Funktionen von Amazon Neptune

Mit Neptune Database können Sie den Lese-Durchsatz erhöhen, um Anwendungsanforderungen mit großem Umfang zu unterstützen, indem Sie bis zu 15 Datenbank-Lesereplikate erstellen. Neptune Replikate nutzen denselben zugrunde liegenden Speicher wie die primäre Instance. So können die Kosten gesenkt und auf das Kopieren von Daten auf die Replikatknoten verzichtet werden. Dadurch wird größere Verarbeitungsleistung für Leseanforderungen freigesetzt und die Verzögerung bei der Replizierung reduziert – häufig bis in den einstelligen Millisekundenbereich. Neptune bietet zusätzlich einen einzelnen Endpunkt für Leseabfragen, sodass die Anwendung verbunden werden kann, ohne dass die Replikate nachverfolgt werden müssen, die hinzugefügt oder entfernt werden.

Neptune unterstützt schnelle, effiziente Klonvorgänge, bei denen ganze Multi-Terabyte-Datenbank-Cluster in wenigen Minuten geklont werden können. Klonen ist für eine Vielzahl von Zwecken nützlich, einschließlich der Anwendungsentwicklung, Tests, Datenbankaktualisierungen, Datenbank-Updates und die Durchführung analytischer Abfragen. Die sofortige Verfügbarkeit von Daten kann Ihre Software-Entwicklungs- und Aktualisierungsprojekte erheblich beschleunigen und die Analysen genauer machen.

Sie können eine Neptune-Datenbank mit nur wenigen Schritten in der Konsole klonen, ohne die Produktionsumgebung zu beeinträchtigen. Der Klon wird auf drei AZs verteilt und repliziert.

Neptune Analytics unterstützt Algorithmen zur Pfadfindung, zur Erkennung von Gemeinschaften (Clustering), zur Identifizierung wichtiger Daten (Zentralität) und zur Quantifizierung von Ähnlichkeiten. Algorithmen zur Pfadfindung ermitteln effizient die kürzeste oder optimalste Route zwischen zwei Knoten. Algorithmen zur Pfadfindung ermöglichen es Ihnen, reale Situationen wie Straßennetze oder soziale Netzwerke als miteinander verbundene Knoten und Edges zu modellieren. Das Finden der kürzesten oder optimalsten Pfade zwischen verschiedenen Punkten ist entscheidend für Anwendungen wie die Routenplanung für GPS-Systeme, die Logistikoptimierung und sogar für die Lösung komplexer Probleme in Bereichen wie Biologie oder Technik.

Algorithmen zur Erkennung von Gemeinschaften berechnen sinnvolle Gruppen oder Cluster von Knoten innerhalb eines Netzwerks und decken so verborgene Muster und Strukturen auf, die Einblicke in die Organisation und Dynamik komplexer Systeme geben können. Dies ist wertvoll in Bereichen wie der Analyse sozialer Netzwerke, der Biologie (zur Identifizierung funktioneller Module in Protein-Protein-Interaktionsnetzwerken) und sogar beim Verständnis des Informationsflusses und der Einflussausbreitung in verschiedenen Domains.

Zentralitätsalgorithmen helfen dabei, die einflussreichsten oder wichtigsten Knoten innerhalb eines Netzwerks zu identifizieren und bieten Einblicke in wichtige Akteure oder kritische Interaktionspunkte. Dies ist nützlich in Bereichen wie der Analyse sozialer Netzwerke, wo es hilft, einflussreiche Personen zu lokalisieren, oder in Verkehrsnetzen, wo es hilft, wichtige Knotenpunkte für effizientes Routing und Ressourcenzuweisung zu identifizieren.

Algorithmen zur Ähnlichkeit von Graphen ermöglichen es Ihnen, die strukturellen Ähnlichkeiten oder Unähnlichkeiten zwischen verschiedenen Graphstrukturen zu vergleichen und zu analysieren und so Einblicke in Beziehungen, Muster und Gemeinsamkeiten zwischen verschiedenen Datensätzen zu erhalten. Dies ist in verschiedenen Bereichen wie der Biologie (zum Vergleich molekularer Strukturen), sozialen Netzwerken (zur Identifizierung ähnlicher Gemeinschaften) und Empfehlungssystemen (zum Vorschlagen ähnlicher Elemente auf der Grundlage von Benutzerpräferenzen) von unschätzbarem Wert.

Neptune ML wird von SageMaker unterstützt, das GNNs verwendet, eine ML-Technik, die speziell für Grafiken entwickelt wurde, um mithilfe von Graphdaten schnelle und genauere Vorhersagen zu treffen. Mit Neptune ML können Sie die Genauigkeit der meisten Vorhersagen für Diagramme um über 50 % verbessern, verglichen mit Vorhersagen, die mit nicht-diagrammgestützten Methoden erstellt wurden.

Genaue Prognosen auf Diagrammen mit Milliarden von Beziehungen zu erstellen, kann schwierig und zeitaufwendig sein. Bestehende ML-Ansätze wie XGBoost können nicht effektiv mit Graphen arbeiten, da sie für tabellarische Daten ausgelegt sind. Daher kann die Verwendung dieser Methoden in Graphen Zeit in Anspruch nehmen, spezielle Fertigkeiten von Entwicklern erfordern und zu suboptimalen Vorhersagen führen.