Amazon Neptune FAQ

Amazon Neptune은 개별적으로 또는 함께 사용할 수 있는 그래프 데이터베이스 엔진, 그래프 분석 데이터베이스 엔진, 그래프 기계 학습(ML) 및 시각화 도구를 포함하는 서비스입니다. Neptune 서비스를 사용하면 AWS에서 그래프 데이터를 쉽게 사용할 수 있습니다. Amazon Neptune Database를 사용하면 뛰어난 확장성과 가용성을 위해 설계된 서버리스 그래프 데이터베이스를 사용하여 가장 까다로운 애플리케이션을 위해 초당 10만 개 이상의 쿼리로 그래프의 규모를 조정할 수 있습니다. Amazon Neptune Analytics를 사용하면 대량의 그래프 데이터를 신속하게 처리하여 인사이트를 얻고 추세를 찾을 수 있습니다. 인기 있는 그래프 분석 알고리즘을 간접적으로 호출하여 몇 초 만에 결과를 얻을 수 있습니다.

Amazon Neptune Database는 전체 엔터프라이즈 기능 및 통합 세트를 갖춘 특수 목적의 그래프 데이터베이스를 제공합니다. Neptune Database는 고가용성, 재해 복구, 동적 규모 조정 및 엔터프라이즈 애플리케이션용 기타 기능이 필요한 미션 크리티컬 그래프 애플리케이션을 지원합니다.

Neptune Analytics는 대량의 그래프 데이터를 신속하게 분석하여 인사이트를 얻고 추세를 찾아내는 분석 데이터베이스 엔진입니다.

Neptune ML은 Neptune Database의 기능으로, 그래프에 대한 ML 기법인 그래프 신경망(GNN)을 통해 그래프 데이터를 사용하여 더 빠르고 정확한 예측을 수행하는 기능입니다.

Neptune 개발자 도구가 포함된 Neptune Database는 업무상 중요한 시스템을 대규모로 구축하는 데 적합한 선택입니다. 제품 추천 엔진, ID 및 액세스 관리 시스템, 규정 준수 시스템과 같은 시스템에는 Neptune 글로벌 데이터베이스에서 사용할 수 있는 지리적으로 분산된 기능이 필요한 경우가 많습니다. Neptune Database는 수백억 개의 관계를 저장하고 초당 수십만 개의 대화형 그래프 쿼리를 처리할 수 있습니다.

Neptune 노트북이 포함된 Neptune Analytics는 데이터와 상호 작용하여 인사이트를 도출하는 데 적합합니다. 사용자는 이러한 기능으로 Pandas, Jupyter, Python과 같은 친숙한 도구를 사용해 데이터와 상호 작용하여 데이터에서 사기, 불법 활동, 최적화 기회 등을 나타내는 상호 작용 및 행동 패턴을 발견하고 특정할 수 있습니다.

Neptune Analytics의 일반적인 사용 사례로는 임시 분석, 지연 시간이 짧은 분석 쿼리 실행, 기본 제공 그래프 알고리즘 실행, 벡터 유사성 검색 수행 등이 있습니다. Neptune Analytics의 벡터 유사성 검색을 통해 임베딩에서 제공하는 고밀도 데이터 표현을 검색하는 검색 증강 생성(RAG) 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 벡터 검색 결과는 상황에 맞는 데이터 표현과 그래프로 결합하여 관계와 관련된 풍부한 컨텍스트 정보를 제공합니다.

Neptune ML은 최신 GNN을 사용하여 관계 및 분류를 설계, 구축, 최적화, 예측하는 데 사용할 수 있습니다. 특성 테이블을 보강하기 위해 클러스터링, 중앙 집중성, 경로 찾기와 같은 일반적인 알고리즘을 사용하여 연결된 데이터에서 중요한 특성을 도출하기 위해 Neptune Analytics를 사용할 수 있습니다.

예. Amazon Neptune SLA를 참조하세요.

Neptune Database는 속성 그래프 데이터 모델에 대해 오픈 소스 Apache TinkerPop Gremlin 그래프 순회 언어와 openCypher 쿼리 언어 등 두 가지 쿼리 언어를 지원하고, 리소스 설명 프레임워크(RDF) 데이터 모델의 경우 W3C 개방형 표준 SPARQL 쿼리 언어를 지원합니다.

