Funktionen von Amazon Neptune

Mit Amazon Neptune können Sie anspruchsvolle, interaktive Graph-Anwendungen erstellen, die innerhalb von Millisekunden Milliarden von Beziehungen abfragen können. SQL-Abfragen für optimal verbundene Daten sind komplex und schwer in der Leistung zu verbessern. Stattdessen können Sie mit Amazon Neptune die beliebten Graph-Abfragesprachen Apache TinkerPop Gremlin und SPARQL von W3C und openCypher verwenden, um leistungsfähige Abfragen auszuführen, die leicht zu verfassen sind und bei verbundenen Daten eine gute Leistung zeigen. Auf diese Weise wird die Komplexität der Codes erheblich verringert, und Sie können schneller Anwendungen erstellen, die Beziehungen verarbeiten.

Neptune bietet ein SLA von 99,9 %, was durch eine enge Integration der Datenbank-Engine in eine SSD-gesicherte, virtuelle Speicherebene, die speziell für Datenbank-Workloads konzipiert wurde, die Datenbankleistung und Verfügbarkeit erhöht. Der Speicher von Neptune ist fehlertolerant und repariert sich selbst; Datenträgerfehler werden ohne Verlust der Datenbankverfügbarkeit im Hintergrund behoben. Amazon Neptune ist so konzipiert, dass es Datenbankausfälle erkennt und automatisch neu startet, und zwar ohne dass Crash Recovery oder eine Neuerstellung des Datenbank-Cache erforderlich wäre. Schlägt die ganze Instance fehl, führt Neptune automatisch einen Failover zu einer von bis zu 15 Read Replicas durch.

Sie können eine Neptune-Datenbank-Instance mit ein paar Schritte in der Neptune-Konsole starten. Neptune skaliert den Speicher automatisch, indem es den Speicher erweitert und die E/As neu ausgleicht, und bietet so konstante Leistung, ohne dass Überkapazitäten bereitgestellt werden müssten.

Serverless-Option
Amazon Neptune Serverless ist On-Demand-Bereitstellungsoption, die die Datenbankkapazität automatisch an den Anwendungsbedarf anpasst. Neptune Serverless kann Graphdatenbank-Workloads sofort auf Hunderttausende von Abfragen skalieren. Neptune Serverless passt die Kapazität an, um genau die Menge an Datenbankressourcen bereitzustellen, die die Anwendung benötigt. Sie zahlen nur für die verbrauchte Kapazität und sparen so bis zu 90 % der Datenbankkosten im Vergleich zur Spitzenkapazität.

Hohe Durchgangsleistung, geringe Latenzzeit für Graphenabfragen
Neptune ist eine zweckgerichtete, leistungsstarke Graphdatenbank-Engine. Neptune speichert und navigiert effizient durch Graph-Daten und verwendet eine speicheroptimierte Scale-Up-Architektur, um eine schnelle Abfrageevaluierung über große Graphen durchzuführen. Mit Neptune können Sie entweder Gremlin, openCypher oder SPARQL verwenden, um leistungsfähige Abfragen auszuführen, die leicht zu verfassen sind und eine gute Leistung zeigen.

Einfache Skalierung von Datenbank-Rechenressourcen
Mit einigen wenigen Schritten in der AWS-Managementkonsole können Sie die Rechen- und Speicherressourcen, die Ihren Produktions-Cluster antreiben, vergrößern oder verkleinern, indem Sie neue Replica-Instances der gewünschten Größe erstellen oder Instances entfernen. Skalierungsvorgänge bei der Datenverarbeitung dauern in der Regel nur wenige Minuten.

