Amazon Neptune

클라우드용으로 구축된 빠르고 안정적인 그래프 데이터베이스

Amazon Neptune은 빠르고 안정적인 완전 관리형 그래프 데이터베이스 서비스로, 상호 연결성이 높은 데이터 집합을 활용하는 애플리케이션을 손쉽게 구축 및 운영할 수 있습니다. Amazon Neptune은 한마디로 수십억 개의 관계를 저장하고 불과 몇 밀리초의 지연 시간으로 그래프를 쿼리하는 데 최적화된, 특수 목적의 고성능 그래프 데이터베이스 엔진입니다. Amazon Neptune은 Property Graph 및 W3C의 RDF 같은 인기 그래프 모델과 그에 맞는 쿼리 언어인 Apache TinkerPop Gremlin 및 SPARQL을 지원하므로, 상호연결성이 높은 데이터 세트를 효율적으로 탐색하는 쿼리를 손쉽게 구축할 수 있습니다. Neptune은 추천 엔진, 부정 탐지, 지식 그래프, 신약 개발 및 네트워크 보안과 같은 그래프 사용 사례를 지원합니다.

고도의 가용성이 특징인 Amazon Neptune은 읽기 전용 복제본, 특정 시점으로 복구, Amazon S3으로 연속 백업, 그리고 가용 영역 간 복제 등의 기능을 갖추고 있습니다. Neptune은 유휴 중 암호화를 지원하므로 안전합니다. Neptune은 종합 관리형 솔루션이기 때문에 더 이상 하드웨어 프로비저닝, 소프트웨어 패치, 설정, 구성, 백업과 같은 데이터베이스 관리 작업을 염려할 필요가 없습니다.

AWS re:Invent 2017에서 Amazon Neptune 공개

혜택

오픈 그래프 API 지원

Amazon Neptune은 Gremlin 및 SPARQL을 위한 오픈 그래프 API를 지원하고 이러한 그래프 모델과 해당 쿼리 언어를 위한 뛰어난 성능을 모두 제공합니다. 따라서 Property Graph 모델과 해당 오픈 소스 쿼리 언어인 Apache TinkerPop Gremlin 또는 W3C 표준 Resource Description Framework(RDF) 모델과 해당 표준 쿼리 언어인 SPARQL 중에서 선택할 수 있습니다. 

뛰어난 성능 및 확장성

Amazon Neptune은 특별히 구축된 고성능 그래프 데이터베이스로서, 그래프 쿼리를 처리하는 데 최적화되어 있습니다. Neptune은 3개의 가용 영역에 걸쳐 최대 15개의 지연 시간이 짧은 읽기 전용 복제본을 지원하므로 읽기 용량을 확장하고 초당 십만개 이상의 쿼리를 실행할 수 있습니다. 요구 사항이 변함에 따라 손쉽게 더 크거나 더 작은 인스턴스 유형으로 데이터베이스 배포를 확장 및 축소할 수 있습니다. 

높은 가용성 및 안정성

Amazon Neptune은 가용성과 안정성이 뛰어나며 ACID(원자성, 일관성, 격리성, 지속성)를 준수합니다. Neptune은 99.99% 이상의 가용성을 제공하도록 설계되었습니다. 3개의 가용 영역에 걸쳐 6개의 데이터 복사본을 복제하고, 클라우드용으로 구축되었으며, 내결함성을 갖춘 자가 복구 스토리지를 제공합니다. Neptune은 데이터를 Amazon S3로 지속적으로 백업하고 물리적 스토리지 장애로부터 투명하게 복구합니다. 가용성이 뛰어나기 때문에 일반적인 인스턴스 장애 조치 시간이 30초 미만입니다. 

뛰어난 보안

Amazon Neptune은 Amazon VPC를 이용한 네트워크 격리와, AWS KMS(Key Management Service)를 통해 생성하고 제어하는 키를 이용한 저장 시 암호화를 포함해 여러 수준의 데이터베이스 보안을 제공합니다. 암호화된 Neptune 인스턴스에서는 해당 스토리지에 있는 데이터가 암호화되며, 동일한 클러스터에 있는 자동화된 백업, 스냅샷 및 복제본도 암호화됩니다.

완전관리형

Amazon Neptune을 사용하면 하드웨어 프로비저닝, 소프트웨어 패치, 설정, 구성 또는 백업과 같은 데이터베이스 관리 작업에 대해 걱정할 필요가 없습니다. Neptune은 데이터베이스를 자동으로 그리고 지속적으로 모니터링하고 Amazon S3로 백업하므로, 세분화된 특정 시점으로 복구할 수 있습니다. 데이터베이스 성능은 Amazon CloudWatch를 사용해 모니터링할 수 있습니다.

그래프 데이터베이스 사용 시점

Amazon Neptune과 같은 그래프 데이터베이스는 관계를 저장하고 탐색하도록 특별히 구축되었습니다. 데이터 간 관계를 생성하고 이러한 관계를 신속하게 쿼리해야 하는 소셜 네트워킹, 추천 엔진 및 부정 탐지와 같은 사용 사례의 경우 관계형 데이터베이스보다 유용합니다. 관계형 데이터베이스를 사용해 이러한 유형의 애플리케이션을 구축하려면 몇가지 문제점에 부딪히게 됩니다. 외래 키가 여러 개 있는 복수의 테이블이 필요합니다. 이러한 데이터를 탐색하는 SQL 쿼리에는 중첩 쿼리와 복잡한 조인이 필요하며 이는 순식간에 너무 복잡해집니다. 시간이 지나면서 데이터 규모가 커짐에 따라 쿼리 성능이 현저히 저하됩니다.