예. 각 Neptune Database 클러스터는 속성 그래프 데이터와 RDF 데이터를 모두 저장할 수 있습니다. Neptune은 Gremlin 엔드포인트(HTTPS 및 WebSocket), openCypher 엔드포인트(HTTPS 및 Bolt), SPARQL 1.1 프로토콜 REST 엔드포인트를 제공합니다.

속성 그래프의 경우 데이터를 입력하는 데 사용된 언어에 관계없이 동일한 데이터에 대해 Gremlin 또는 OpenCypher 쿼리를 실행할 수 있습니다. 일부 워크로드에는 Gremlin을 사용하고 다른 워크로드에는 OpenCypher를 사용하는 것이 더 편리할 수 있습니다. RDF 데이터를 통해 속성 그래프 데이터(Gremlin 또는 openCypher)에 대한 쿼리를 실행할 수 없으며, 그 반대의 경우도 마찬가지입니다.

Neptune Database는 HTTPS와 Websocket 연결을 모두 지원하는 Apache TinkerPop Gremlin 서버를 제공합니다. Neptune의 인스턴스를 프로비저닝하면 기존 TinkerPop 애플리케이션이 서비스에서 제공하는 엔드포인트를 사용하도록 구성할 수 있습니다. Gremlin을 사용하여 Neptune 그래프에 액세스도 참조하세요.

아니요. Neptune Gremlin 서버는 WebSockets 및 HTTPS REST 연결 모두를 사용하는 Apache TinkerPop 호환 클라이언트를 지원합니다. Neptune Database의 최신 버전은 TinkerPop 3.6.x를 지원합니다. 자세한 내용은 설명서를 참조하세요.

Neptune은 openCypher 쿼리 언어를 지원하기 때문에 Bolt 프로토콜 또는 HTTPS를 사용하는 대부분의 Cypher 또는 Neo4j 워크로드를 Neptune으로 이동할 수 있습니다. openCypher 애플리케이션을 마이그레이션하는 방법에 대한 자세한 내용은 설명서의 마이그레이션 사용 설명서를 참조하세요.

Neptune은 SPARQL 1.1 Protocol을 구현하는 HTTPS REST 엔드포인트를 제공합니다. 서비스 인스턴스를 프로비저닝하고 나면 SPARQL 엔드포인트를 가리키도록 애플리케이션을 구성할 수 있습니다. SPARQL을 사용하여 그래프에 액세스도 참조하세요.

아니요. Neptune SPARQL 엔드포인트는 SPARQL 1.1 프로토콜을 지원하는 모든 클라이언트에서 작동합니다.

예. Neptune은 ACID를 준수하며 기본 라이터 인스턴스에서는 즉각적인 일관성을 유지하고 읽기 전용 복제본 인스턴스에서는 최종 일관성을 유지합니다.

Neptune Database는 특별히 구축된 고성능 그래프 데이터베이스 엔진입니다. 인스턴스 수명 주기 관리, AWS Key Management Service(AWS KMS) 키를 사용한 저장 데이터 암호화, 보안 그룹 관리와 같은 특정 관리 기능의 경우 Neptune은 Amazon Relational Database Service(RDS)와 공유되는 운영 기술을 활용합니다.

Neptune Database는 높은 처리량과 짧은 지연 시간의 그래프 쿼리를 필요로 하는 그래프 애플리케이션을 지원하도록 설계되었습니다. Neptune Database는 최대 15개의 읽기 전용 복제본을 지원하므로 초당 수십만 개의 쿼리를 지원할 수 있습니다.

예. Neptune은 Gremlin, openCypher 및 SPARQL 쿼리에 대해 쿼리 최적화를 사용합니다. 자세한 내용은 Amazon Neptune 대체 쿼리 엔진(DFE)를 참조하세요.

아니요. Neptune은 특별히 구축된 고성능 그래프 데이터베이스 엔진입니다. Neptune은 그래프 데이터를 효율적으로 저장 및 탐색하며, 확장형의 인메모리 최적화 구조를 사용하여 대규모 그래프에 대해 빠른 쿼리 평가를 할 수 있게 해 줍니다.

