Lewati ke Konten Utama

Amazon Neptune

Performa dan skalabilitas tinggi

Buka semua

Dengan beberapa langkah di AWS Management Console, Anda dapat meningkatkan atau menurunkan skala sumber daya komputasi dan memori yang mendukung cluster produksi Anda. Dengan Neptune Database, Anda dapat menskalakan dengan membuat instans replika baru menggunakan ukuran yang diinginkan atau dengan menghapus instans. Operasi penskalaan komputasi biasanya selesai dalam waktu beberapa menit.

Neptune Database menggunakan arsitektur penyimpanan bersama dan terdistribusi yang secara otomatis akan berkembang seiring dengan meningkatnya kebutuhan penyimpanan basis data Anda. Data Neptune disimpan dalam volume klaster yang memiliki ketersediaan tinggi Multi-Zona Ketersediaan (Multi-AZ). Ketika klaster Neptune DB dibuat, klaster ini mendapat alokasi satu segmen berukuran 10 GiB. Saat volume data meningkat dan melebihi penyimpanan yang dialokasikan saat ini, Neptune secara otomatis memperluas volume klaster dengan menambahkan segmen baru. Volume klaster Neptune dapat tumbuh hingga ukuran maksimum 128 TiB di Wilayah AWS yang didukung kecuali Tiongkok dan GovCloud. Anda tidak perlu menyediakan penyimpanan berlebih untuk basis data Anda untuk menangani pertumbuhan pada masa mendatang.

Dengan Neptune Database, Anda dapat meningkatkan throughput baca untuk mendukung permintaan aplikasi volume tinggi dengan membuat hingga 15 replika baca basis data. Replika Neptune memiliki penyimpanan dasar yang sama dengan instans sumber, sehingga menurunkan biaya dan menghindari kebutuhan untuk menjalankan penulisan di simpul replika. Hal ini membebaskan lebih banyak daya pemrosesan untuk melayani permintaan baca dan mengurangi waktu ketertinggalan replika—sering kali hingga satu digit milidetik. Neptune juga menyediakan satu titik akhir untuk kueri baca, sehingga aplikasi dapat terhubung tanpa harus terus melacak replika saat replika ditambahkan atau dihapus.

Neptune merupakan basis data grafik performa tinggi yang dibangun secara khusus. Neptune secara efisien menyimpan dan menavigasi data grafik serta menggunakan arsitektur yang dioptimalkan dalam memori untuk menaikkan skala agar dapat melakukan evaluasi kueri yang cepat pada grafik yang besar. Dengan Neptune Database, Anda dapat menggunakan Gremlin, openCypher, atau SPARQL untuk menjalankan kueri yang kuat yang mudah ditulis dan berjalan dengan baik. Dengan Neptune Analytics, Anda dapat menggunakan openCypher.

Ketersediaan yang sangat baik dan ketahanan

Buka semua

Amazon Neptune Global Database dirancang untuk aplikasi yang didistribusikan secara global, memungkinkan satu database Neptunus untuk menjangkau beberapa Wilayah. Basis data tersebut mereplikasi data grafik dengan sedikit dampak pada performa basis data, memungkinkan pembacaan lokal yang cepat dengan latensi yang rendah di setiap Wilayah, dan menyediakan pemulihan bencana jika terjadi pemadaman dalam lingkup Wilayah.

Saat instans gagal, Neptune mengotomatiskan failover ke satu dari hingga 15 replika Neptune yang telah Anda buat di salah satu dari tiga AZ. Jika belum ada replika Neptune yang disediakan, apabila terjadi kegagalan, Neptune akan secara otomatis berupaya membuat instans basis data baru untuk Anda.

Kondisi basis data Neptune Anda dan instans Amazon EC2 yang mendasarinya terus dipantau. Jika instans yang mendukung daya basis data Anda gagal, basis data dan proses yang terkait secara otomatis dimulai ulang. Pemulihan Neptune tidak memerlukan pemutaran ulang log pengulangan basis data yang berpotensi memakan banyak waktu, sehingga waktu mulai ulang instans Anda biasanya adalah 30 detik atau kurang. Pemulihan ini juga mengisolasi cache buffer basis data dari proses basis data sehingga memungkinkan cache tetap bertahan saat basis data dimulai ulang.

