Documentation

Les liens de documentation ci-dessous fournissent un aperçu d'Amazon Neptune avec des instructions sur l'utilisation des fonctionnalités dans AWS Management Console et dans l'interface de ligne de commande AWS Nous avons publié les architectures de référence AWS pour l'utilisation de bases de données graphiques, afin de vous guider dans vos choix sur des modèles de données graphiques et des langages de requête, et pour fournir des architectures de déploiement de référence.

Présentation de la fonction
Bonnes pratiques
Chargement des données pour Gremlin
Accès des données par Gremlin
Chargement des données RFD pour SPARQL
Accès des données par SPARQL

 

Cours - Démarrer avec Amazon Neptune

(9 heures, fondamentaux)

Dans cette série de vidéos, vous apprendrez comment démarrer avec Amazon Neptune. Vous apprendrez les cas d'utilisation et les bases de Neptune, notamment la création et la gestion de votre cluster, la création de modèles de graphes populaires Property Graph et le RDF du W3C, l'écriture de requêtes à l'aide d'Apache TinkerPop Gremlin et SPARQL, le dépannage des performances et l'intégration avec des outils et des services tels que Elasticsearch et AWS Glue.

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Articles de blog

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Vidéos

Témoignages de clients

Accenture : Traitement du langage naturel et bases de données orientées graphe pour l'industrie pétrolière et gazière (6:23)
AWS re:Invent 2020 : La plateforme de nouvelle génération d'ADP alimente des équipes dynamiques avec Amazon Neptune (26:02)
AWS re:Invent 2018 : Données et analyses avec Amazon Neptune : étude de la facturation dans le domaine de la santé (48:49)
Nike : Un graphe social à grande échelle avec Amazon Neptune (7:00)
AWS re:Invent 2019 : Cas d'utilisation de clients réels avec Amazon Neptune (30:25)
AWS re:Invent 2017 : Présentation d'Amazon Neptune et cas d'utilisation client (1:00:56)
AWS re:Invent 2020 :Créer le graphique d'identité post-cookie pour le marketing (30:48)
AWS re:Invent 2018 : Créer un graphique social pour Nike avec Amazon Neptune (53:46)

AWS re:Invent 2020

AWS re:Invent 2020 : Immersion dans Amazon Neptune (29:50)
AWS re:Invent 2020 : Nouvelles fonctionnalités pour créer rapidement des applications graphiques avec Amazon Neptune (26:54)

AWS Tech Talks

AWS on Air 2020 : AWS - L'étape suivante. Amazon Neptune ML (24:05)
AWS DMS prend en charge la copie de données de bases de données relationnelles vers Amazon Neptune (1:02:34)
AWS re:Invent 2018 : Comment savoir si j'ai besoin de la base de données graphique Amazon Neptune ? (46:12)
Créer des applications graphiques événementiels avec les bases de données spécifiques AWS (48:03)
Amazon Neptune : Créer des applications pour les ensembles de données hautement connectés (32:33)
Comprendre les modifications des jeux et le comportement des joueurs avec les bases de données graphiques (50:21)
AWS Tel Aviv Summit 2018 : Comment Amazon Neptune et les bases de données graphiques peuvent transformer votre entreprise (38:39)

Études de cas concrets

Capital One
« Avec une base de données graphique, nous avons plus de flexibilité qu'avec les systèmes relationnels. Beaucoup de jonctions pourraient être nécessaires sur nos tables [dans un modèle relationnel] avec pour conséquence une latence importante de notre logique métier. Une base de données graphique est optimisée pour notre cas d'utilisation. Amazon Neptune nous a apporté la solution que nous recherchions ».

Mayank Gupta, spécialiste du génie logiciel – Audible for Business

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Capital One

metaphactory et Amazon Neptune ont permis à Siemens Energy de construire un graphe de connaissances des turbines et de visualiser les connexions entre des pièces similaires sur l'ensemble du parc de turbines à gaz. Amazon Neptune est un service de base de données graphiques géré qui s'inscrit parfaitement dans la stratégie orientée cloud de Siemens Energy IT dont les priorités sont la fiabilité, l'évolutivité, la réduction de la maintenance et l'intégration avec sa plateforme existante sur Amazon Web Services (AWS).

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Enkidoo
« La sécurité, la performance et la facilité d'analyse de Neptune sont autant de raisons pour lesquelles nous avons choisi cette puissante base de données graphique. Dans notre modèle [de recherche des contacts], chaque nœud d'utilisateur est connecté à un nœud de dispositif. Lorsqu'un appareil s'enregistre dans un lieu, une frontière se forme entre lui et un dispositif de « analysable » (un code QR) associé à un site particulier (un magasin physique) et à une organisation connexe (une personne morale). Neptune nous permet de stocker ces riches relations entre les utilisateurs, les enregistrements et les lieux pour en tirer des informations sur la propagation du virus ».

Aron Szanto, Cofondateur – Zerobase

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ADP logo
« Nous apprécions le chiffrement au niveau de l'application en plus du cryptage au niveau de la base de données. Lorsque nous utilisons Amazon Neptune, les données sont déjà chiffrées avant d'atteindre la base de données, puis elles le sont à nouveau au repos. »

Zaid Masud, architecte en chef, HCM nouvelle génération d'ADP

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Zeta
« En tirant parti de [Amazon] Neptune et des autres services AWS, nous avons pu créer une plateforme de données rentable à grande échelle en très peu de temps ».

Sasikala Singamaneni, responsable du génie logiciel – Zeta Global

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