Amazon Neptune

クラウド向けに構築された高速で信頼性の高いグラフデータベース

Amazon Neptune は高速で信頼性が高い完全マネージド型グラフデータベースサービスであり、これを使用することで高度に接続されたデータセットと連携するアプリケーションの構築と実行が容易になります。Amazon Neptune の核となるのは、数十億のリレーションシップの保存とミリ秒台のレイテンシーでのグラフのクエリに最適化された、専用の高パフォーマンスグラフデータベースエンジンです。Amazon Neptune では、一般的なグラフモデルである Property Graph と W3C の RDF、それぞれのクエリ言語である Apache TinkerPop Gremlin と SPARQL がサポートされており、高度に接続されたデータセットを効率的にナビゲートするクエリを簡単に構築できます。Neptune では、推奨エンジン、不正検出、知識グラフ、創薬、ネットワークセキュリティなどのグラフのユースケースを強化します。

Amazon Neptune は高い可用性を提供し、リードレプリカ、ポイントインタイムリカバリ、Amazon S3 への継続的なバックアップ、およびアベイラビリティーゾーン間のレプリケーションを備えています。Neptune はセキュアで、保管時および伝送中の暗号化をサポートします。Neptune は完全マネージド型であるため、ハードウェアプロビジョニング、ソフトウェアパッチ適用、セットアップ、構成、バックアップなどのデータベース管理タスクについて頭を悩ます必要はありません。

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AWS re:Invent 2017 での Amazon Neptune の発表

利点

オープングラフ API をサポート

Amazon Neptune では、Gremlin と SPARQL 両方に対してオープングラフ API をサポートし、そのグラフモデルとクエリ言語両方に優れたパフォーマンスを提供します。Property Graph モデルとそのオープンソースクエリ言語である Apache TinkerPop Gremlin、または W3C 標準の Resource Description Framework (RDF) モデルとその標準クエリ言語である SPARQL を選択できます。 

優れたパフォーマンスとスケーラビリティ

Amazon Neptune は、専用の高パフォーマンスグラフデータベースです。グラフクエリ処理向けに最適化されています。Neptune では、3 つのアベイラビリティーゾーンで最大 15 の低レイテンシーリードレプリカをサポートしており、読み込み容量をスケールし、1 秒間に 10 万件以上のグラフクエリを実行できます。変更の必要に応じて、小さなインスタンスタイプから大きなインスタンスタイプに、データベースデプロイを簡単にスケールアップ/スケールダウンできます。 

高可用性と耐久性

Amazon Neptune は高可用性と耐久性を備えています。Neptune は、99.99% を上回る可用性を提供できるように設計されています。ストレージはクラウド向けに構築されており、耐障害性と自己修復機能を備え、3 つのアベイラビリティーゾーン間でデータのコピーが 6 個作成されます。Neptune では、常にデータを Amazon S3 にバックアップし、物理ストレージの障害から透過的に復旧します。高可用性を備えており、インスタンスのフェイルオーバーは、通常 30 秒未満で完了します。

高い安全性

Amazon Neptune では、Amazon VPC を使用したネットワークの分離、AWS Key Management Service (KMS) で作成して管理するキーを使用した保存時の暗号化、TLS を使用した転送中のデータの暗号化など、データベースにさまざまなレベルのセキュリティを用意しています。暗号化された Neptune インスタンスでは、基盤となるストレージのデータが暗号化されます。さらに、同じクラスター内にある自動化バックアップ、スナップショット、レプリカも暗号化されます。

フルマネージド型

Amazon Neptune では、ハードウェアのプロビジョニング、ソフトウェアのパッチ適用、セットアップ、構成、バックアップといったデータベース管理タスクについて頭を悩ます必要がなくなります。Neptune では、自動的かつ継続的にデータベースがモニタリングされ、Amazon S3 にバックアップされるため、きめ細かいポイントインタイムリカバリを実行できます。Amazon CloudWatch を使用してデータベースのパフォーマンスをモニタリングできます。

グラフデータベースに適した用途

Amazon Neptune などのグラフデータベースは、リレーションシップを保存し、ナビゲートするために構築された専用のデータベースです。グラフデータベースは、ソーシャルネットワーキング、推奨エンジン、不正検出など、データ間のリレーションシップを作成し、そのリレーションシップに対してすばやくクエリを実行する必要があるユースケースで、リレーショナルデータベースよりも優れた威力を発揮します。リレーショナルデータベースを使用してこのようなアプリケーションを構築する場合、さまざまな課題があります。複数のテーブルと複数の外部キーを使用する必要があります。このデータをナビゲートする SQL クエリにはネストされたクエリと複雑な結合が必要で、それらはすぐに手に負えない状態になります。また、時間の経過とともにデータサイズが大きくなるため、クエリが適切に動作しなくなります。

