FAQ Amazon Neptune

Amazon Neptune adalah layanan yang mencakup mesin basis data grafik, mesin basis data analitik grafik, machine learning (ML) grafik, dan alat visualisasi, yang dapat digunakan secara individual atau bersama-sama. Layanan Neptune memudahkan pekerjaan dengan data grafik di AWS. Dengan Amazon Neptune Database, Anda dapat menskalakan grafik dengan lebih dari 100.000 kueri per detik untuk aplikasi menuntut ekspektasi tinggi dengan menggunakan basis data grafik nirserver yang didesain untuk skalabilitas dan ketersediaan yang unggul. Dengan Amazon Neptune Analytics, Anda bisa mendapatkan wawasan dan menemukan tren dengan memproses data grafik dalam jumlah besar secara cepat. Anda bisa mendapatkan hasil dalam hitungan detik dengan menginvokasi algoritma analitik grafik populer.

Amazon Neptune Database menyediakan basis data grafik yang dibangun khusus dengan serangkaian fitur dan integrasi korporasi yang lengkap. Neptune Database mendukung aplikasi grafik yang penting untuk misi yang memerlukan ketersediaan tinggi, pemulihan bencana, penskalaan dinamis, dan kemampuan lainnya yang diperlukan oleh aplikasi korporasi.

Neptune Analytics adalah mesin basis data analitik untuk menganalisis data grafik dalam jumlah besar dengan cepat guna mendapatkan wawasan dan menemukan tren.

Neptune ML adalah kemampuan Neptune Database yang menggunakan jaringan neural grafik (GNN), yaitu sebuah teknik ML untuk grafik, guna membuat prediksi yang cepat dan lebih akurat dengan menggunakan data grafik.

Neptune Database, dengan alat developer Neptune, adalah pilihan yang tepat untuk membangun sistem yang penting untuk misi dalam skala besar. Sistem seperti mesin rekomendasi produk, sistem manajemen identitas dan akses, serta sistem kepatuhan sering kali memerlukan kemampuan yang terdistribusi secara geografis yang tersedia di Neptune Global Database. Neptune Database menyimpan puluhan miliar hubungan dan dapat memproses ratusan ribu kueri grafik interaktif per detik.

Neptune Analytics, dengan notebook Neptune, adalah pilihan yang tepat untuk berinteraksi dengan data guna mendapatkan wawasan. Kemampuan ini memberdayakan pengguna untuk berinteraksi dengan data menggunakan alat yang sudah dikenal, seperti Panda, Jupyter, dan Python, guna menemukan serta mengidentifikasi interaksi dan pola perilaku dalam data yang menunjukkan kecurangan, aktivitas ilegal, peluang optimisasi, serta banyak lagi.

Beberapa kasus penggunaan umum untuk Neptune Analytics mencakup analitik sementara, yang menjalankan kueri analitik latensi rendah, menjalankan algoritma grafik bawaan, dan melakukan pencarian kesamaan vektor. Dengan pencarian kesamaan vektor, Neptune Analytics dapat digunakan untuk membangun aplikasi Retrieval Augmented Generation (RAG) yang menelusuri representasi data yang padat yang disediakan oleh embedding. Hasil pencarian vektor dapat digabungkan dengan representasi data yang sadar konteks dalam grafik untuk memberikan informasi kontekstual yang kaya terkait dengan hubungan.

Neptune ML dapat digunakan untuk mendesain, membangun, mengoptimalkan, dan memprediksi hubungan serta kategorisasi menggunakan GNN yang canggih. Untuk menambah tabel fitur, Neptune Analytics dapat digunakan untuk menghasilkan fitur penting dari data yang terhubung menggunakan algoritma umum seperti pengklasteran, pemusatan, dan penemuan jalur.

Ya. Silakan lihat SLA Amazon Neptune.

Neptune Database mendukung dua bahasa kueri untuk model data grafik properti, bahasa traversal grafik Apache TinkerPop Gremlin sumber terbuka serta bahasa kueri openCypher, dan untuk model data Kerangka Kerja Deskripsi Sumber Daya (RDF), Neptune mendukung bahasa kueri SPARQL standar terbuka W3C.

Ya, setiap klaster Neptune Database dapat menyimpan data grafik properti dan data RDF. Neptune menyediakan titik akhir Gremlin (HTTPS dan WebSocket), titik akhir openCypher (HTTPS dan Bolt), serta titik akhir SPARQL 1.1 Protocol REST.

