Dokumentation
Die untenstehenden Links zur Dokumentation bieten einen Überblick über Amazon Neptune mit Anweisungen zur Verwendung der Funktionen in der AWS-Managementkonsole und der AWS-Befehlszeilenschnittstelle. Wir haben AWS-Referenzarchitekturen für die Verwendung von Graphdatenbanken veröffentlicht, um Ihnen bei der Auswahl von Diagrammdatenmodellen und Abfragesprachen zu helfen und Referenzarchitekturen bereitzustellen.
Funktionen – Übersicht
Best Practices
Laden von Daten für Gremlin
Datenzugriff über Gremlin
Laden von RDF-Daten für SPARQL
Datenzugriff über SPARQL
Kurs – Erste Schritte mit Amazon Neptune
(9 Stunden, Grundlagenkurs)
In dieser Videoreihe erfahren Sie mehr über die ersten Schritte mit Amazon Neptune. Sie lernen die Anwendungsfälle und Grundlagen von Neptune kennen, einschließlich der Erstellung und Verwaltung Ihres Clusters, der Erstellung der beliebten Graphen-Modelle Property Graph und RDF des W3C, des Schreibens von Abfragen mit Apache TinkerPop Gremlin und SPARQL, der Behebung von Leistungsproblemen und der Integration mit Tools und Services wie Elasticsearch und AWS Glue.
GitHub-Projekte und Beispiele
AWS Graph Notebook
Gremlin-Client für Amazon Neptune
Amazon Neptune-Beispielanwendungen (SageMaker, Empfehlung, Visualisierung, ETL)
Amazon Neptune-Tools und -Dienstprogramme (Datenkonvertierung, Massenexport, AWS Glue)
Beispiel mit AWS AppSync GraphQL und Amazon Neptune
Amazon Neptune-SigV4-Signaturbibliothek
Amazon Neptune-Gremlin-Client mit SigV4-Signatur
Amazon Neptune-SPARQL-Client mit SigV4-Signatur
Blog-Beiträge
Alle Beiträge zu Amazon Neptune finden Sie im AWS-Blog zu Datenbanken
Videos
Kundenerfahrungen
AWS re:Invent 2020
AWS – Technische Diskussionen
Kundenfallbeispiele
"Eine Graph-Datenbank bietet uns mehr Flexibilität als die relationalen Systeme. Wir müssen in unseren Tabellen [in relationalen Modellen] ggf. viele Verknüpfungen erstellen, was zu einer hohen Latenz eines großen Teils unserer Geschäftslogik führen würde. Eine Graph-Datenbank ist für unseren Anwendungsfall optimal. Amazon Neptune war die Lösung für uns."
Mayank Gupta, Software Engineer – Audible for Business
metaphactory und Amazon Neptune versetzten Siemens Energy in die Lage, einen Wissensgraph für Turbinen zu erstellen und die Verbindungen zwischen ähnlichen Teilen in der gesamten Gasturbinenflotte zu visualisieren. Amazon Neptune ist ein verwalteter Graphdatenbank-Service, der perfekt zur Cloud-first-Strategie von Siemens Energy IT mit einem Schwerpunkt auf Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit, Reduzierung von Wartung und Integration in die vorhandene Plattform auf Amazon Web Services (AWS) passt.
"Wir haben uns für Neptune entschieden, weil es eine leistungsstarke Graph-Datenbank ist, die sich durch Sicherheit, Leistung und Analysefreundlichkeit auszeichnet. In unserem [Kontaktnachverfolgungs]modell ist jeder Nutzerknoten mit einem Geräteknoten verbunden. Wenn sich ein Gerät an einem Standort anmeldet, wird zwischen diesem Gerät und einem scanbaren Asset (einem QR-Code) ein Edge gebildet, der mit einem bestimmten Standort (einem physischen Speicher) in einem verbundenen Unternehmen verknüpft ist. Mit Neptune sind wir in der Lage, diese umfassenden Beziehungen zwischen Nutzern, Anmeldungen und Standorten zu speichern, um Einblicke in die Ausbreitung des Virus zu erhalten."
Aron Szanto, Mitbegründer – Zerobase
"Zusätzlich zur Verschlüsselung auf Datenbankebene mögen wir auch eine Verschlüsselung auf Anwendungsebene. Wenn wir Amazon Neptune verwenden, sind die Daten bereits verschlüsselt, bevor sie in die Datenbank gelangen. Und dann werden sie im Ruhezustand erneut verschlüsselt.”
Zaid Masud, Chief Architect, Next Gen HCM von ADP
"Durch die Nutzung von [Amazon] Neptune und anderen AWS-Services können wir in sehr kurzer Zeit eine kosteneffiziente Datenplattform im großen Maßstab schaffen."
Sasikala Singamaneni, Sofware Engineering Manager, Zeta Global
Weitere Informationen zu Amazon Neptune-Funktionen.
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