최신 요금 정보는 Amazon 요금 페이지를 참조하세요.

Neptune Database가 제공되는 AWS 리전에 대한 자세한 내용은 AWS 리전 표를 참조하세요.

아니요. Neptune Database 복제는 요금에 포함되어 있습니다. 요금은 Neptune 가상화 스토리지 계층에서 사용한 스토리지가 아니라 데이터베이스가 데이터베이스 계층에서 사용한 스토리지를 기준으로 부과됩니다.

Neptune Database는 비용을 절감하고 읽기/쓰기 트래픽을 위해 사용할 수 있는 리소스를 확보하기 위해 불필요한 I/O를 제거하도록 설계되었습니다. 쓰기 I/O 작업은 안정적인 쓰기를 위해 트랜잭션 로그 기록을 스토리지 계층으로 푸시할 때만 사용됩니다. 쓰기 I/O 작업은 4KB 단위로 계산됩니다. 예를 들어, 1,024바이트 크기의 트랜잭션 로그 기록은 1건의 I/O 작업으로 계산됩니다.

하지만 트랜잭션 로그 크기가 4KB 미만인 동시 쓰기 작업은 I/O 사용을 최적화하도록 Neptune 데이터베이스 엔진에서 배치 처리할 수 있습니다. 기존 데이터베이스 엔진과는 달리 Neptune은 변경된 데이터베이스 페이지를 스토리지 계층으로 푸시하지 않으므로 I/O 사용을 좀 더 줄일 수 있습니다.

최소 스토리지는 10GiB입니다. 데이터베이스 사용량에 따라 Neptune 스토리지는 데이터베이스 성능에 영향을 미치지 않고 최대 128TiB까지 10GiB 단위로 자동으로 늘어납니다. 따라서 스토리지를 미리 프로비저닝할 필요가 없습니다.

AWS Management Console에서 원하는 데이터베이스 인스턴스를 선택하고 수정 버튼을 선택하면 데이터베이스 인스턴스에 할당된 컴퓨팅 리소스를 조정할 수 있습니다. 메모리와 CPU 리소스를 수정하려면 DB 인스턴스 클래스를 변경합니다.

DB 인스턴스 클래스를 수정하면 지정한 유지 관리 기간에 요청한 변경 사항이 적용됩니다. 또는 Apply Immediately 플래그를 사용하여 규모 조정 요청을 즉시 적용할 수 있습니다. 이 두 옵션을 사용하면 조정 작업이 수행되는 몇 분 동안 가용성에 영향을 미칩니다. 또한 처리되지 않은 다른 시스템 변경 내용도 함께 적용됩니다.

Amazon Neptune Serverless를 사용하여 데이터베이스 용량의 규모를 자동으로 조정할 수 있습니다. Neptune Serverless를 사용하면 용량을 관리하고 최적화할 필요 없이 그래프 워크로드를 실행하고 즉시 규모를 조정할 수 있습니다. Neptune Serverless에서는 그래프 데이터베이스를 실행할 컴퓨팅 및 메모리 리소스를 자동으로 결정 및 프로비저닝하고 워크로드의 변화하는 요구 사항에 따라 용량의 규모를 조정하여 일관된 성능을 유지합니다.

예. Neptune은 인스턴스의 읽기 전용 복제본의 자동 크기 조정을 지원합니다. 자동 크기 조정을 구성하여 연결 또는 워크로드 요구 사항의 변화에 따라 읽기 전용 복제본을 자동으로 추가하거나 제거할 수 있습니다. 자세한 내용은 설명서를 참조하세요.

Neptune Database 인스턴스에는 자동화된 백업이 항상 활성화되어 있습니다. 백업은 데이터베이스 성능에 영향을 미치지 않습니다.

예. 스냅샷을 만드는 동안에는 성능에 영향을 미치지 않습니다. 데이터베이스 스냅샷으로 데이터를 복원하려면 새 데이터베이스 인스턴스를 만들어야 합니다.