Untuk Basis Data Neptune, setiap 10 GiB chunk dari volume basis data Anda dibuat tahan lama di tiga AZ. Neptune Database menggunakan penyimpanan yang toleran terhadap kesalahan, yang hilangnya maksimal dua salinan data tanpa memengaruhi ketersediaan tulis basis data dan maksimal tiga salinan tanpa memengaruhi ketersediaan baca. Penyimpanan Basis Data Neptune juga dapat pulih dengan sendirinya—blok dan disk data blok terus dipindai untuk menemukan kesalahan dan diganti secara otomatis.

Kemampuan pencadangan di Neptune Database memungkinkan pemulihan titik waktu untuk instans Anda. Hal ini memungkinkan Anda untuk memulihkan basis data ke detik berapa pun selama periode retensi, hingga 5 menit terakhir. Periode retensi pencadangan otomatis Anda dapat dikonfigurasi hingga 35 hari. Pencadangan otomatis disimpan di Amazon S3, yang dirancang untuk daya tahan 99,999999999%. Pencadangan Neptune bersifat otomatis, inkremental, dan berkelanjutan serta tidak berdampak pada performa basis data.

Snapshot basis data merupakan pencadangan penyimpanan instans di Amazon S3 yang diinisiasi pengguna yang akan disimpan hingga Anda menghapusnya secara eksplisit. Snapshot basis data memanfaatkan snapshot inkremental otomatis untuk mengurangi waktu dan penyimpanan yang diperlukan. Anda dapat membuat instans baru dari snapshot basis data kapan pun Anda inginkan.

Sangat aman

Buka semua

Neptune Database berjalan di Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC), yang memungkinkan Anda mengisolasi database Anda di jaringan virtual Anda sendiri dan terhubung ke infrastruktur TI lokal menggunakan VPN IPsec terenkripsi standar industri. Selain itu, dengan konfigurasi VPC Neptune, Anda dapat mengonfigurasi pengaturan firewall dan mengontrol akses jaringan ke instans basis data Anda.

Neptune terintegrasi dengan AWS Identity and Access Management (IAM) dan memberi Anda kemampuan untuk mengontrol tindakan yang dapat dilakukan pengguna dan grup IAM Anda pada sumber daya Neptune tertentu termasuk instance database, snapshot basis data, grup parameter basis data, langganan peristiwa basis data, dan grup opsi basis data. Selain itu, Anda dapat menandai sumber daya Neptune dan mengontrol tindakan yang dapat dilakukan oleh grup dan pengguna IAM Anda pada grup sumber daya yang memiliki tanda (dan nilai tanda) yang sama. Misalnya, Anda dapat mengonfigurasi peraturan IAM untuk memastikan developer dapat memodifikasi instans basis data "Pengembangan", tetapi hanya administrator basis data yang dapat memodifikasi dan menghapus instans basis data "Produksi".

Neptune menyediakan akses terperinci untuk pengguna yang mengambil API bidang data Neptune dengan IAM untuk menjalankan tindakan data grafik, seperti membaca, menulis, dan menghapus data dari grafik, serta tindakan data nongrafik, seperti memulai dan memantau aktivitas Neptune ML dan memeriksa status aktivitas bidang data yang sedang berlangsung. Misalnya, buat kebijakan dengan akses hanya baca untuk analis data yang tidak perlu memanipulasi data grafik, kebijakan dengan akses baca dan tulis untuk developer yang menggunakan grafik untuk aplikasi mereka, serta kebijakan untuk ilmuwan data yang membutuhkan akses ke perintah Neptune ML.

Neptune mendukung enkripsi saat bergerak dengan TLS versi 1.2. Neptune memungkinkan Anda mengenkripsi database menggunakan kunci yang Anda buat dan kendalikan melalui AWS Key Management Service (AWS KMS). Pada instans basis data yang berjalan dengan enkripsi Neptune, data yang disimpan saat diam di penyimpanan dasar akan dienkripsi, begitu juga dengan cadangan, snapshot, dan replika otomatis dalam klaster yang sama.

Neptune memungkinkan Anda membuat log peristiwa basis data dengan dampak minimal pada performa basis data. Log nantinya dapat dianalisis untuk manajemen basis data, keamanan, tata kelola, kepatuhan terhadap peraturan, dan tujuan lainnya. Anda juga dapat memantau aktivitas dengan mengirimkan log audit ke Amazon CloudWatch.

Neptune berada dalam cakupan lebih dari 20 standar kepatuhan internasional, mulai dari FedRAMP (Sedang dan Tinggi) hingga SOC (1, 2, 3), serta memenuhi syarat HIPAA. Daftar lengkap standar yang sesuai dengan Neptune dapat ditemukan di daftar Layanan AWS dalam Scope by Compliance Program.