Untuk grafik properti, Anda dapat menjalankan kueri Gremlin atau openCypher pada data yang sama, apa pun bahasa yang digunakan untuk memasukkan data tersebut. Anda mungkin merasa lebih nyaman menggunakan Gremlin untuk beberapa beban kerja dan openCypher untuk yang lain. Anda tidak dapat menjalankan kueri untuk data grafik properti (Gremlin atau openCypher) melalui data RDF atau sebaliknya.

Neptune Database menyediakan Apache TinkerPop Gremlin Server yang mendukung koneksi HTTPS dan WebSocket. Setelah menyediakan instans Neptune, Anda dapat mengonfigurasi aplikasi TinkerPop yang ada untuk menggunakan titik akhir yang disediakan oleh layanan. Lihat juga mengakses Grafik melalui Gremlin.

Tidak, Neptune Gremlin Server mendukung klien yang kompatibel dengan Apache TinkerPop menggunakan koneksi WebSockets dan HTTPS REST. Neptune Database versi terbaru mendukung TinkerPop 3.6.x. Silakan lihat dokumentasi untuk informasi selengkapnya.

Dengan dukungan Neptune untuk bahasa kueri openCypher, Anda dapat memindahkan sebagian besar beban kerja Cypher atau Neo4j yang menggunakan protokol Bolt atau HTTPS ke Neptune. Untuk informasi lebih detail tentang cara memigrasikan aplikasi openCypher, baca panduan migrasi di dokumentasi.

Neptune menyediakan titik akhir HTTPS REST yang mengimplementasikan Protokol SPARQL 1.1. Setelah Anda menyediakan instans layanan, Anda dapat mengonfigurasi aplikasi agar mengarah ke titik akhir SPARQL. Lihat juga mengakses Grafik melalui melalui SPARQL.

Tidak, titik akhir SPARQL Neptune akan bekerja dengan klien apa pun yang mendukung Protokol SPARQL 1.1.

Ya, Neptune sesuai dengan ACID dengan konsistensi langsung pada instans penulis utama dan konsistensi akhir pada instans replika baca.

Neptune Database merupakan mesin basis data grafik yang dibangun secara khusus dan mempunyai performa tinggi. Untuk fitur manajemen tertentu seperti manajemen siklus hidup instans, enkripsi saat diam dengan kunci AWS Key Management Service (AWS KMS), dan manajemen grup keamanan, Neptune menggunakan teknologi operasional yang dibagikan dengan Amazon Relational Database Service (Amazon RDS).

Basis Data Neptune dirancang untuk mendukung aplikasi grafik yang memerlukan throughput tinggi dan kueri grafik latensi rendah. Dengan dukungan hingga 15 replika pembacaan, Basis Data Neptune dapat mendukung ratusan ribu kueri per detik.

Ya, Neptune menggunakan optimisasi kueri untuk kueri Gremlin, openCypher, dan SPARQL. Untuk mempelajari selengkapnya, lihat mesin kueri alternatif Amazon Neptune (DFE).

Tidak, Neptune adalah mesin basis data grafik performa tinggi yang dibuat khusus. Neptune secara efisien menyimpan dan menavigasi data grafik, serta menggunakan arsitektur dalam memori yang dioptimalkan untuk menaikkan skala yang memungkinkan untuk melakukan evaluasi kueri yang cepat pada grafik besar.

Lihat halaman harga kami untuk informasi harga saat ini.

Untuk informasi selengkapnya tentang Wilayah AWS tempat Basis Data Neptune tersedia, lihat tabel Wilayah AWS.

Tidak. Replikasi Neptune Database sudah termasuk dalam harga tersebut. Anda akan dikenai biaya berdasarkan penyimpanan yang digunakan basis data pada lapisan basis data, bukan penyimpanan yang digunakan dalam lapisan penyimpanan virtual Neptune.

Neptune Database didesain untuk menghapus operasi I/O yang tidak diperlukan untuk mengurangi biaya serta memastikan sumber daya tersedia untuk melayani lalu lintas baca/tulis. Operasi tulis I/O hanya digunakan saat mendorong catatan log transaksi ke lapisan penyimpanan agar tulisan tahan lama. Operasi I/O tulis dihitung dalam satuan 4 KB. Contohnya, catatan log transaksi yang berukuran 1.024 bita dihitung sebagai satu operasi I/O.

Namun, operasi tulis bersamaan yang log transaksinya kurang dari 4 KB dapat digabungkan dengan mesin basis data Neptune untuk mengoptimalkan penggunaan I/O. Tidak seperti mesin basis data tradisional, Neptune tidak pernah mendorong halaman basis data yang dimodifikasi ke lapisan penyimpanan, sehingga penggunaan I/O menjadi lebih hemat.