Neptune Database는 자동으로 3개의 가용 영역에 데이터 사본을 유지 관리하며, 데이터가 손실되지 않은 정상 가용 영역의 데이터베이스를 자동으로 복구합니다. Neptune 스토리지 내에서 데이터를 사용할 수 없는 상황이 예기치 않게 발생하면 데이터베이스 스냅샷으로 복원하거나 새 인스턴스에 특정 시점으로 복원 작업을 수행할 수 있습니다. 특정 시점으로 복원하는 작업에 대해 복원 가능한 최근 시간은 최대 5분 전입니다.

데이터베이스 인스턴스를 삭제할 때 최종 데이터베이스 스냅샷을 만들 수 있습니다. 데이터베이스 스냅샷을 만들면 이를 사용하여 삭제된 데이터베이스 인스턴스를 나중에 복원할 수 있습니다. Amazon은 이 최종 사용자 생성 데이터베이스 스냅샷을 데이터베이스 인스턴스 삭제 후에 수동으로 생성한 모든 다른 데이터베이스 스냅샷과 함께 유지합니다. 데이터베이스 인스턴스가 삭제된 후에는 데이터베이스 스냅샷만 보관됩니다. (예를 들어, 특정 시점으로 복원하기 위해 생성한 자동화된 백업은 유지되지 않습니다.)

예. Neptune은 데이터베이스 스냅샷을 생성할 수 있는 기능을 제공하며, 이 스냅샷은 나중에 데이터베이스를 복원하는 데 사용할 수 있습니다. 다른 AWS 계정과 스냅샷을 공유할 수 있으며, 수신 계정의 소유자는 사용자의 스냅샷을 사용하여 사용자의 데이터가 포함된 데이터베이스를 복원할 수 있습니다. 스냅샷을 퍼블릭으로 설정할 수도 있습니다. 즉, 누구나 사용자의 (퍼블릭) 데이터가 포함된 데이터베이스를 복원할 수 있습니다. 이 기능을 사용하면 AWS 계정이 서로 다른 다양한 환경(프로덕션, 개발 및 테스트, 스테이징 등) 간에 데이터를 공유할 수 있고, 기본 AWS 계정이 손상될 경우에 대비하여 별도의 계정에 모든 데이터 백업을 안전하게 유지할 수 있습니다.

계정 간에 스냅샷을 공유하는 데는 비용이 부과되지 않습니다. 하지만 스냅샷 자체와 공유된 스냅샷에서 복원한 데이터베이스에는 비용이 부과될 수 있습니다. Amazon Neptune 요금에 대해 자세히 알아보세요.

자동 데이터베이스 스냅샷 공유 기능은 지원하지 않습니다. 자동 스냅샷을 공유하려면 수동으로 스냅샷 복사본을 생성한 다음, 해당 복사본을 공유해야 합니다.

수동 스냅샷은 최대 20개의 AWS 계정 ID와 공유할 수 있습니다. 20개가 넘는 계정과 스냅샷을 공유하려는 경우, 스냅샷을 퍼블릭으로 설정하거나 고객 지원부에 한도 증가를 요청할 수 있습니다.

Neptune을 사용할 수 있는 AWS 리전에서 Neptune Database 스냅샷을 공유할 수 있습니다.

아니요. Neptune Database 스냅샷은 이를 공유하는 계정과 같은 리전에 있는 계정에서만 액세스할 수 있습니다.

예. 암호화된 Neptune Database 스냅샷을 공유할 수 있습니다.

아니요. Neptune 스냅샷은 서비스 내부에서만 사용할 수 있습니다.

Neptune Database 클러스터는 2개 이상의 가용 영역에 2개 이상의 서브넷이 있는 Amazon VPC에서만 생성할 수 있습니다. Neptune은 클러스터 인스턴스를 2개 이상의 가용 영역에 분산하여 가용 영역 장애가 발생할 경우 데이터베이스 클러스터에서 인스턴스를 사용할 수 있도록 합니다. Neptune Database 클러스터의 클러스터 볼륨은 데이터 손실 가능성이 적은 내구성 있는 스토리지를 제공하기 위해 항상 3개의 가용 영역에 걸쳐 있습니다. Neptune은 데이터베이스 쓰기 가용성에 영향을 주지 않고 최대 2개의 데이터 사본 손실을 처리하고 읽기 가용성에 영향을 주지 않고 최대 3개의 사본 손실을 투명하게 처리하도록 설계되었습니다. 또한, Neptune 스토리지에는 자가 복구 기능도 있습니다. 데이터 블록과 디스크에 오류가 있는지 계속 스캔하고 오류가 있는 경우 자동으로 복구됩니다.