Hemat biaya

Buka semua

Tidak ada komitmen di muka dengan Neptune; Anda membayar biaya per jam untuk setiap instans yang diluncurkan atau sumber daya basis data yang digunakan untuk nirserver. Setelah Anda selesai dengan instans basis data Neptune, Anda dapat menghapusnya. Anda tidak perlu menyediakan penyimpanan yang berlebihan sebagai margin keamanan, dan Anda hanya membayar penyimpanan yang benar-benar Anda gunakan. Untuk melihat detail lebih lanjut, kunjungi halaman Harga Neptunus.

Dikelola sepenuhnya

Buka semua

Anda dapat memulai Neptune dengan meluncurkan instance database Neptune baru atau grafik Neptune Analytics menggunakan AWS Management Console. Instans basis data Neptune sebelumnya telah dikonfigurasi dengan parameter dan pengaturan yang sesuai untuk kelas instans basis data yang telah Anda pilih. Anda dapat meluncurkan instans basis data dan menghubungkan aplikasi dalam hitungan menit tanpa konfigurasi tambahan. Grup parameter basis data memberikan kontrol terperinci dan penyesuaian terbaik basis data Anda.

Neptune menyediakan metrik CloudWatch untuk instans basis data Anda. Anda dapat menggunakan konsol untuk melihat lebih dari 20 metrik operasional utama untuk instans basis data, termasuk sumber daya komputasi, memori, penyimpanan, throughput kueri, dan koneksi aktif.

Neptune akan terus memperbarui basis data Anda dengan patch terbaru. Anda dapat mengontrol apakah dan kapan instans Anda di-patching melalui manajemen versi mesin basis data.

Neptune dapat memberi Anda notifikasi melalui email atau SMS mengenai peristiwa basis data penting, seperti failover otomatis. Anda dapat menggunakan konsol untuk berlangganan berbagai peristiwa basis data yang terkait dengan basis data Neptune.

Neptune mendukung operasi pengklonaan yang cepat dan efisien, di mana seluruh klaster basis data berukuran multiterabita dapat diklonakan dalam hitungan menit. Pengklonaan berguna untuk sejumlah tujuan termasuk pengembangan aplikasi, pengujian, pembaruan basis data, dan operasi kueri analitik. Ketersediaan data secara langsung dapat dengan signifikan mempercepat pengembangan perangkat lunak Anda dan memutakhirkan proyek, serta membuat analitik menjadi lebih akurat.

Anda dapat mengklona basis data Neptune hanya dengan beberapa langkah di konsol, tanpa memengaruhi lingkungan produksi. Klona didistribusikan dan direplikasi di tiga AZ.

AI Generatif dan ML

Buka semua

Neptune Analytics mendukung algoritma untuk menemukan jalur, mendeteksi komunitas (pengklasteran), mengidentifikasi data penting (sentralitas), dan mengukur kesamaan. Algoritma penemuan jalur secara efisien menentukan rute terpendek atau paling optimal antara dua simpul. Algoritma penemuan jalur memungkinkan Anda untuk memodelkan situasi dunia nyata, seperti jaringan jalan atau jejaring sosial, sebagai simpul dan edge yang saling berhubungan. Menemukan jalur terpendek atau paling optimal di antara berbagai titik merupakan hal yang krusial dalam aplikasi seperti perencanaan rute untuk sistem GPS, optimisasi logistik, dan bahkan dalam pemecahan masalah kompleks di bidang-bidang seperti biologi atau rekayasa.

Algoritma deteksi komunitas menghitung grup atau klaster simpul yang bermakna dalam suatu jaringan, sehingga memunculkan pola dan struktur tersembunyi yang dapat memberikan wawasan tentang organisasi dan dinamika sistem yang kompleks. Hal ini berguna di bidang-bidang seperti analisis jejaring sosial, biologi (untuk mengidentifikasi modul fungsional dalam jaringan interaksi protein-protein), dan bahkan dalam memahami alur informasi dan penyebaran pengaruh di berbagai domain.

Algoritma sentralitas membantu mengidentifikasi simpul yang paling berpengaruh atau penting dalam jaringan, yang memberikan wawasan tentang pemain kunci atau titik penting interaksi. Hal ini berguna di bidang-bidang seperti analisis jejaring sosial, dengan saat membantu menentukan individu yang berpengaruh, atau dalam jaringan transportasi, dengan membantu dalam mengidentifikasi hub penting untuk perutean yang efisien dan alokasi sumber daya.

