Documentazione
I link alla documentazione di seguito forniscono una panoramica di Amazon Neptune con istruzioni sull'utilizzo delle funzionalità nella Console di gestione AWS e nell'interfaccia a riga di comando di AWS. Abbiamo pubblicato le Architetture di riferimento di AWS per l'utilizzo dei database a grafo per permetterti di effettuare scelte informate sui modelli di dati di grafici e sui linguaggi di query, nonché di fornire di architetture di implementazione di riferimento.
Panoramica delle funzionalità
Best practice
Neptune Serverless
Database globali
Neptune ML
Caricamento dati per Gremlin
Accesso ai dati tramite Gremlin
Caricamento dati per openCypher
Accesso ai dati tramite openCypher
Caricamento dati RDF per SPARQL
Accesso ai dati tramite SPARQL
Corso - Nozioni di base su Amazon Neptune
(9 ore, corso di base)
In questa serie di video imparerai come iniziare a usare Amazon Neptune. Imparerai i casi d'uso e le nozioni di base di Neptune, tra cui la creazione e la gestione del tuo cluster, la creazione di modelli di grafi popolari Property Graph e l'RDF di W3C, la scrittura di query utilizzando Apache TinkerPop Gremlin e SPARQL, la risoluzione dei problemi delle prestazioni e l'integrazione con strumenti e servizi come Elasticsearch e AWS Glue.
Altri corsi:
Costruisci la tua prima applicazione a grafo con Amazon Neptune
Nozioni di base su Amazon Neptune
MLOps per Neptune ML
Progetti ed esempi di GitHub
Notebook a grafo AWS
AWS Graph Explorer
Client Gremlin per Amazon Neptune
Esempi di applicazione Amazon Neptune (Sagemaker, Raccomandazione, Visualizzazione, ETL)
Strumenti e utility di Amazon Neptune (Conversione dati, Esportazione massiva, AWS Glue)
Esempio di utilizzo di AWS AppSync GraphQL e Amazon Neptune
Libreria di accesso Amazon Neptune SigV4
Client Amazon Neptune Gremlin con accesso SigV4
Client Amazon Neptune SPARQL con firma SigV4
Driver JDBC di Amazon Neptune
AWS SDK per pandas
Post del blog
Consulta tutti i post di Amazon Neptune sul blog sui database di AWS
Video
Testimonianze dei clienti
AWS re:Invent 2022
AWS re:Invent 2020
AWS Tech Talk
Casi di studio dei clienti
"Un database a grafo consente maggiore flessibilità rispetto ai sistemi relazionali. Potremmo dover realizzare molte join ai nostri tavoli [in un modello relazionale] e ciò avrebbe causato una latenza elevata di molte delle nostre logiche di business. Un database a grafo è ottimizzato per il nostro caso d'uso. Amazon Neptune ha risolto quello che stavamo cercando di realizzare."
Mayank Gupta, Software Engineer - Audible for Business
metaphactory e Amazon Neptune hanno permesso a Siemens Energy di costruire un grafo della conoscenza Turbine e di visualizzare le connessioni tra parti simili nell'intera flotta di turbine a gas. Amazon Neptune, un servizio di database a grafo gestito, si adatta perfettamente alla strategia Cloud First guidata da Siemens Energy IT, che si focalizza sulla affidabilità, scalabilità, riduzione della manutenzione e integrazione con le loro piattaforme presenti su Amazon Web Services (AWS).
"Abbiamo scelto Neptune perché è un potente database a grafo, sicuro, performante e di facile utilizzo per le analisi. Nel nostro modello [di tracciamento dei contatti], ogni nodo utente è connesso a un nodo dispositivo. Quando un dispositivo si registra in un luogo, si forma un edge tra quel dispositivo e uno scannerizzabile (un codice QR), che è associato a un particolare sito (un negozio fisico) e a un'organizzazione collegata (un'entità aziendale). Neptune ci consente di memorizzare queste complesse relazioni tra utenti, le registrazioni e i luoghi per ricavarne analisi sulla diffusione del virus."
Aron Szanto, Co-Founder - Zerobase
"Siamo contenti della crittografia a livello di app che si aggiunge a quella di livello di database. Quando utilizziamo Amazon Neptune, i dati sono già crittografati prima di arrivare al database, quindi vengono crittografati di nuovo quando sono inattivi."
Zaid Masud, Chief Architect, ADP's next gen HCM
"Grazie ad Amazon Neptune e ad altri servizi AWS, siamo stati in grado di realizzare una piattaforma dati su vasta scala efficiente in termini di costi in tempi molto brevi".
– Sasikala Singamaneni, Software Engineering Manager - Zeta Global
Ulteriori informazioni sulle caratteristiche di Amazon Neptune.
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