Speicher, der sich automatisch in der Größe anpasst
Neptune verwendet eine verteilte und gemeinsam genutzte Speicherarchitektur, die automatisch wächst, wenn der Speicherbedarf Ihrer Datenbank steigt. Neptune-Daten werden in einem Cluster-Volume mit Multi-AZ-Hochverfügbarkeit gespeichert. Wenn ein Neptune-DB-Cluster erstellt wird, wird ihm ein einzelnes Segment von 10 GB zugewiesen. Wenn das Datenvolumen zunimmt und den derzeit zugewiesenen Speicherplatz übersteigt, erweitert Neptune automatisch das Cluster-Volumen durch Hinzufügen neuer Segmente. Ein Neptune-Cluster-Volume kann in den unterstützten Regionen außer China und GovCloud auf eine maximale Größe von 128 Tebibytes (TiB) anwachsen. Sie müssen in Hinblick auf zukünftiges Wachstum keine Überkapazitäten für die Speicherung bereitstellen.

Read Replicas mit geringer Latenzzeit
Erhöhen Sie den Lese-Durchsatz, um Anwendungsanforderungen mit großem Umfang zu unterstützen, indem Sie bis zu 15 Datenbank-Read-Replicas erstellen. Neptune Replicas nutzen denselben zugrunde liegenden Speicher wie die primäre Instance. So können die Kosten gesenkt und auf das Kopieren von Daten auf die Replica-Knoten 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 Replicas nachverfolgt werden müssen, die hinzugefügt oder entfernt werden.

Überwachung und Reparatur von Instances
Die Fehlerfreiheit Ihrer Neptune-Datenbank und seiner zugrundeliegenden EC2-Instance wird fortlaufend überwacht. Wenn die Instance, die Ihre Datenbank antreibt, ausfällt, werden die Datenbank und die dazugehörigen Prozesse automatisch neu gestartet. Bei der Wiederherstellung durch Neptune ist keine potenziell langwierige Wiedergabe der Datenbank-Wiederholungsprotokolle erforderlich, sodass die für einen Neustart benötigte Zeit normalerweise 30 Sekunden oder weniger beträgt. Amazon Aurora isoliert auch den Puffercache der Datenbank von den Datenbankprozessen, sodass der Cache auch bei einem Neustart erhalten bleibt.

Multi-AZ-Bereitstellungen mit Read Replicas
Bei Ausfall einer Instance automatisiert Neptune den Failover auf eine von bis zu 15 Neptune-Replicas, die Sie in einer von drei Availability Zones erstellt haben. Falls keine Neptune Replicas bereitgestellt wurden, versucht Neptune bei einem Ausfall, eine neue Datenbank-Instance für Sie zu erstellen.

Fehlertolerante Speicherung, die Probleme automatisch behebt
Jeder 10 GB-Block Ihrer Datenbank wird sechsfach und in drei Availability Zones repliziert. Neptune ist fehlertolerant und verarbeitet transparent den Verlust von bis zu zwei Kopien der Daten ohne Beeinträchtigung der Schreibverfügbarkeit der Datenbank, und bis zu drei Kopien ohne Beeinträchtigung der Verfügbarkeit von Leseleistung. Der Speicher von Neptune repariert sich ebenfalls selbst: Datenblöcke und Festplatten werden kontinuierlich auf Fehler gescannt und automatisch ersetzt.

Automatische, fortlaufende, inkrementelle Backups und zeitpunktbezogene Wiederherstellung
Mit der Backup-Funktion von Neptune können Sie eine zeitpunktbezogene Wiederherstellung für Ihre Instance durchführen. Sie erhalten so die Möglichkeit, für jede einzelne Sekunde innerhalb des Aufbewahrungszeitraums bis auf die letzten fünf Minuten eine Wiederherstellung Ihrer Datenbank vorzunehmen. Der Aufbewahrungszeitraum für automatische Sicherungen kann auf bis zu 35 Tage konfiguriert werden. Automatisierte Backups werden in Amazon S3 gespeichert, das für eine Beständigkeit von 99,999999999 % konzipiert ist. Sicherungen erfolgen in Neptune automatisch, inkrementell und fortlaufend, und haben keine Auswirkung auf die Leistung der Datenbank.

Datenbank-Snapshots
Datenbank-Snapshots sind vom Benutzer gestartete, in Amazon S3 gespeicherte Backups Ihrer Instance, die dort aufbewahrt werden, bis Sie sie ausdrücklich löschen. Sie verwenden die automatisierten inkrementellen Snapshots zur Reduktion des Zeit- und Speicherbedarfs. Sie können zu jedem beliebigen Zeitpunkt eine neue Instance aus einem Datenbank-Snapshot erstellen.