Algoritma kesamaan grafik memungkinkan Anda untuk membandingkan dan menganalisis persamaan atau perbedaan struktural antara berbagai struktur grafik, yang memberikan wawasan tentang hubungan, pola, dan kesamaan di berbagai set data. Hal ini berguna di berbagai bidang seperti biologi (untuk membandingkan struktur molekul), jejaring sosial (untuk mengidentifikasi komunitas serupa), dan sistem rekomendasi (untuk menyarankan item serupa berdasarkan preferensi pengguna).

Neptune ML didukung oleh SageMaker, yang menggunakan GNNs, teknik ML yang dibuat khusus untuk grafik, untuk membuat prediksi yang cepat dan lebih akurat menggunakan data grafik. Dengan Neptune ML, Anda dapat meningkatkan akurasi sebagian besar prediksi untuk grafik sebesar lebih dari 50% jika dibandingkan dengan membuat prediksi menggunakan metode nongrafik.

Membuat prediksi yang akurat pada grafik dengan miliaran hubungan dapat menjadi hal yang sulit dan memakan waktu. Pendekatan ML yang sudah ada seperti XGBoost tidak dapat beroperasi secara efektif pada grafik karena didesain untuk data tabular. Akibatnya, menggunakan metode ini pada grafik dapat memakan banyak waktu, memerlukan keterampilan khusus dari developer, dan menghasilkan prediksi yang tidak optimal.

Produktivitas developer

Buka semua

Grafik Properti populer karena sudah dikenal oleh developer yang terbiasa dengan model relasional. Bahasa traversal Gremlin menyediakan cara untuk melintasi Grafik Properti dengan cepat. Neptune mendukung model grafik properti menggunakan bahasa traversal Apache TinkerPop Gremlin sumber terbuka dan menyediakan server Gremlin Websocket yang mendukung TinkerPop versi 3.3. Dengan Neptune, Anda dapat dengan cepat membangun traversal Gremlin dengan cepat pada grafik properti. Aplikasi Gremlin yang sudah ada dapat secara mudah menggunakan Neptune dengan mengubah konfigurasi layanan Gremlin untuk mengarah ke instans Neptune.

Resource Description Framework (RDF) populer karena memberikan fleksibilitas untuk memodelkan domain informasi yang kompleks. Ada sejumlah kumpulan data bebas atau publik yang tersedia di RDF termasuk Wikidata dan PubChem, database molekul kimia. Neptune mendukung standar Web Semantic W3C RDF 1.1 dan SPARQL 1.1 (Query and Update), dan menyediakan titik akhir REST HTTP yang mengimplementasikan Protokol SPARQL 1.1. Dengan Neptune, Anda dapat dengan mudah menggunakan titik akhir SPARQL untuk aplikasi grafik yang sudah ada dan yang baru.

Neptune mendukung pembangunan aplikasi grafik menggunakan openCypher, salah satu bahasa kueri paling populer saat ini untuk developer yang bekerja dengan basis data grafik. Developer, analis bisnis, dan ilmuwan data menyukai sintaksis openCypher yang terinspirasi SQL karena menyediakan struktur yang sudah dikenal guna menyusun kueri untuk aplikasi grafik. Untuk Neptune Database, bahasa kueri openCypher dan Gremlin dapat digunakan bersama-sama pada data grafik properti yang sama. Dukungan bagi openCypher kompatibel dengan protokol Bolt agar dapat terus menjalankan aplikasi yang menggunakan protokol Bolt untuk terhubung ke Neptune.

Neptune mendukung pemuatan massal paralel yang cepat untuk data grafik properti yang disimpan di Amazon S3. Anda dapat menggunakan antarmuka REST agar dapat menentukan lokasi Amazon S3 untuk data. Neptune menggunakan format CSV-delimited untuk memuat data ke simpul dan edge. Lihat dokumentasi pemuatan massal grafik properti Neptunus untuk detail selengkapnya.

Basis Data Neptune mendukung pemuatan massal paralel yang cepat untuk data RDF yang disimpan di Amazon S3. Anda dapat menggunakan antarmuka REST agar dapat menentukan lokasi Amazon S3 untuk data. Serialisasi N-Triples (NT), N-Quads (NQ), RDF/XML, dan Turtle RDF 1.1 didukung. Lihat dokumentasi pemuatan massal Neptune RDF untuk detail selengkapnya.