ドキュメント
以下のドキュメントへのリンクは、Amazon Neptune の概要と、AWS マネジメントコンソールや AWS コマンドラインインターフェイスで活用できる機能の使用方法を説明しています。グラフデータモデルやクエリ言語に関する選択の手助けとなるよう、またレファレンスデプロイアーキテクチャを提供するため、グラフデータベース使用のための AWS レファレンスアーキテクチャを公開しました。
機能の概要
ベストプラクティス
Neptune Serverless
Global Databases
Neptune ML
Gremlin 用データを読み込む
Gremlin 経由でデータにアクセスする
openCypher 用データを読み込む
openCypher 経由でデータにアクセスする
SPARQL 用 RDF データを読み込む
SPARQL 経由でデータにアクセスする
コース – Amazon Neptune の開始方法
(9 時間、基礎コース)
この動画シリーズで、Amazon Neptune の開始方法を説明します。ユースケースやクラスターの作成および管理といった Neptune の基礎、一般的なグラフモデルである Property Graph や W3C の RDF の構築、Apache TinkerPop Gremlin や SPARQL を使用したクエリの記述、パフォーマンスのトラブルシューティング、Elasticsearch や AWS Glue などのサービスやツールの統合について学びます。
その他のコース:
Amazon Neptune で初めてのグラフアプリケーションを構築する
Amazon Neptune の開始方法
MLOps for Neptune ML
GitHub のプロジェクトおよびサンプル
AWS Graph Notebook
AWS Graph Explorer
Gremlin client for Amazon Neptune
Amazon Neptune アプリケーション例 (Sagemaker、Recommendation、Visualization、ETL)
Amazon Neptune ツールやユーティリティ (Data Conversion、Bulk Export、AWS Glue)
AWS AppSync GraphQL と Amazon Neptune の使用例
Amazon Neptune SigV4 Signing Library
Amazon Neptune Gremlin Client with SigV4 Signing
Amazon Neptune SPARQL Client with SigV4 Signing
Amazon Neptune JDBC Driver
AWS SDK for pandas
ブログ記事
AWS Database ブログで Amazon Neptune に関するすべての投稿を見る
動画
お客様事例
AWS re:Invent 2022
AWS re:Invent 2020
AWS テックトーク
お客様導入事例
「グラフデータベースはリレーショナルシステムよりも高い柔軟性をもたらしてくれます。(リレーショナルモデルでは) テーブルで多数の結合を行う必要があり、それが多くのビジネスロジックに高レイテンシーを発生させる要因となっていました。グラフデータベースは当社のユースケース向けに最適化されています。Amazon Neptune は私たちが取り組んでいた問題を解決してくれました。」
Mayank Gupta 氏、ソフトウェアエンジニア - Audible for Business
metaphactory と Amazon Neptune により、Siemens Energy は Turbine Knowledge Graph を構築し、ガスタービン全体における、類似のパーツ間のつながりを可視化できました。マネージドグラフデータサービスである Amazon Neptune は、Siemens Energy IT が推進する、信頼性、スケーラビリティ、メンテナンスの削減、アマゾン ウェブ サービス (AWS) にある既存プラットフォームとの統合に重点を置いた、クラウドファースト戦略に合致しています。
「当社は、安全で高性能かつ分析に適した強力なグラフデータベースであることから、Neptune を選びました。当社の (連絡先追跡) モデルでは、各ユーザーノードはデバイスノードに接続されています。デバイスが場所にチェックインすると、そのデバイスとスキャン対象 (QR コード) との間にエッジが形成され、これが特定の場所 (物理的な店舗) に関連付けられて、組織 (企業体) にリンクされます。Neptune を使うと、ユーザー、チェックイン、場所の間に存在するこうした豊富な関係性を保存することが可能で、ウィルスの拡散に関するインサイトを引き出すことができます。」
Aron Szanto 氏、共同創立者 - Zerobase
「データベースレベルの暗号化のみでなく、アプリケーションレベルの暗号化が役立っています。Amazon Neptune を使用すると、データはデータベースに到達する前に既に暗号化されており、保存時に再び暗号化されます」
Zaid Masud 氏、Chief Architect、ADP's next gen HCM
「(Amazon) Neptune などの AWS のサービスを活用することで、コスト効率の高いデータプラットフォームを、非常に短時間で大規模に実現することができました」
Sasikala Singamaneni 氏、ソフトウェアエンジニアリングマネージャー - Zeta Global
