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 arquitecturas de referencia de AWS para usar bases de datos de grafos para ayudarle a tomar decisiones informadas sobre las distintas opciones relativas a modelos de datos gráficos y lenguajes de consulta, así como para proporcionar una referencia en cuanto a arquitecturas de implementación.

Información general
Prácticas recomendadas
Carga de datos para Gremlin
Acceso a datos mediante Gremlin
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.

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Publicaciones de blog

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Videos

Presentaciones técnicas de AWS

Cree aplicaciones de gráficos basadas en eventos con las bases de datos personalizadas de AWS (48:03)
Understanding Game Changes and Player Behavior with Graph Databases (50:21)

AWS re:Invent 2019

AWS re:Invent 2019: Deep dive on Amazon Neptune (1:01:01)
AWS re:Invent 2019: Real-world customer use cases with Amazon Neptune (30:25)

Twitch

AWS DMS supports copying data from relational databases to Amazon Neptune (1:02:34)
Amazon Neptune: Build Applications for Highly Connected Datasets (32:33)

AWS re:Invent 2018

AWS re:Invent 2018: Building a Social Graph at Nike with Amazon Neptune (53:46)
AWS re:Invent 2018: How Do I Know I Need an Amazon Neptune Graph Database? (46:12)
AWS re:Invent 2018: Data & Analysis with Amazon Neptune: A Study in Healthcare Billing (48:49)
AWS re:Invent 2018: Deep Dive on Amazon Neptune (1:00:42)

AWS re:Invent 2017

AWS re:Invent 2017: Deep Dive on Amazon Neptune (58:19)
AWS re:Invent 2017: Estrategias basadas en gráficos para los análisis de investigación cibernética (47:41)
AWS re:Invent 2017 Launchpad - Amazon Neptune (16:12)
AWS re:Invent 2017: Amazon Neptune Overview and Customer Use Cases (1:00:56)

AWS Summit

AWS Tel Aviv Summit 2018: How Amazon Neptune and Graph Databases Can Transform Your Business (38:39)

Casos prácticos de clientes

Capital One
“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

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Capital One

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).

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Enkidoo
“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

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ADP logo
“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

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Zeta
“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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