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 grafici per permetterti di effettuare scelte informate sui modelli di dati di grafici e sui linguaggi di query, nonché di fornire di architetture di distribuzione di riferimento.

Panoramica delle funzionalità
Best practice
Caricamento dati per Gremlin
Accesso ai dati tramite Gremlin
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.

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Video

Testimonianze dei clienti

Accenture: Natural Language Processing and Graph Databases for the Oil and Gas Industry (6:23)
AWS re:Invent 2020: ADP's next-generation platform powers dynamic teams with Amazon Neptune (26:02)
AWS re:Invent 2018: Data & Analysis with Amazon Neptune: A Study in Healthcare Billing (48:49)
Nike: A Social Graph at Scale with Amazon Neptune (7:00)
AWS re:Invent 2019: Real-world customer use cases with Amazon Neptune (30:25)
AWS re:Invent 2017: Amazon Neptune Overview and Customer Use Cases (1:00:56)
AWS re:Invent 2020: Building the post-cookie identity graph for marketing (30:48)
AWS re:Invent 2018: Building a Social Graph at Nike with Amazon Neptune (53:46)

AWS re:Invent 2020

AWS re:Invent 2020: Analisi approfondita di Amazon Neptune (29:50)
AWS re:Invent 2020: Nuove funzionalità per creare rapidamente applicazioni a grafici con Amazon Neptune (26:54)

AWS Tech Talk

AWS on Air 2020: Novità di AWS con il Machine Learning di Amazon Neptune (24:05)
AWS DMS supporta la copia dei dati da database relazionali ad Amazon Neptune (1:02:34)
AWS re:Invent 2018: Come posso sapere quando è necessario un database a grafici di Amazon Neptune? (46:12)
Sviluppa applicazioni a grafici basate su eventi con database AWS ad-hoc (48:03)
Amazon Neptune: Creazione di applicazioni per set di dati altamente connessi (32:33)
Comprendere i cambiamenti nel gioco e il comportamento dei giocatori con i database a grafici (50:21)
Summit AWS 2018 a Tel Aviv: Come trasformare la vostra attività con Amazon Neptune e i database a grafici (38:39)

Casi di studio dei clienti

Capital One
"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

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Capital One

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).

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Enkidoo
"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

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ADP logo
"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

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Zeta
"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

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