Penyimpanan minimum sebesar 10 GiB. Berdasarkan penggunaan basis data Anda, penyimpanan Neptune akan otomatis meningkat, hingga 128 TiB, dengan kenaikan 10 GiB tanpa memengaruhi performa basis data. Tidak perlu menyediakan penyimpanan sebelumnya.

Anda dapat menskalakan sumber daya komputasi yang dialokasikan ke instans basis data Anda di Konsol Manajemen AWS dengan memilih instans basis data yang diinginkan dan memilih tombol Ubah. Sumber daya memori dan CPU diubah dengan cara mengubah kelas Instans DB Anda.

Ketika Anda mengubah kelas Instans DB, perubahan yang diminta akan diterapkan selama jendela pemeliharaan yang ditentukan. Atau, Anda dapat menggunakan tanda Terapkan Segera untuk segera menerapkan permintaan penskalaan. Kedua opsi ini akan memengaruhi ketersediaan selama beberapa menit saat operasi penskalaan dilakukan. Ingat bahwa setiap perubahan sistem lainnya yang tertunda juga akan diterapkan.

Anda dapat secara otomatis menskalakan kapasitas basis data dengan Amazon Neptune Serverless. Neptune Serverless memungkinkan Anda untuk menjalankan dan menskalakan beban kerja grafik secara instan, tanpa perlu mengelola serta mengoptimalkan kapasitas. Neptune Nirserver secara otomatis menentukan dan menyediakan sumber daya komputasi serta memori untuk menjalankan basis data grafik, dan menskalakan kapasitas berdasarkan perubahan persyaratan beban kerja guna mempertahankan performa yang konsisten.

Ya, Neptune mendukung penskalaan otomatis replika baca instans. Anda dapat mengonfigurasi penskalaan otomatis untuk menambah atau menghapus replika baca secara otomatis sebagai respons terhadap perubahan pada persyaratan konektivitas atau beban kerja Anda. Untuk informasi selengkapnya, lihat dokumentasi.

Pencadangan otomatis selalu diaktifkan pada instans Neptune Database. Pencadangan tidak memengaruhi performa basis data.

Ya, dan tidak ada pengaruh pada performa saat mengambil snapshot. Perhatikan bahwa pemulihan data dari snapshot basis data memerlukan pembuatan instans basis data yang baru.

Neptune Database secara otomatis mempertahankan salinan data di tiga Zona Ketersediaan dan akan secara otomatis mencoba untuk memulihkan basis data Anda di Zona Ketersediaan yang sehat tanpa kehilangan data. Seandainya data tidak tersedia dalam penyimpanan Neptune, Anda dapat melakukan pemulihan dari snapshot basis data atau melakukan operasi pemulihan titik waktu pada instans yang baru. Perhatikan bahwa waktu terbaru yang dapat dipulihkan untuk operasi pemulihan titik waktu adalah maksimal 5 menit yang lalu.

Anda dapat memilih untuk membuat snapshot basis data akhir saat menghapus Instans basis data. Jika melakukannya, Anda dapat menggunakan Snapshot basis data ini untuk memulihkan Instans basis data yang terhapus di kemudian hari. Neptune mempertahankan Snapshot basis data terakhir buatan pengguna ini bersama dengan semua snapshot basis data lainnya yang dibuat secara manual setelah instans basis data dihapus. Hanya snapshot basis data yang dipertahankan setelah instans basis data dihapus (misalnya, cadangan otomatis yang dibuat untuk pemulihan titik waktu tidak akan disimpan).

Ya. Neptune memberi Anda kemampuan untuk membuat snapshot basis data, yang dapat digunakan nanti untuk memulihkan basis data. Anda dapat membagikan snapshot dengan akun AWS berbeda, dan pemilik akun penerima dapat menggunakan snapshot itu untuk memulihkan basis data yang memuat data Anda. Anda bahkan dapat memilih untuk membuat snapshot menjadi publik, yang artinya siapa pun dapat memulihkan basis data yang memuat data (publik) Anda. Anda dapat menggunakan fitur ini untuk berbagi data di antara bermacam-macam lingkungan (produksi, dev/tes, uji coba, dll.) yang memiliki akun AWS berbeda, serta menjaga cadangan data tetap aman di akun terpisah jika akun AWS utama Anda diretas.