Neptune では、ノード (データエンティティ)、エッジ (リレーションシップ)、プロパティなどのグラフ構造を使用して、データを表現および保存します。リレーションシップは、データモデルの第一要素として保存されます。これにより、ノードのデータを直接リンクできるため、データのリレーションシップをナビゲートするクエリのパフォーマンスが大幅に向上します。Neptune の大規模でインタラクティブなパフォーマンスにより、さまざまなグラフユースケースを効果的に実現できます。

ユースケース

ソーシャルネットワーキング

Amazon Neptune では、大量のユーザープロファイルとユーザー操作をすばやく簡単に処理して、ソーシャルネットワーキングのアプリケーションを構築できます。Neptune では、高いスループットで非常にインタラクティブなグラフクエリを実行し、ソーシャル機能をアプリケーションに組み込むことができます。例えば、アプリケーションにソーシャルフィードを作成する場合、Neptune を使用して、優先順位を決定する結果を取得して、ユーザーの家族、ユーザーが "好きな" 更新情報を提供している友人、ユーザーの近くに住む友人からの最新情報をユーザーに表示できます。

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推奨エンジン

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Amazon Neptune では、顧客の興味、友人、購入履歴などの情報間のリレーションシップをグラフに保存し、すばやくクエリを実行して、パーソナライズされた関連性の高い推奨を行うことができます。例えば、Neptune では、高可用性のグラフデータベースを使用して、同じスポーツをフォローしている他のユーザーや、購入履歴が似ている他のユーザーが購入した製品に基づいて、ユーザーに製品の推奨を行うことができます。または、共通の友人がいて、お互いはまだ知り合っていない人物を特定し、友人関係の推奨を行うことができます。


不正検出

Amazon Neptune では、リレーションシップを使用して金銭と購入に関するトランザクションをほぼリアルタイムで処理し、不正パターンを簡単に検出できます。Neptune は完全マネージド型サービスで、高速グラフクエリを実行して、購入しようとしている人物が既知の不正事例と同じ E メールアドレスとクレジットカードを使用していることを検出します。小売り向けの不正検出アプリケーションを構築する場合、Neptune を使用すると、個人の E メールアドレスに関連付けられた複数の人物、同じ IP アドレスを共有しているが別々の住所に住んでいる複数の人物など、リレーションシップパターンを簡単に検出するグラフクエリを構築できます。

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知識グラフ

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Amazon Neptune では、知識グラフアプリケーションを構築できます。知識グラフでは、グラフモデルに情報を保存し、グラフクエリを使用して、高度に接続されたデータセットをユーザーが簡単にナビゲートできるようにすることができます。Neptune では、オープンソースとオープン標準 API をサポートしているため、既存の情報リソースをすばやく利用して知識グラフを構築し、完全マネージド型サービスでそのグラフをホストできます。例えば、ユーザーがモナリザに興味を示している場合、レオナルドダビンチの他の芸術作品や、ルーブル美術館が所蔵する他の芸術作品をユーザーが簡単に見つけられるようにすることができます。知識グラフを使用して、話題の情報を製品カタログに追加したり、規制ルールの複雑なモデルに対して構築およびクエリを実行したり、Wikidata などの一般的な情報をモデル化したりすることができます。


ライフサイエンス

Amazon Neptune では、ライフサイエンスに関する情報を保存およびナビゲートするアプリケーションを構築し、保存時の暗号化を使用して機密データを簡単に処理できます。例えば、Neptune を使用して疾患と遺伝子の相互関係モデルを保存し、タンパク質の経路内でグラフパターンを検索して、疾患と関連する可能性がある他の遺伝子を見つけることができます。化学物質をグラフとしてモデル化し、分子構造のパターンに対してクエリを実行できます。Neptune では、情報を統合して、医療とライフサイエンスの研究における課題に取り組むこともできます。Neptune を使用して、さまざまなシステムの診療記録から患者のリレーションシップを作成して保存したり、題目別に研究出版物を整理して関連する情報をすばやく見つけることができます。

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ネットワーク/IT 運用

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Amazon Neptune を使用して、ネットワークのグラフを保存することや、グラフクエリを使用して特定のアプリケーションを実行しているホスト数などに関する質問に答えることができます。Neptune では、数十億件のイベントを保存および処理し、ネットワークを管理および保護できます。異常なイベントを検出した場合、Neptune では、イベントの属性を使用してグラフパターンに対してクエリを実行することで、ネットワークへの影響をすばやく把握できます。Neptune に対してクエリを実行し、危険にさらされる可能性がある他のホストまたはデバイスを特定できます。例えば、ホストで悪意のあるファイルを検出した場合、Neptune では、悪意のあるファイルを広めたホスト間の接続を特定し、その接続をたどってそのファイルをダウンロードした元のホストを突き止めることができます。

プレビューを使用しているお客様

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仕組み

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ブログ記事

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Randall Hunt
2017 年 11 月 29 日

Amazon Neptune の詳細

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