Globale Amazon-Neptune-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 Ihre 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. Mit der globalen Neptune-Datenbank können Sie jetzt einen primären Neptune-Datenbank-Cluster in einer AWS-Region bereitstellen und deren Daten in bis zu fünf sekundären schreibgeschützten Datenbank-Clustern (mit jeweils bis zu 16 Lesereplikaten) in verschiedenen AWS-Regionen replizieren.

Global Database verwendet eine speicherbasierte Replikation mit einer typischen Latenzzeit von weniger als 1 Sekunde und nutzt eine dedizierte Infrastruktur, die Ihre Datenbank für die Bedienung von Anwendungs-Workloads vollständig verfügbar macht. In dem unwahrscheinlichen Fall, dass eine AWS-Region beeinträchtigt wird oder ausfällt, kann eine der sekundären AWS-Regionen zu Lese- und Schreibfunktionen in einer globalen Datenbank befördert werden.

Vorteile der globalen Neptune-Datenbank

Datenzugriff in Sekundenschnelle in jeder Region

Mit der globalen Neptune-Datenbank können Sie Datenbank-Lesevorgänge problemlos über AWS-Regionen hinweg skalieren und Ihre Anwendungen in die Nähe Ihrer Benutzer bringen. Ihre Anwendungen erhalten schnellen Datenzugriff unabhängig von der Anzahl und dem Standort der sekundären Regionen, mit typischen überregionalen Replikationslatenzen von nur 1 Sekunde. Eine weitere Skalierbarkeit erreichen Sie, indem Sie in jeder AWS-Region bis zu 16 Datenbank-Instances anlegen, die stets auf dem neuesten Stand sind. Die Erweiterung Ihrer Datenbank auf weitere Regionen hat keinen Einfluss auf die Leistung. Die regionsübergreifende Replikation nutzt eine dedizierte Infrastruktur in der Speicherschicht, sodass die Datenbankressourcen in den primären und sekundären Regionen vollständig verfügbar bleiben, um Anwendungsanforderungen zu erfüllen.

Überregionale Notfallwiederherstellung

Wenn Ihre primäre Region einen Leistungsabfall oder einen Ausfall erleidet, können Sie eine der sekundären Regionen auffordern, die Verantwortung für Lese- und Schreibzugriffe zu übernehmen. Ein Neptune-Cluster kann selbst im Falle eines vollständigen regionalen Ausfalls in weniger als 1 Minute wiederhergestellt werden. Dadurch erhält Ihre Anwendung ein effektives Recovery Point Objective (RPO) von 1 Sekunde und ein Recovery Time Objective (RTO) von weniger als 1 Minute und bildet eine solide Grundlage für einen globalen Geschäftskontinuitätsplan.

Preise

Mit der globalen Neptune-Datenbank zahlen Sie für die Ressourcen, die in den AWS-Regionen genutzt werden, in denen Ihr Neptune-Cluster präsent ist, basierend auf der Neptune-On-Demand-Instance und den Speicherpreisen für diese Region. Darüber hinaus zahlen Sie für replizierte Schreib-I/Os, bei denen Schreibvorgänge, Einfügungen und Löschungen zwischen dem primären und jedem sekundären Cluster erfasst werden. Die vollständigen Preise und die regionale Verfügbarkeit finden Sie unter Preise für Amazon Neptune.

Erste Schritte

Beginnen Sie mit Amazon Neptune, einer vollständig verwalteten Graphdatenbank

Amazon Neptune ist ein schneller, zuverlässiger, vollständig verwalteter Graphdatenbank-Service, mit dem sich Anwendungen, die mit stark verknüpften Datensätzen arbeiten, ganz einfach entwickeln und ausführen lassen. Der Kern von Amazon Neptune ist eine speziell entwickelte, hochleistungsfähige Graphdatenbank-Engine, 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 Graphenmodelle Property Graph und RDF von W3C sowie die zugehörigen Abfragesprachen openCypher, Apache TinkerPop Gremlin und SPARQL, sodass Sie Abfragen einfacher erstellen können, die effizient durch hochverknüpfte Datensätze navigieren. Neptune unterstützt Graph-Anwendungsfälle wie Empfehlungs-Engines, Betrugserkennung, Wissensgraphen, Arzneimittelentwicklung und IT-Sicherheit.