Neptune은 다른 데이터베이스와 달리 데이터베이스 오류가 발생한 후 작업에 사용하기 전 마지막 데이터베이스 체크포인트의 재실행 로그를 리플레이하여(대개 5분) 모든 변경 사항이 적용되었는지 확인할 필요가 없습니다. 따라서 대부분의 경우 데이터베이스 재시작 시간이 60초 미만으로 줄어듭니다. Neptune은 데이터베이스 프로세스에서 버퍼 캐시를 이동시켜 재시작 즉시 사용할 수 있도록 합니다. 이렇게 하면 캐시가 다시 채워질 때까지 액세스를 제한할 필요가 없어 중단이 방지됩니다.

Neptune은 기본 인스턴스와 동일한 기본 볼륨을 공유하는 읽기 전용 복제본을 지원합니다. 기본 인스턴스에서 수행한 업데이트는 모든 Amazon Neptune 복제본에 표시됩니다. 하나의 Neptune 클러스터에는 하나의 라이터 인스턴스와 최대 15개의 읽기 전용 복제본이 있을 수 있습니다. 라이터 인스턴스에 장애가 발생할 경우 읽기 전용 복제본이 자동으로 라이터 인스턴스로 승격됩니다.

예. Neptune Database는 Neptune 글로벌 데이터베이스를 사용하도록 Neptune 클러스터를 구성하여 리전 간 복제를 지원합니다.

예. 클러스터의 각 인스턴스에 승격 우선순위 티어를 지정할 수 있습니다. 기본 인스턴스에 장애가 발생하면, Neptune Database는 우선순위가 가장 높은 복제본을 기본 인스턴스로 승격시킵니다. 동일 우선 순위 티어에 있는 2개 이상의 복제본 간에 경합이 발생할 경우 Neptune은 기본 인스턴스와 같은 크기의 복제본을 승격시킵니다.

언제든 인스턴스에 대한 우선순위 티어를 변경할 수 있습니다. 우선순위 티어를 변경하는 것만으로 장애 조치가 트리거되지는 않습니다.

기본 인스턴스로 승격되기를 원하지 않는 복제본에 낮은 우선순위 티어를 지정할 수 있습니다. 하지만 클러스터에서 우선순위가 더 높은 복제본이 비정상이거나 어떤 이유로 사용할 수 없는 경우, Neptune이 우선순위가 더 낮은 복제본을 승격시키게 됩니다.

사용자는 기본 인스턴스와 동일한 기본 스토리지를 공유하는 Neptune 복제본을 추가할 수 있습니다. 모든 Neptune 복제본은 데이터 손실 없이 승격되어 기본 복제본이 될 수 있으므로 기본 데이터베이스 인스턴스에 장애가 발생하는 경우 내결함성 향상에 사용될 수 있습니다. 데이터베이스 가용성을 높이려면 1~15개의 복제본을 만들면 됩니다. 그러면 데이터베이스가 가동 중단되는 경우 Neptune이 자동으로 이러한 복제본을 장애 조치 기본 선택에 포함합니다.

Neptune Database가 자동으로 장애 조치를 처리하므로 관리자가 개입하지 않아도 애플리케이션이 최대한 신속하게 데이터베이스 작업을 재개할 수 있습니다. Neptune 복제본이 동일한 가용 영역 또는 다른 가용 영역에 있는 경우, 장애 조치가 진행될 때 Neptune에서 데이터베이스 기본 엔드포인트의 Canonical Name Record(CNAME)가 정상적인 복제본을 가리키도록 변경하며, 해당 복제본은 승격되어 새로운 기본 복제본이 됩니다. 일반적으로 장애 조치는 처음부터 끝까지 30초 이내에 완료됩니다.

