gut funktionieren, da die Datengröße im Laufe der Zeit zunimmt.

Neptune nutzt Diagrammstrukturen wie Knoten (Datenelemente), Kanten (Beziehungen) und Eigenschaften, um Daten darzustellen und zu speichern. Die Beziehungen werden als Mitglied erster Ordnung des Datenmodells gespeichert. Dadurch können Daten in Knoten direkt verknüpft werden, wodurch die Leistung von Abfragen, die durch Beziehungen in den Daten navigieren, erheblich verbessert wird. Die interaktive Leistung von Neptune bei der Skalierung ermöglicht auf effektive Weise eine breite Palette von Anwendungsfällen für Diagramme.

Anwendungsfälle

Plattform für soziale Netzwerke

Amazon Neptune kann schnell und einfach große Gruppen von Benutzerprofilen und Interaktionen verarbeiten, um Social-Networking-Anwendungen zu erstellen. Neptune ermöglicht äußerst interaktive Diagrammabfragen mit hohem Durchsatz, um soziale Funktionen in Ihre Anwendungen zu integrieren. Wenn Sie beispielsweise einen sozialen Feed in Ihre Anwendung integrieren, können Sie mit Neptune Ergebnisse erzielen, deren Priorität darin besteht, den Benutzern die neuesten Updates von ihrer Familie oder von Freunden, deren Updates ihnen gefallen, oder von Freunden, die in ihrer Nähe wohnen, anzuzeigen.

Neptune-Diagram_social-v3

Empfehlungsmodule

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Mit Amazon Neptune können Sie Beziehungen zwischen Informationen wie Kundeninteressen, Freunden und der Kaufhistorie in einem Diagramm speichern und schnell abfragen, um personalisierte und relevante Empfehlungen abzugeben. Zum Beispiel können Sie mit Neptune eine hochverfügbare Graph-Datenbank verwenden, um einem Benutzer Produktempfehlungen basierend darauf zu unterbreiten, welche Produkte von anderen gekauft wurden, die demselben Sport folgen und eine ähnliche Kaufhistorie aufweisen. Oder Sie können Personen identifizieren, die einen gemeinsamen Freund haben, sich aber noch nicht kennen, und eine Freundschaftsempfehlung abgeben.


Betrugserkennung

Mit Amazon Neptune können Sie Beziehungen nutzen, um Finanz- und Kauftransaktionen nahezu in Echtzeit zu verarbeiten, um Betrugsmuster leicht zu erkennen. Neptune bietet einen vollständig verwalteten Dienst, um schnelle Diagrammabfragen auszuführen und um zu erkennen, dass ein potenzieller Käufer dieselbe E-Mail-Adresse und dieselbe Kreditkarte verwendet wie in einem bekannten Betrugsfall verwendet wurde. Wenn Sie eine Betrugserkennungsanwendung für den Einzelhandel entwickeln, kann Neptune Ihnen beim Erstellen von Diagrammabfragen helfen, um Beziehungsmuster wie mehrere Personen mit einer persönlichen E-Mail-Adresse oder mehrere Personen mit derselben IP-Adresse an verschiedenen physischen Adressen zu erkennen.

Neptune-Diagram_Fraud-Detection

Wissensdiagramme

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Amazon Neptune unterstützt Sie dabei, Wissensdiagrammanwendungen zu erstellen. Mithilfe eines Wissensdiagramms können Sie Informationen in einem Diagrammmodell speichern und mithilfe von Diagrammabfragen Ihre Benutzer in die Lage versetzen, in stark miteinander verbundenen Datensätzen zu navigieren. Neptune unterstützt Open-Source- und Open-Standard-APIs, mit denen Sie vorhandene Informationsressourcen schnell nutzen können, um Ihre Wissensdiagramme zu erstellen und sie in einem vollständig verwalteten Service zu hosten. Wenn beispielsweise ein Benutzer an der Mona Lisa interessiert ist, können Sie ihm auch helfen, andere Kunstwerke von Leonardo da Vinci oder andere Kunstwerke im Louvre zu entdecken. Mithilfe eines Wissensdiagramms können Sie aktuelle Informationen zu Produktkatalogen hinzufügen, komplexe Modelle mit regulatorischen Vorschriften erstellen und abfragen sowie allgemeine Informationen wie Wikidata modellieren.


Biowissenschaften

Amazon Neptune unterstützt Sie bei der Entwicklung von Anwendungen, die Informationen in den Biowissenschaften speichern und darin navigieren, und verarbeitet sensible Daten mithilfe der Verschlüsselung im Ruhezustand. Sie können beispielsweise Neptune verwenden, um Modelle von Krankheits- und Gen-Interaktionen zu speichern, und nach Diagrammmustern in Proteinwegen suchen, um andere Gene zu finden, die mit einer Krankheit assoziiert sein könnten. Sie können chemische Verbindungen als Diagramme modellieren und Muster in molekularen Strukturen abfragen. Neptune unterstützt Sie auch dabei, Informationen zu integrieren, um die Herausforderungen der Forschung in den Bereichen Gesundheitswesen und Biowissenschaft anzugehen. Sie können mit Neptune Patientenbeziehungen aus medizinischen Datensätzen über verschiedene Systeme hinweg erstellen und speichern sowie Forschungsveröffentlichungen thematisch organisieren, um schnell relevante Informationen zu finden.

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Netzwerk-/IT-Betrieb

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Mit Amazon Neptune können Sie ein Diagramm Ihres Netzwerks speichern und mithilfe von Diagrammabfragen Fragen z. B. dahingehend beantworten, wie viele Hosts eine bestimmte Anwendung ausführen. Neptune kann Milliarden von Ereignissen speichern und verarbeiten, um Ihr Netzwerk zu verwalten und zu sichern. Wenn Sie ein Ereignis entdecken, das eine Anomalie darstellt, können Sie mithilfe von Neptune schnell verstehen, wie sich dieses Ereignis auf Ihr Netzwerk auswirken könnte, indem Sie anhand der Attribute des Ereignisses ein Diagrammmuster abfragen. Sie können Neptune abfragen, um andere Hosts oder Geräte zu finden, die möglicherweise beschädigt sind. Wenn Sie beispielsweise eine schädliche Datei auf einem Host finden, können Sie mithilfe von Neptune die Verbindungen zwischen den Hosts finden, die die schädliche Datei verbreiten, und sie auf den ursprünglichen Host zurückverfolgen, der sie heruntergeladen hat.

Kundenvorschau

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600x400_Siemens-Corporation_Logo
600x400_FINRA-Financial-Industry-Regulatory-Authority_Logo
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Funktionsweise

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Blog-Beiträge

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