Tag: graph database

この投稿は Gunosy によるゲスト投稿で「AWS Neptuneを使ってニュースパスのコメント機能をGraphDBで実装・運用する方法」の記事に加筆修正を加えたものです。 Gunosy は「情報を世界中の人に最適に届ける」を企業理念に掲げ、情報キュレーションサービス「グノシー」、KDDI株式会社と共同で提供する、ニュース配信アプリ「ニュースパス」、女性向け総合情報アプリ「LUCRA（ルクラ）」等のメディアの開発・運営をしています。また、これらのメディアを通じたメディア事業のほか、「Gunosy Ads」や「Gunosy Ad Network」等のアドテク事業も行っています。情報キュレーションサービスは、インターネット上に存在する膨大な量の情報の中から、特定の基準に基づき情報を収集し配信するサービスです。Gunosy は、情報の収集・整理を、人の手ではなく、アルゴリズムを用いて、ユーザーが必要とする情報を届けています。 「ニュースパス」は、かんたん操作で話題のニュースがチェックできる無料のアプリです。独自の情報解析・配信技術を用いて、提携メディアが配信するニュースの中から自動的に選定した情報をお届けします。ニュースパスではニュースの記事にコメントをつけることができます。この投稿では Amazon Neptune を使ってどのようにニュースパスのコメント機能を実装し、運用しているかについてお話しします。 なぜAmazon Neptuneを使ったのか？ 最初は Amazon Aurora か Amazon DynamoDB での実装を検討していましたが、グラフ構造に適しているという理由から Amazon Neptune の採用を決めました。 また、今後記事以外に対するコメントなどといった機能追加も、データ構造的に容易であるという点にも魅力を感じました。そして、簡易的なレコメンド機能の実装も簡単に行えるという利点もありました。 Amazon Neptuneで何を解決したのか ニュースパスでは、記事へのコメント機能を Amazon Neptune を使用して実現していて、コメントデータは次の図のような形で保持されています。 コメントのデータ構造は下記の要素で構成されます。 articleとcommentの vertex (頂点)が、aboutのedge(辺)で結ばれている (記事へのコメントは記事に紐付く) commentとuserの vertex が、postの edge で結ばれている (コメントはユーザーによって投稿される) commentとuserの vertex が、likeの edge で結ばれている (コメントはユーザーからいいねされる) commentとuserの vertex が、deleteの edge で結ばれている […]