또한, 읽기 전용 복제본 엔드포인트에서는 장애 조치 중 CNAME 업데이트가 필요하지 않습니다. Neptune 복제본(예: 단일 인스턴스)이 없는 경우 Neptune은 먼저 원래 인스턴스와 동일한 가용 영역에 새 데이터베이스 인스턴스를 만들려고 시도합니다. 새 데이터베이스 인스턴스를 생성할 수 없는 경우, Neptune은 다른 가용 영역에 새로운 데이터베이스 인스턴스를 만들려고 시도합니다. 일반적으로 장애 조치는 처음부터 끝까지 15분 이내에 완료됩니다. 데이터베이스 연결이 끊어지는 경우 애플리케이션에서 요청을 다시 시도해야 합니다.

Neptune Database는 기본 인스턴스의 문제를 자동 감지하고 Neptune Database 복제본으로 읽기/쓰기 트래픽을 라우팅하기 시작합니다. 평균적으로 이러한 장애 조치는 30초 이내에 완료됩니다. 또한, Neptune Database 복제본에서 제공하던 읽기 트래픽이 잠시 중단됩니다.

Neptune Database 복제본은 기본 인스턴스와 동일한 데이터 볼륨을 공유하므로 사실상 복제 지연이 없습니다. 일반적인 지연 시간은 수십 밀리초 이내입니다.

예. 모든 Amazon Neptune Database 인스턴스는 VPC에서 생성되어야 합니다. Amazon VPC를 사용하면 사용자의 데이터 센터에서 운영하는 기존 네트워크와 매우 유사한 가상 네트워크 토폴로지를 정의할 수 있습니다. 이를 통해 Neptune 데이터베이스에 액세스할 수 있는 사용자를 완전히 제어할 수 있습니다.

Neptune Database는 HTTPS 암호화 클라이언트 연결을 지원할 뿐 아니라 사용자가 AWS KMS를 통해 관리하는 키를 사용해 데이터베이스를 암호화할 수 있게 해 줍니다. Neptune 암호화를 실행 중인 데이터베이스 인스턴스에서는 같은 클러스터에 있는 자동 백업, 스냅샷 및 복제본과 마찬가지로 기본 스토리지에 저장된 데이터가 암호화됩니다. 암호화와 복호화는 원활하게 처리됩니다. Amazon Neptune과 KMS 사용에 관한 자세한 내용은 Amazon Neptune 사용 설명서를 참조하세요.

현재 암호화되지 않은 기존 Neptune 인스턴스를 암호화하는 기능은 지원되지 않습니다. 암호화되지 않은 기존 데이터베이스에 Neptune 암호화를 사용하려면 암호화를 활성화한 상태에서 새로운 데이터베이스 인스턴스를 생성하고, 데이터를 이 인스턴스로 마이그레이션합니다.

VPC 내에서 데이터베이스를 만들 때 입력한 HTTPS 포트를 통해 Neptune 데이터베이스에 액세스해야 합니다. 이는 데이터에 대한 추가적인 보안 계층을 제공하기 위한 것입니다. Neptune 데이터베이스를 연결하는 방법에 대한 단계별 지침은 Amazon Neptune 사용 설명서에 나와 있습니다.

오픈 소스 프로젝트인 openCypher를 사용하면 그래프 처리, Neptune Analytics 알고리즘 호출 및 벡터 유사성 검색에 Cypher 언어를 쉽게 사용할 수 있습니다.

Neptune Analytics는 그래프의 큰 부분이나 전체 그래프에 액세스하는 그래프 쿼리에 매우 적합합니다. Neptune Analytics는 인메모리 엔진이며 이러한 대규모 그래프를 메모리에 로드하여 몇 초 만에 응답을 제공할 수 있습니다. 또한, Neptune Analytics는 소셜 인플루언서 순위 지정, 사기 대상 그룹 탐지, 네트워크 활동 패턴 찾기 등의 작업에 널리 사용되는 그래프 분석 알고리즘 라이브러리를 사용하여 초당 수천 개의 분석 쿼리를 처리할 수 있습니다. Neptune Analytics는 생성형 AI 애플리케이션의 경우 벡터 임베딩을 저장하고 벡터 유사성 검색을 제공할 수 있습니다.

기존 Neptune 클러스터를 데이터 소스로 선택할 수 있으며, 이 데이터 소스는 Neptune Analytics에 자동으로 로드됩니다.