Globale Datenbank
Die globale Amazon-Neptune-Datenbank wurde für global verteilte Anwendungen entwickelt, so dass eine einzige Neptune-Datenbank mehrere AWS-Regionen abdecken kann. Sie repliziert die graphischen Daten mit geringen Auswirkungen auf die Datenbankleistung, ermöglicht schnelle lokale Lesezugriffe in jeder Region mit einer niedrigen Latenzzeit und bietet eine Notfallwiederherstellung im Falle von regionalen Ausfällen.

Unterstützt Apache TinkerPop Gremlin für Property-Graphs
Property-Graphs sind beliebt, da sie den Entwicklern vertraut sind, die den Umgang mit relationalen Modellen gewöhnt sind. Die Traversal-Sprache Gremlin bietet eine Möglichkeit, Property-Graphs schnell zu durchlaufen. Amazon Neptune unterstützt das Property Graph-Modell mit der Open-Source-Sprache Apache TinkerPop Gremlin Traversal und bietet einen Gremlin Websockets-Server, der TinkerPop Version 3.3 unterstützt. Mit Neptune können Sie zügig schnelle Gremlin-Traversals über Property-Graphen erstellen. Vorhandene Gremlin-Anwendungen können Neptune problemlos nutzen, indem die Gremlin-Servicekonfiguration geändert wird, sodass sie auf eine Neptune-Instance verweist.

Unterstützt das Resource Description Framework (RDF) 1.1 und SPARQL 1.1 von W3C
RDF ist beliebt, weil es eine flexible Modellierung komplexer Informations-Domains ermöglicht. Es stehen eine Reihe kostenloser oder öffentlicher Datensätze in RDF zur Verfügung, einschließlich Wikidata und PubChem, einer Datenbank für chemische Moleküle. Amazon Neptune unterstützt die Semantic Web Standards des W3C von RDF 1.1 und SPARQL 1.1 (Query and Update) und bietet einen HTTP REST-Endpunkt, der das SPARQL Protocol 1.1 implementiert. Mit Neptune können Sie einfach den SPARQL-Endpunkt für bestehende und neue Graph-Anwendungen verwenden.

Unterstützt openCypher v9 für Property-Graph
Neptune unterstützt die Erstellung von Graphanwendungen mit openCypher, einer der derzeit beliebtesten Abfragesprachen für Entwickler, die mit Graphdatenbanken arbeiten. Entwickler, Business-Analysten und Datenwissenschaftler schätzen die von SQL inspirierte Syntax von openCypher, da sie eine vertraute Struktur für die Erstellung von Abfragen für Graphanwendungen bietet. openCypher und Gremlin-Abfragesprachen können gemeinsam für dieselben Property-Graph-Daten verwendet werden. Die Unterstützung für openCypher ist mit dem Bolt-Protokoll kompatibel, um weiterhin Anwendungen ausführen zu können, die das Bolt-Protokoll zur Verbindung mit Neptune verwenden

Amazon Neptune Machine Learning (ML) ist eine neue Funktion von Neptune, unterstützt von Amazon SageMaker, die Graph Neural Networks (GNNs), eine speziell für Graphen entwickelte Technik des ML, verwendet, um einfache, schnelle und genauere Prognosen anhand von Graphdaten zu erstellen. Mit Neptune ML können Sie die Genauigkeit der meisten Vorhersagen für Graphen um mehr als 50 % verbessern, verglichen mit Vorhersagen, die mit Nicht-Graphen-Methoden erstellt werden.

Genaue Prognosen auf Graphen mit Milliarden von Beziehungen zu erstellen, kann schwierig und zeitaufwendig sein. Bestehende ML-Ansätze wie XGBoost können nicht effektiv auf Graphen arbeiten, da sie für tabellarische Daten ausgelegt sind. Folglich kann die Anwendung dieser Methoden auf Graphen viel Zeit in Anspruch nehmen, spezielle Kenntnisse von Entwicklern erfordern und suboptimale Prognosen liefern.