Tidak ada biaya untuk berbagi snapshot di antara akun. Namun, Anda mungkin dikenai biaya atas snapshot itu sendiri, dan juga basis data apa pun yang Anda pulihkan dari snapshot yang dibagikan. Pelajari harga Amazon Neptune selengkapnya.

Kami tidak mendukung pembagian snapshot basis data otomatis. Untuk berbagi snapshot otomatis, Anda harus membuat salinan snapshot secara manual, lalu membagikan salinannya.

Anda dapat berbagi snapshot manual dengan maksimal 20 ID akun AWS. Jika ingin berbagi snapshot dengan lebih dari 20 akun, Anda dapat membagikan snapshot sebagai publik, atau menghubungi pusat dukungan untuk meningkatkan kuota.

Anda dapat membagikan snapshot Neptune Database di Wilayah AWS yang menyediakan Neptune.

Tidak. Snapshot Neptune Database yang Anda bagikan hanya dapat diakses oleh akun yang berada di Wilayah yang sama dengan akun yang membagikannya.

Ya, Anda dapat membagikan snapshot Basis Data Neptune yang terenkripsi.

Tidak, snapshot Neptune hanya dapat digunakan di dalam layanan.

Klaster Basis Data Neptune hanya dapat dibuat di Amazon VPC yang memiliki setidaknya dua subnet di setidaknya dua Zona Ketersediaan. Dengan mendistribusikan instans klaster Anda di setidaknya dua Zona Ketersediaan, Neptune membantu memastikan bahwa ada instans yang tersedia di klaster basis data Anda jika terjadi kegagalan Zona Ketersediaan yang tidak terduga. Volume klaster untuk klaster Basis Data Neptune Anda selalu mencakup tiga Zona Ketersediaan untuk menyediakan penyimpanan yang tahan lama dengan kemungkinan kehilangan data yang lebih kecil. Neptune dirancang untuk secara transparan menangani kehilangan hingga dua salinan data tanpa memengaruhi ketersediaan penulisan basis data dan hingga tiga salinan tanpa memengaruhi ketersediaan pembacaan. Penyimpanan Neptune juga pulih dengan sendirinya. Blok dan disk data terus dipindai untuk mendeteksi kesalahan dan akan otomatis diperbaiki.

Tidak seperti basis data lain, setelah basis data rusak, Neptune tidak perlu memutar ulang log pengulangan dari titik pemeriksaan basis data terakhir (biasanya 5 menit) dan mengonfirmasi bahwa semua perubahan telah diterapkan sebelum membuat basis data tersedia untuk operasi. Hal ini mengurangi waktu mulai ulang basis data menjadi kurang dari 60 detik dalam banyak kasus. Neptune mengeluarkan cache buffer dari proses basis data dan segera menyediakannya pada waktu mulai ulang. Hal ini mencegah Anda dari keharusan membatasi akses hingga cache terisi kembali untuk menghindari ketidaktersediaan.

Neptune mendukung replika baca, yang mempunyai volume dasar yang sama dengan instans utama. Pembaruan yang dibuat oleh instans utama terlihat pada semua Replika Amazon Neptune. Satu klaster Neptune dapat memiliki satu instans penulis dan maksimal 15 replika baca. Jika terjadi kegagalan instans penulis, replika pembacaan akan secara otomatis dipromosikan ke instans penulis.

Ya, Basis Data Neptune mendukung replikasi lintas Wilayah dengan mengonfigurasi klaster Neptune Anda untuk menggunakan Basis Data Global Neptune.

Ya. Anda dapat menetapkan tingkat prioritas promosi untuk setiap instans pada klaster. Saat instans utama gagal, Neptune Database akan mengajukan replika dengan prioritas tertinggi menjadi instans utama. Jika terdapat ketidaksesuaian antara dua replika atau lebih dalam tingkat prioritas yang sama, Neptune akan mengajukan replika dengan ukuran yang sama seperti instans utama.

Anda dapat mengubah tingkat prioritas untuk instans kapan pun. Hanya mengubah tingkat prioritas tidak akan memicu failover.

Anda dapat menetapkan tingkat prioritas yang lebih rendah pada replika yang tidak ingin Anda ajukan menjadi instans utama. Namun, jika replika dengan prioritas lebih tinggi pada klaster tidak sehat atau tidak tersedia karena alasan tertentu, maka Neptune akan mengajukan replika dengan prioritas yang lebih rendah.

