Amazon Neptune 리소스

설명서

아래 설명서 링크로 이동하면 Neptune Database 및 Neptune Analytics에 대한 설명서를 확인할 수 있습니다.

Neptune Database
Neptune Analytics
Neptune Graph Data Model(Neptune 그래프 데이터 모델)
Migrating to Neptune(Neptune으로 마이그레이션)

Which one should I use – Neptune Database or Neptune Analytics(Neptune Database 또는 Neptune Analytics의 사용 사례)
Graph Algorithms(그래프 알고리즘)
Combining Vector Similarity Search and Graphs for GenAI applications(벡터 유사성 검색과 GenAI 애플리케이션의 그래프 결합)

동영상

Snackables

Amazon Neptune Snackables는 15분 분량의 짧은 동영상입니다. Neptune Serverless, 지식 그래프, 보안 그래프, 그래프 알고리즘, 벡터 검색 등과 같은 다양한 주제를 다룹니다.

#GraphThat 동영상 시리즈

#GraphThat 시리즈에서는 Amazon Neptune 전문가가 퍼블릭 데이터세트를 Amazon Neptune에 최적화된 그래프 모델로 변환하는 방법을 보여줍니다.

Fast Pathfinding on the Amtrak Rail Network using Amazon Neptune(Amazon Neptune을 사용하여 Amtrak Rail Network에서 빠른 경로 찾기)
Analyzing Software Bill of Materials (SBOM) using graph algorithms with Amazon Neptune[Amazon Neptune과 그래프 알고리즘을 사용하여 소프트웨어 자재 명세서(SBOM) 분석]

Re:invent 2023

AWS re:Invent 2023 - Amazon Neptune architectures for scale, availability, and insight (DAT406)[AWS re:Invent 2023 - 확장성, 가용성 및 인사이트를 위해 설계된 Amazon Neptune 아키텍처(DAT406)]
AWS re:Invent 2023 - Deep dive into Amazon Neptune Analytics & its generative AI capabilities (DAT325)[AWS re:Invent 2023 - Amazon Neptune Analytics 및 생성형 AI 기능 집중 탐구(DAT325)]
AWS re:Invent 2023 - Amazon Neptune Analytics: New capabilities for graph analytics & gen AI (DAT208)[AWS re:Invent 2023 - Amazon Neptune Analytics: 그래프 분석 및 생성형 AI를 위한 새로운 기능(DAT208)]

Twitch 세션

Amazon Neptune: Simplifying Graph Queries With LLMs and LangChain(Amazon Neptune: LLM 및 LangChain으로 그래프 쿼리 간소화)
Security graphs with Amazon Neptune(Amazon Neptune을 사용한 보안 그래프)

기타

Network Genius: Transforming Operations with Graph ML and generative AI(Network Genius: 그래프 ML 및 생성형 AI로 운영 혁신 달성)

과정

AWS Online Tech Talks
Getting Started with Amazon Neptune(Amazon Neptune 시작)(동영상 7개, 약 9시간)

AWS 워크숍 스튜디오
Build Your First Graph Application with Amazon Neptune(Amazon Neptune으로 첫 번째 그래프 애플리케이션 빌드)

AWS Skill Builder

Amazon Neptune Service Introduction(Amazon Neptune 서비스 소개)(5분)
Amazon Neptune Learning Plan(Amazon Neptune 학습 계획)(3시간 30분)

AWS 참조 아키텍처

Amazon Neptune 사용을 위한 AWS 참조 아키텍처가 게시되었습니다. 이 참조 아키텍처는 참조 배포 아키텍처를 제공하고 그래프 데이터 모델 및 쿼리 언어에 대한 선택 사항을 알려줍니다.

오픈 소스 프로젝트 및 샘플

생성형 AI

Amazon Neptune LlamaIndex integration(Amazon Neptune LlamaIndex 통합)
Amazon Neptune LangChain integration for SPARQL(Amazon Neptune LangChain의 SPARQL 통합)
Amazon Neptune LangChain integration for openCypher(Amazon Neptune LangChain의 openCypher 통합)

그래프 탐색

도구, 유틸리티 및 샘플

도서

그래프 데이터베이스: 연결된 데이터를 위한 새로운 기회

Practical Gremlin(HTML 버전)

그래프 데이터베이스 작동 방식

그래프 데이터에 대한 실무자 가이드

그래프 데이터에 대한 실무자 가이드

블로그 게시물

현재는 블로그 게시물을 찾을 수 없습니다. AWS 블로그에서 다른 리소스를 확인하세요.

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동영상

고객 사례

Accenture: Natural Language Processing and Graph Databases for the Oil and Gas Industry(6:23)

AWS re:Invent 2020: ADP’s next-generation platform powers dynamic teams with Amazon Neptune(26:02)

AWS re:Invent 2018: Data & Analysis with Amazon Neptune: A Study in Healthcare Billing(48:49)

Nike: A Social Graph at Scale with Amazon Neptune(7:00)

AWS re:Invent 2019: Real-world customer use cases with Amazon Neptune(30:25)

AWS re:Invent 2017: Amazon Neptune Overview and Customer Use Cases(1:00:56)

AWS re:Invent 2020: Building the post-cookie identity graph for marketing (30:48)

AWS re:Invent 2018: Nike, Amazon Neptune을 사용하여 소셜 그래프 작성(53:46)

AWS re:Invent 2022

AWS re:Invent 2022 - Amazon Neptune Serverless 심층 분석(53:04)

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: Deep Dive on Amazon Neptune(29:50)

AWS re:Invent 2020: New capabilities to build graph apps quickly with Amazon Neptune (26:54)

AWS 테크 톡

AWS on Air 2020: AWS What’s Next ft. Amazon Neptune ML (24:05)

AWS DMS supports copying data from relational databases to Amazon Neptune(1:02:34)

AWS re:Invent 2018: How Do I Know I Need an Amazon Neptune Graph Database? (46:12)

Build Event Driven Graph Applications with AWS Purpose-Built Databases(48:03)

Amazon Neptune: Build Applications for Highly Connected Datasets(32:33)

Understanding Game Changes and Player Behavior with Graph Databases(50:21)

AWS Tel Aviv Summit 2018: How Amazon Neptune and Graph Databases Can Transform Your Business(38:39)

고객 사례 연구

Capital One

“그래프 데이터베이스는 관계형 시스템보다 더 많은 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. Amazon Neptune은 우리가 해결하려고 했던 것을 해결해 주었습니다.”

Mayank Gupta, 소프트웨어 엔지니어 - Audible for Business

사례 연구 보기 >>

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.

사례 연구 보기 >>

"우리는 안전하고 성능이 우수하며 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. Neptune은 우리가 사용자, 체크인 및 위치 간의 이러한 다양한 관계를 저장하여 바이러스 전파에 대한 통찰력을 끌어낼 수 있게 합니다."

Aron Szanto, 공동창립자 - Zerobase

블로그 읽기 »

“우리 회사는 데이터베이스 수준 암호화 외에도 앱 수준 암호화를 구축하길 원합니다. Amazon Neptune을 사용하면 데이터가 데이터베이스에 저장되기 전에 이미 암호화되어 있으며 저장 중에 다시 암호화됩니다.”

Zaid Masud, ADP의 Next Gen HCM 수석 아키텍트

사례 연구 보기 »

Zeta

“[Amazon] Neptune 및 기타 AWS 서비스를 활용함으로써 아주 짧은 시간 내에 대규모의 비용 효율적 데이터 플랫폼을 구현할 수 있었습니다.”

Sasikala Singamaneni, 소프트웨어 엔지니어링 관리자 - Zeta Global

동영상 보기 »

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