Neptune Analytics는 경로 찾기, 커뮤니티 탐지(클러스터링), 중요 데이터 식별(중앙 집중성), 유사성 정량화를 위한 12가지 알고리즘을 지원합니다. 경로 찾기 알고리즘은 공급망 최적화를 위한 경로 계획과 같은 사용 사례에 사용되며, 페이지 순위와 같은 중앙 집중성 알고리즘은 그래프에서 가장 영향력 있는 판매자를 식별합니다. 마찬가지로, 연결된 구성 요소, 클러스터링 및 중앙 집중성 알고리즘과 같은 알고리즘을 사용하여 연결된 네트워크가 친구 그룹인지 또는 조직적인 부정 행위자 집합에 의해 구성된 사기 조직인지 확인할 수 있습니다.

네, Neptune Analytics는 강력한 일관성을 유지하면서 ACID 규정을 준수합니다.

Neptune Analytics는 그래프 데이터에 저장된 임베딩(최대 6만 5천 개 차원)에 대한 벡터 검색 인덱스를 지원합니다.

Neptune Analytics는 그래프 데이터에 저장된 임베딩에 대해 1개의 벡터 검색 인덱스를 지원합니다.

아니요. Neptune Analytics를 사용하면 별도의 벡터 데이터베이스가 필요하지 않습니다. Neptune Analytics는 그래프 데이터에 저장된 임베딩(최대 6만 5천 개 차원)에 대한 벡터 검색 인덱스를 지원합니다. Neptune Analytics는 그래프 쿼리를 작성하는 데 사용되는 openCypher 쿼리 언어에서 바로 간접적으로 호출할 수 있는 효율적인 벡터 검색을 제공합니다.

Neptune Analytics는 벡터를 저장하고 벡터 인덱싱 및 유사성 검색을 수행하기 위한 HNSW(Hierarchical Navigable Small World)를 지원합니다. 서로 다른 인덱싱 및 유사성 검색 알고리즘을 사용하거나 서로 다른 속성에 구축된 여러 인덱스를 사용하려는 경우에는 별도의 벡터 데이터베이스를 사용해야 합니다.

예. Amazon VPC에서 Neptune Analytics를 사용할 수 있습니다. 프라이빗 액세스의 경우 '퍼블릭 액세스'를 비활성화(기본값) 한 상태로 그래프를 생성하고 VPC의 서브넷을 지정할 수 있습니다. Neptune Analytics는 VPC의 그래프별로 요청자가 관리하는 VPC 인터페이스 엔드포인트를 생성합니다. 보안 그룹과 엔드포인트 정책을 엔드포인트에 연결할 수 있지만, 엔드포인트는 삭제할 수 없습니다. 표준 VPC 인터페이스 엔드포인트 요금이 적용됩니다.

예. 선택적으로 퍼블릭 그래프별 엔드포인트를 활성화하여 인터넷을 통해 그래프에 연결할 수 있습니다. Neptune Analytics를 사용하는 경우 모든 클라이언트가 인증되어야 하고, 모든 요청이 SigV4로 서명되어야 하며, 모든 연결이 그래프 ID를 사용하여 그래프와 상호 작용해야 합니다.

예. Neptune Analytics는 가용성과 내구성이 향상된 다중 AZ 배포를 제공합니다. 기본적으로 별도의 가용 영역에서 상시 대기 방식을 프로비저닝합니다. 상시 대기 방식의 경우 장애 조치 시간이 초 단위입니다. 대기하지 않는 경우 이 서비스는 몇 분 내에 새로운 기본 컴퓨팅 용량을 프로비저닝합니다.

최신 요금 정보는 Neptune 요금 페이지에서 확인할 수 있습니다.

Neptune Analytics가 제공되는 리전에 대한 자세한 내용은 AWS 리전 표를 참조하세요.

Gremlin 및 SPARQL은 Neptune ML에서 지원됩니다.

Neptune ML은 노드 분류, 다중 클래스 분류, 노드 회귀, 엣지 분류, 단일 클래스 분류, 엣지 회귀, 링크(엣지) 예측 기능을 제공합니다. 자세한 내용은 Neptune 사용 설명서를 참조하세요.

요금에 대한 자세한 내용은 Neptune 요금 페이지에서 확인할 수 있습니다.