설명서

아래의 설명서 링크에서는 Amazon Neptune의 개요와 함께 AWS 명령줄 인터페이스 및 AWS Management Console의 기능을 사용하는 방법에 관한 지침을 확인할 수 있습니다. 그래프 데이터베이스 사용을 위한 AWS 참조 아키텍처를 게시하여 참조 배포 아키텍처를 제공할 뿐만 아니라 그래프 데이터 모델 및 쿼리 언어에 대한 선택 사항을 알려줍니다.

기능 개요
모범 사례
Gremlin용 데이터 로딩
Gremplin을 통해 데이터에 액세스
SPARQL용 RDF 데이터 로딩
SPARQL을 통해 데이터에 액세스

 

Course - Getting Started with Amazon Neptune

(9시간, 기초)

이 동영상에서는 Amazon Neptune을 시작하는 방법을 소개합니다. 또한 사용 사례와 Neptune의 기본 사항을 비롯해 클러스터 생성 및 관리, 널리 사용되는 그래프 모델인 Property Graph 및 W3C의 RDF 구축, Apache TinkerPop Gremlin 및 SPARQL을 사용한 쿼리 작성, 성능 문제 해결, Elasticsearch 및 AWS Glue 같은 도구 및 서비스와의 통합 관련 내용도 다룹니다.

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블로그 게시물

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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: Building a Social Graph at Nike with Amazon Neptune(53:46)

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

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Capital One

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.

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Enkidoo
"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 »

ADP logo
“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

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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

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