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
Gremlin 用データを読み込む
Gremlin 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。

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ブログ記事

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動画

お客様事例

Accenture: Natural Language Processing and Graph Databases for the Oil and Gas Industry (6 分 23 秒)
AWS re:Invent 2020: ADP’s next-generation platform powers dynamic teams with Amazon Neptune (26 分 2 秒)
AWS re:Invent 2018: Data & Analysis with Amazon Neptune: A Study in Healthcare Billing (48 分 49 秒)
Nike: A Social Graph at Scale with Amazon Neptune (7 分 0 秒)
AWS re:Invent 2019: Real-world customer use cases with Amazon Neptune (30 分 25 秒)
AWS re:Invent 2017: Amazon Neptune Overview and Customer Use Cases (1 時間 56 秒)
AWS re:Invent 2020: Building the post-cookie identity graph for marketing (30 分 48 秒)
AWS re:Invent 2018: Building a Social Graph at Nike with Amazon Neptune (53 分 46 秒)

AWS re:Invent 2020

AWS re:Invent 2020: Deep Dive on Amazon Neptune (29 分 50 秒)
AWS re:Invent 2020: New capabilities to build graph apps quickly with Amazon Neptune (26 分 54 秒)

AWS テックトーク

AWS on Air 2020: AWS 次のステップの紹介Amazon Neptune ML (24 分 5 秒)
AWS DMS によるリレーショナルデータベースから Amazon Neptune へのデータコピーのサポート (1 時間 2 分 34 秒)
AWS re:Invent 2018: How Do I Know I Need an Amazon Neptune Graph Database? (46 分 12 秒)
Build Event Driven Graph Applications with AWS Purpose-Built Databases (48 分 3 秒)
Amazon Neptune: Build Applications for Highly Connected Datasets (32 分 33 秒)
Understanding Game Changes and Player Behavior with Graph Databases (50 分 21 秒)
AWS Tel Aviv Summit 2018: How Amazon Neptune and Graph Databases Can Transform Your Business (38 分 39 秒)

お客様導入事例

Capital One
「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

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Capital One

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。

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Enkidoo
「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

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ADP logo
「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

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Zeta
「(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

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