Anda dapat menambahkan Replika Neptune, yang mempunyai penyimpanan dasar yang sama dengan instans utama. Setiap Neptune Replica dapat diajukan menjadi instans utama tanpa kehilangan data, sehingga dapat digunakan untuk meningkatkan toleransi kesalahan jika terjadi kegagalan Instans basis data utama. Untuk meningkatkan ketersediaan basis data, cukup buat 1 hingga 15 replika, lalu Neptune akan otomatis memasukkannya dalam pilihan utama failover jika terjadi gangguan basis data.

Failover secara otomatis ditangani oleh Basis Data Neptune agar aplikasi Anda dapat melanjutkan operasi basis data secepat mungkin tanpa intervensi administratif manual. Jika Anda memiliki Replika Neptune, di Zona Ketersediaan yang sama atau berbeda, saat melakukan failover, Neptune membalikkan catatan nama kanonik (CNAME) untuk titik akhir primer basis data ke replika yang sehat, yang pada gilirannya dipromosikan untuk menjadi primer baru. Dari awal hingga akhir, failover biasanya selesai dalam waktu 30 detik.

Selain itu, titik akhir replika baca tidak memerlukan pembaruan CNAME selama failover. Jika Anda tidak memiliki Neptune Replica (seperti instans tunggal), Neptune pertama-tama akan mencoba untuk membuat instans basis data baru dalam Zona Ketersediaan yang sama dengan instans asli. Jika tidak dapat melakukannya, Neptune akan mencoba untuk membuat instans basis data baru di Zona Ketersediaan yang berbeda. Dari awal hingga selesai, failover biasanya selesai dalam waktu kurang dari 15 menit. Aplikasi Anda harus mencoba ulang permintaan basis data jika koneksi terputus.

Neptune Database akan secara otomatis mendeteksi masalah pada instans utama Anda dan mulai merutekan lalu lintas baca/tulis ke Neptune Database Replica. Rata-rata, failover ini akan selesai dalam waktu 30 detik. Selain itu, lalu lintas baca yang dilayani oleh Replika Neptune Database akan terganggu sebentar.

Karena Replika Basis Data Neptune berbagi volume data yang sama dengan instans primer, yang hampir tidak ada kelambatan replikasi. Kami biasanya mengamati waktu kelambatan dalam puluhan milidetik.

Ya, semua instans Amazon Neptune Database harus dibuat di dalam VPC. Dengan Amazon VPC, Anda dapat menentukan topologi jaringan virtual yang hampir mirip dengan jaringan tradisional yang mungkin dioperasikan di pusat data Anda sendiri. Hal ini memberi Anda kontrol penuh atas siapa saja yang dapat mengakses basis data Neptune.

Neptune Database mendukung koneksi klien terenkripsi HTTPS dan juga memungkinkan Anda untuk mengenkripsi basis data menggunakan kunci yang Anda kelola melalui AWS KMS. Pada instans basis data yang berjalan dengan enkripsi Neptune, data yang disimpan saat diam di penyimpanan dasar akan dienkripsi, begitu juga cadangan otomatis, snapshot, dan replika dalam klaster yang sama. Enkripsi dan dekripsi ditangani dengan lancar. Untuk informasi selengkapnya tentang penggunaan KMS dengan Amazon Neptune, lihat Panduan Pengguna Amazon Neptune.

Saat ini, enkripsi instans Neptune tidak terenkripsi yang sudah ada belum didukung. Guna menggunakan enkripsi Neptune untuk basis data tidak terenkripsi yang sudah ada, buat instans basis data baru dengan enkripsi aktif lalu migrasikan data ke instans tersebut.

Akses ke basis data Neptune harus dilakukan melalui port HTTPS yang dimasukkan saat pembuatan basis data dalam VPC Anda. Hal ini dilakukan untuk memberikan lapisan keamanan tambahan untuk data Anda. Instruksi langkah demi langkah tentang cara menghubungkan ke basis data Neptune Anda disediakan di Panduan Pengguna Amazon Neptune.

Anda dapat menggunakan openCypher, sebuah proyek sumber terbuka yang memudahkan penggunaan bahasa Cypher untuk pemrosesan grafik, yang menginvokasi algoritma Neptune Analytics, dan untuk pencarian kesamaan vektor.

Neptune Analytics sangat cocok untuk kueri grafik yang mengakses sebagian besar grafik atau keseluruhan grafik. Neptune Analytics adalah mesin dalam memori yang dapat memuat grafik besar ini ke dalam memori untuk memberikan respons dalam hitungan detik. Selain itu, Neptune Analytics dapat melayani ribuan kueri analitik per detik menggunakan pustaka algoritma analitik grafik populer untuk operasi seperti memberikan peringkat pada influencer sosial, mendeteksi kecurangan pada grup, atau menemukan pola dalam aktivitas jaringan. Untuk aplikasi AI generatif, Neptune Analytics dapat menyimpan embedding vektor dan menyediakan pencarian kesamaan vektor.