Netzwerkisolierung
Neptune wird in Amazon VPC ausgeführt, so dass Sie Ihre Datenbank in Ihrem eigenen virtuellen Netzwerk isolieren und sich mit Ihrer lokalen IT-Infrastruktur über branchenübliche verschlüsselte IPsec-VPNs verbinden können. Außerdem können Sie mit der VPC-Konfiguration von Amazon Neptune die Firewall-Einstellungen festlegen und den Netzwerkzugriff auf Ihre Datenbank-Instances steuern.

Berechtigungen auf Ressourcenebene
Amazon Neptune ist in AWS Identity and Access Management (IAM) integriert und bietet Ihnen die Möglichkeit, die Aktionen zu steuern, die Ihre AWS IAM-Benutzer und -Gruppen bei bestimmten Neptun-Ressourcen durchführen können, einschließlich Datenbank-Instances, Datenbank-Snapshots, Datenbankparametergruppen, Abonnements von Datenbankereignissen und Datenbank-Optionsgruppen. Außerdem können Sie Ihre Neptune-Ressourcen taggen und die Aktionen kontrollieren, die Ihre IAM-Benutzer und -Gruppen mit Ressourcengruppen durchführen können, die den gleichen Tag und Tagwert haben. Beispielsweise können Sie Ihre IAM-Regeln so konfigurieren, dass sichergestellt ist, dass Entwickler „Entwicklungs“-Datenbank-Instances ändern, aber nur Datenbankadministratoren „Produktions“-Datenbank-Instances ändern und löschen können.

Differenzierte Zugriffskontrolle
Neptune bietet Benutzern, die mit IAM auf die APIs der Neptune-Datenebene mit AWS Identity and Access Management (IAM) zugreifen, einen präzisen Zugriff gewähren, um Graphdaten-Aktionen wie das Lesen, Schreiben und Löschen von Daten aus dem Graphen sowie andere Aktionen wie das Starten und Überwachen von Amazon-Neptune-ML-Aktivitäten und das Überprüfen des Status laufender Datenebene-Aktivitäten durchzuführen. Erstellen Sie zum Beispiel eine Richtlinie mit schreibgeschütztem Zugriff für Datenanalysten, die die Daten des Graphen nicht bearbeiten müssen, eine Richtlinie für Lese- und Schreibzugriff für Entwickler, die den Graphen für ihre Anwendungen nutzen, und eine Richtlinie für Datenwissenschaftler, die Zugriff auf Neptune-ML-Befehle benötigen.

Verschlüsselung
Neptune unterstützt Verschlüsselung während der Übertragung mit TLS Version 1.2. Neptune ermöglicht das Verschlüsseln Ihrer Datenbanken mit Schlüsseln, die Sie mit dem AWS Key Management Service (KMS) erstellen und verwalten. Bei einer mit Neptune-Verschlüsselung ausgeführten Datenbank-Instance werden ruhende Daten sowie die automatischen Backups, Snapshots und Replikate desselben Clusters auf dem zugrunde liegenden Speicher verschlüsselt.

Erweitertes Auditing
Mit Amazon Neptune können Sie Datenbank-Ereignisse mit minimalen Auswirkungen auf die Datenbankleistung protokollieren. Die Protokolle können später im Hinblick auf Datenbankverwaltung, Sicherheit, Governance, Einhaltung gesetzlicher Bestimmungen und sonstige Zwecke analysiert werden. Sie können die Aktivität auch überwachen, indem Sie Prüfprotokolle an Amazon CloudWatch senden. 

Einfacher zu benutzen
Sie können mit Neptune beginnen, indem Sie eine neue Neptune-Datenbankinstance mit der AWS-Managementkonsole verwenden. Neptune-Datenbank-Instances sind mit einem geeigneten Satz an Parametern und Einstellungen für die gewählte Datenbank-Instance-Klasse vorkonfiguriert. Sie können eine Datenbank-Instance starten und Ihre Anwendung innerhalb von Minuten ohne weitere Konfigurationen damit verbinden. Datenbank-Parametergruppen bieten präzise Kontrolle und ermöglichen die Optimierung Ihrer Datenbank.

