Documentación
Los enlaces a la documentación a continuación dan una descripción general de Amazon Neptune con instrucciones sobre el uso de las funciones de la consola de administración de AWS y la interfaz de la línea de comandos de AWS. Hemos publicado el documento sobre arquitecturas de referencia de AWS para utilizar bases de datos de grafos para ayudarlo a tomar decisiones informadas sobre las distintas opciones relativas a modelos de datos de grafos y lenguajes de consulta, así como para proporcionar una referencia en cuanto a arquitecturas de implementación.
Información general de las características
Prácticas recomendadas
Neptune sin servidor
Bases de datos globales
Neptune ML
Carga de datos para Gremlin
Acceso a datos mediante Gremlin
Carga de datos para openCypher
Acceso a datos mediante openCypher
Carga de datos de RDF para SPARQL
Acceso a datos mediante SPARQL
Curso: Introducción a Amazon Neptune
(9 horas, fundamental)
En esta serie de videos, aprenderá cómo comenzar a utilizar Amazon Neptune. Aprenderá los casos de uso y los conceptos básicos de Neptune, incluida la creación y la administración de su clúster, la creación de modelos de gráficos populares Property Graph y RDF de W3C, la redacción de consultas utilizando Apache TinkerPop Gremlin y SPARQL, la resolución de problemas de rendimiento y la integración con herramientas y servicios como Elasticsearch y AWS Glue.
Otros cursos:
Cómo crear su primera aplicación de grafos con Amazon Neptune
Introducción a Amazon Neptune
MLOps para Neptune ML
Proyectos y muestras de GitHub
Bloc de notas de grafos de AWS
Explorador de grafos de AWS
Cliente de Gremlin para Amazon Neptune
Aplicaciones de ejemplo de Amazon Neptune (SageMaker, recomendación, visualización, y operaciones de extracción, transformación y carga (ETL))
Herramientas y utilidades de Amazon Neptune (conversión de datos, exportación en masa, AWS Glue)
Ejemplo mediante AWS AppSync GraphQL y Amazon Neptune
Biblioteca de firmas SigV4 de Amazon Neptune
Cliente de Gremlin de Amazon Neptune con firmas SigV4
Cliente de SPARQL de Amazon Neptune con firmas SigV4
Controlador JDBC de Amazon Neptune
AWS SDK para pandas
Publicaciones de blog
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Videos
Historias de clientes
AWS re:Invent 2022
AWS re:Invent 2020
Presentaciones técnicas de AWS
Casos prácticos de clientes
“Una base de datos de gráficos nos brinda más flexibilidad que los sistemas relacionales. Posiblemente, hubiéramos necesitado hacer un montón de uniones en nuestras tablas [con un modelo relacional], y eso habría causado mucha latencia a buena parte de nuestra lógica empresarial. Una base de datos de gráficos está optimizada para nuestro caso práctico. Amazon Neptune solucionó lo que estábamos intentando solucionar”.
Mayank Gupta, ingeniero de software, Audible for Business
metaphactory y Amazon Neptune permitieron a Siemens Energy crear un gráfico de conocimiento de turbinas y visualizar las conexiones entre partes similares en toda la flota de turbinas de gas. Amazon Neptune, un servicio de base de datos de gráficos administrado, encaja a la perfección con la estrategia de Siemens Energy IT, que da prioridad a la nube y se centra en la confiabilidad, la escalabilidad y en reducción del mantenimiento y la integración con su plataforma existente en Amazon Web Services (AWS).
“Elegimos Neptune porque su potente base de datos de gráficos es segura, eficaz y compatible con análisis. En nuestro modelo [de rastreo de contactos], cada nodo de usuario se conecta a un nodo de dispositivo. Cuando un dispositivo registra una ubicación, se establece una relación entre ese dispositivo y un elemento escaneable (un código QR), que se asocia a un lugar particular (una tienda física) y una organización vinculada (una entidad corporativa). Neptune nos permite almacenar esas relaciones tan ricas entre usuarios, registros y ubicaciones para obtener información sobre la propagación del virus”.
Aron Szanto, cofundador, Zerobase
“Nos gusta el cifrado a nivel de aplicación además del cifrado a nivel de base de datos. Cuando usamos Amazon Neptune, los datos ya están cifrados antes de que lleguen a la base de datos y luego se vuelven a cifrar en reposo”.
Zaid Masud, arquitecto jefe, ADP's next gen HCM
“Gracias a [Amazon] Neptune y a otro servicios de AWS, podemos generar una plataforma de datos rentable a escala en un período de tiempo muy breve”.
Sasikala Singamaneni, gerente de Ingeniería, Zeta Global
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