AWS Summit SF 2022 - Amazon Neptune: 그래프를 사용하여 보안 인사이트 확보(56:43)
AWS re:Invent 2021 - 그래프 데이터베이스의 실제 사용 사례(31:25)
AWS re:Invent 2020
AWS re:Invent 2020: Amazon Neptune 심층 분석(29:50)
AWS re:Invent 2020: Amazon Neptune으로 그래프 앱을 빠르게 구축하는 새로운 기능(26:54)
AWS Tech Talks
AWS on Air 2020: AWS 새로운 소식 특집. Amazon Neptune ML(24:05)
AWS 목적별 데이터베이스로 이벤트 기반 그래프 애플리케이션 구축하기(48:03)
그래프 데이터베이스로 게임 변화와 플레이어 행동 이해하기(50:21)
관계형 데이터베이스에서 Amazon Neptune으로 데이터 복사를 지원하는 AWS DMS(1:02:34)
Amazon Neptune: 고도로 연결된 데이터 세트를 위한 애플리케이션 구축(32:33)
AWS Tel Aviv Summit 2018: 비즈니스 혁신을 불러오는 Amazon Neptune 및 그래프 데이터베이스(38:39)
AWS re:Invent 2018: Amazon Neptune 그래프 데이터베이스가 필요한지 여부는 어떻게 알 수 있는가? (46:12)
고객 사례 연구
Audible for Business
그래프 데이터베이스는 관계형 시스템보다 더 뛰어난 유연성을 제공합니다. [관계형 모델]에서는 테이블 조인을 여러 차례 수행해야 했을 수 있으며, 그로 인해 많은 비즈니스 로직에서 긴 지연 시간이 발생했을 수 있습니다. 그래프 데이터베이스는 AWS 사용 사례에 최적화되어 있습니다. 해결하려고 했던 문제를 Amazon Neptune으로 해결했습니다.
Mayank Gupta, 소프트웨어 엔지니어 - Audible for Business
사례 연구 보기
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Siemens
Siemens Energy는 Metaphactory 및 Amazon Neptune을 사용해 터빈 지식 그래프를 작성하고 전체 가스 터빈에 걸쳐 유사한 부품 간의 연결을 시각화할 수 있었습니다. 관리형 그래프 데이터베이스 서비스인 Amazon Neptune은 안정성, 확장성, 유지 관리 감소 및 Amazon Web Services(AWS)의 기존 플랫폼과의 통합에 중점을 두고 있어 Siemens Energy IT에서 추진하는 클라우드 퍼스트 전략에 완벽하게 맞춰져 있습니다.
안전하고 성능이 뛰어나며 분석 친화적인 강력한 그래프 데이터베이스라는 특징 때문에 Neptune을 선택했습니다. 당사의 [접촉 추적] 모델에서 각 사용자 노드는 디바이스 노드에 연결됩니다. 디바이스가 어느 한 위치에 체크인하면, 해당 디바이스와 스캐너블(QR 코드) 간에 엣지가 형성되며, 이것은 특정 사이트(물리적 스토어) 및 연결된 조직(기업 엔터티)과 연관됩니다. Neptune을 사용하면 사용자, 체크인, 위치 간의 이러한 다양한 관계를 저장하여 바이러스 전파에 대한 인사이트를 도출할 수 있습니다.