Anda dapat memilih klaster Neptune yang ada sebagai sumber data, yang akan dimuat secara otomatis ke Neptune Analytics.

Neptune Analytics mendukung 12 algoritma untuk menemukan jalur, mendeteksi komunitas (pengklasteran), mengidentifikasi data penting (sentralitas), dan mengukur kesamaan. Algoritma penemuan jalur digunakan untuk kasus penggunaan seperti perencanaan rute untuk optimisasi rantai pasokan, sementara algoritma sentralitas, seperti peringkat halaman, mengidentifikasi penjual yang paling berpengaruh dalam grafik. Demikian pula, algoritma seperti komponen yang terhubung, pengklasteran, dan algoritma sentralitas dapat digunakan untuk kasus penggunaan deteksi kecurangan agar dapat menentukan apakah jaringan yang terhubung adalah grup teman atau lingkaran kecurangan yang dibentuk oleh sekumpulan penipu terkoordinasi.

Ya, Neptune Analytics sesuai dengan ACID dengan konsistensi yang kuat.

Neptune Analytics mendukung indeks pencarian vektor pada embedding (hingga 65.000 dimensi) yang disimpan dalam data grafik Anda.

Neptune Analytics mendukung satu indeks pencarian vektor pada embedding yang disimpan dalam data grafik Anda.

Tidak, Anda tidak memerlukan basis data vektor yang terpisah dengan Neptune Analytics. Neptune Analytics mendukung indeks pencarian vektor pada embedding (hingga 65.000 dimensi) yang disimpan dalam data grafik Anda. Neptune Analytics menyediakan pencarian vektor yang efisien, yang dapat diinvokasi secara langsung dari bahasa kueri openCypher yang digunakan untuk menulis kueri grafik Anda.

Neptune Analytics menyimpan vektor dan mendukung Hierarchical Navigable Small Worlds (HNSW) untuk melakukan pengindeksan vektor dan pencarian kesamaan. Anda harus menggunakan basis data vektor terpisah jika ingin menggunakan algoritma pencarian kesamaan dan pengindeksan yang berbeda atau jika ingin menggunakan banyak indeks yang dibangun di atas properti yang berbeda.

Ya, Anda dapat menggunakan Neptune Analytics di Amazon VPC. Untuk akses pribadi, Anda dapat membuat grafik dengan ‘akses publik’ dinonaktifkan (default) dan menentukan subnet dalam VPC. Neptune Analytics akan membuat titik akhir antarmuka VPC yang dikelola oleh pemohon per grafik di VPC Anda. Anda akan dapat melampirkan grup keamanan dan kebijakan titik akhir ke titik akhir, tetapi tidak akan dapat menghapus titik akhir tersebut. Biaya titik akhir antarmuka VPC standar akan berlaku.

Ya. Anda dapat secara opsional mengaktifkan titik akhir khusus grafik publik untuk terhubung ke grafik melalui internet. Dengan Neptune Analytics, semua klien harus mengautentikasi, semua permintaan perlu ditandatangani dengan SigV4, dan semua koneksi harus menggunakan ID grafik untuk berinteraksi dengan grafik.

Ya, Neptune Analytics menawarkan deployment Multi-AZ dengan ketersediaan dan daya tahan yang ditingkatkan. Secara default, Neptune Analytics ini menyediakan hot standby di Zona Ketersediaan yang terpisah. Dengan hot standby, waktu failover hanya dalam hitungan detik. Tanpa standby, layanan ini menyediakan kapasitas komputasi dasar baru dalam hitungan menit.

Kunjungi halaman Harga Neptune untuk informasi harga saat ini.

Untuk informasi selengkapnya tentang Wilayah tempat Neptune Analytics tersedia, lihat tabel Wilayah AWS.

Gremlin dan SPARQL didukung oleh Neptune ML.

Neptune ML menyediakan klasifikasi simpul, klasifikasi multikelas, regresi simpul, klasifikasi edge, klasifikasi kelas tunggal, regresi edge, dan prediksi tautan (edge). Untuk detail selengkapnya, kunjungi Panduan Pengguna Neptune.

Detail harga dapat ditemukan di halaman Harga Neptune.