Neptune은 노드(데이터 엔터티), 엣지(관계) 및 속성과 같은 그래프 구조를 사용해 데이터를 표시하고 저장합니다. 관계는 데이터 모델의 일급 시민으로 저장됩니다. 따라서 노드의 데이터가 직접 연결되어 데이터에서 관계를 탐색하는 쿼리 성능이 현격히 향상됩니다. Neptune의 대규모 대화형 성능 덕분에 다양한 그래프 사용 사례를 효과적으로 지원할 수 있습니다.

사용 사례

소셜 네트워킹

Amazon Neptune은 대규모 사용자 프로필 및 상호 작용 세트를 손쉽게 신속하게 처리하여 소셜 네트워킹 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. Neptune은 높은 처리량으로 정교한 대화형 그래프 쿼리를 지원하므로 소셜 기능을 애플리케이션에 적용할 수 있습니다. 예를 들어 애플리케이션에 소셜 피드를 구축하고 있다면, Neptune을 사용해 사용자에게 가족, '좋아요'를 누른 친구 및 근처에 사는 친구의 최신 데이터를 우선적으로 보여주도록 할 수 있습니다.

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추천 엔진

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Amazon Neptune을 사용하면 고객 관심사, 친구, 구매 이력과 같은 정보 간 관계를 그래프로 저장하고 신속하게 쿼리하여 개인화되고 연관성이 높은 추천을 제공할 수 있습니다. 예를 들어 Neptune에서는 고가용성 그래프 데이터베이스를 사용해 사용자와 같은 스포츠를 좋아하고 비슷한 구매 이력이 있는 다른 사람들이 구매한 제품을 기반으로 사용자에게 제품을 추천할 수 있습니다. 아니면 아직 서로 모르지만 공통 친구가 있는 사람들을 파악하여 친구 관계를 추천할 수도 있습니다.


부정 탐지

Amazon Neptune에서는 관계를 사용해 거의 실시간으로 금융 및 구매 트랜잭션을 처리하여 부정 패턴을 손쉽게 탐지할 수 있습니다. Neptune은 그래프 쿼리를 실행해 잠재적 구매자가 알려진 부정 사례에서와 같은 이메일 주소와 신용 카드를 사용하고 있음을 탐지하는 완전관리형 서비스를 제공합니다. 소매 부정 탐지 애플리케이션을 구축하고 있다면, Neptune으로 그래프 쿼리를 구축하여 한 명의 개인 이메일 주소에 여러 사람이 연결되어 있다거나 여러 사람이 같은 IP 주소를 공유하지만 서로 다른 물리적 주소에 거주하는 등의 관계 패턴을 손쉽게 탐지할 수 있습니다.

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지식 그래프

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Amazon Neptune은 지식 그래프 애플리케이션을 구축하는 데 도움이 됩니다. 지식 그래프를 사용하면 정보를 그래프 모델에 저장하고 그래프 쿼리를 사용해 사용자가 상호연결성이 높은 데이터 세트를 손쉽게 탐색하도록 지원할 수 있습니다. Neptune은 오픈 소스 및 개방형 표준 API를 지원하므로 기존 정보 리소스를 활용하여 신속하게 지식 그래프를 구축하고 이를 완전관리형 서비스에서 호스팅할 수 있습니다. 예를 들어 사용자가 모나리자에 관심이 있는 경우, 레오나르도 다빈치의 다른 작품 또는 루브르 박물관에 있는 다른 작품을 찾도록 지원할 수 있습니다. 지식 그래프를 사용하여 제품 카탈로그에 주제별 정보를 추가하거나, 복잡한 법규 모델을 빌드하고 쿼리하거나, Wikidata 같은 일반 정보를 모델링할 수 있습니다.


생명 과학

Amazon Neptune을 사용하면 생명 과학 정보를 저장 및 탐색하고 저장 중 암호화를 사용해 민감한 데이터를 간편하게 처리하는 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 예를 들어 Neptune을 사용해 질병과 유전자 상호 작용 모델을 저장하고 단백질 경로 내 그래프 패턴을 검색하여 질병과 연관이 있을 수 있는 다른 유전자를 찾을 수 있습니다. 화합물을 그래프로 모델링하고 분자 구조에서 패턴을 쿼리할 수 있습니다. 또한, Neptune은 정보를 통합하여 의료 서비스와 생명 과학 연구에서 어려운 과제를 해결하는 데 도움이 됩니다. Neptune을 사용하여 서로 다른 시스템에서 데이터를 생성 및 저장하고 연구 간행물을 주제별로 정리하여 관련 정보를 신속하게 찾을 수 있습니다.

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네트워크/IT 운영

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Amazon Neptune을 사용해 네트워크 그래프를 저장하고 그래프 쿼리를 사용해 특정 애플리케이션을 실행하고 있는 호스트 수와 같은 질문에 답할 수 있습니다. Neptune은 수십억 개의 이벤트를 저장하고 처리하여 네트워크를 관리하고 보호할 수 있습니다. 비정상적인 이벤트를 탐지하는 경우, Neptune을 사용해 이벤트 속성으로 그래프 패턴을 쿼리하여 해당 이벤트가 네트워크에 어떤 영향을 줄지 신속하게 파악할 수 있습니다. Neptune을 쿼리하여 손상 가능성이 있는 다른 호스트 또는 디바이스를 찾을 수 있습니다. 예를 들어 호스트에서 악의적 파일을 탐지하는 경우, Neptune을 사용하여 악의적 파일을 확산시키는 호스트 간 연관성을 찾고 해당 파일을 다운로드한 원래 호스트를 추적할 수 있습니다.

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​작동 방법

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