Einfacher zu bedienen
Neptune macht die Bedienung einer hochleistungsfähigen Graph-Datenbank leichter. Mit Neptune müssen Sie keine benutzerdefinierten Indizes für Ihre Graph-Daten erstellen. Neptune bietet Einschränkungen bei Timeout und Speichernutzung, um die Auswirkungen von Abfragen zu verringern, die zu viele Ressourcen beanspruchen.

Überwachung und Metrik
Neptune bietet Amazon-CloudWatch-Metriken für Ihre Datenbank-Instances. Mit der AWS-Managementkonsole können Sie über 20 wichtige Betriebsmetriken für Ihre Datenbank-Instances prüfen, etwa Datenverarbeitung, Arbeitsspeicher, Speicherung, Abfragendurchsatz und aktive Verbindungen.

Automatisches Einspielen von Software-Patches
Neptune hält Ihre Datenbank mit den neuesten Patches aktuell. Durch das Versionsmanagement für Datenbank-Engines können Sie kontrollieren, ob und wie Ihre Instance gepatcht wird.

Benachrichtigungen bei einem Datenbankereignis
Neptune kann Sie per E-Mail oder SMS durch Datenbankereignisse wie einen automatisierten Failover benachrichtigen. Über die AWS-Managementkonsole können Sie verschiedene Datenbankereignisse abonnieren, die mit Ihren Amazon-Neptune-Datenbanken verknüpft sind.

Fast Database Cloning
Neptune unterstützt schnelle und effiziente Cloning-Verfahren, bei denen vollständige Datenbank-Cluster mit mehreren Terabyte innerhalb von Minuten geklont werden können. Cloning 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 ein paar Schritte in der AWS-Managementkonsole klonen, ohne die Produktionsumgebung zu beeinträchtigen. Der Klon wird über drei Availability Zones hinweg verteilt und repliziert.

Property-Graph-Masseneinspielung
Neptune unterstützt schnelle, parallele Massendateneinspielung für Property-Graph-Daten, die in S3 gespeichert sind. Sie können eine REST-Schnittstelle verwenden, um den S3-Ablageort für die Daten festzulegen. Diese Schnittstelle nutzt das CSV-Trennformat, um Daten in die Knoten und Edges zu laden. Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation zur Neptune-Property-Graph-Masseneinspielung.

RDF-Masseneinspielung
Neptune unterstützt schnelle, parallele Massendateneinspielung für RDF-Daten, die in S3 gespeichert sind. Sie können eine REST-Schnittstelle verwenden, um den S3-Ablageort für die Daten festzulegen. Es werden die Serialisierungen N-Triples (NT), N-Quads (NQ), RDF/XML und Turtle RDF 1.1 unterstützt. Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation zur Neptune RDF-Masseneinspielung.

Breite Abdeckung von Compliance-Programmen
Neptune unterstützt über 20 internationale Konformitätsstandards, von FedRAMP (Moderate und High) bis SOC (1,2,3), und ist außerdem HIPAA-fähig. Die vollständige Liste der Standards, mit denen Neptune konform ist, finden Sie im AWS-Services im Rahmen des Compliance-Programms.

Sie zahlen nur für das, was Sie nutzen
Bei Neptune gibt es keine Vorabverpflichtung. Sie zahlen eine stündliche Gebühr für jede Instance, die Sie starten, oder für die Datenbankressourcen, die Sie für Serverless verbrauchen. Wenn Sie eine Datenbank-Instance nicht mehr benötigen, können Sie sie löschen. Sie müssen nicht als Sicherheitsspielraum Überkapazitäten für die Speicherung bereitstellen, und Sie zahlen nur für die tatsächliche Speichernutzung. Weitere Informationen finden Sie auf der Seite mit den Neptune-Preisen.