Amazon Neptune

Banco de dados gráfico rápido e confiável desenvolvido para a nuvem

O Amazon Neptune é um serviço de banco de dados gráfico rápido, confiável e totalmente gerenciado que facilita a criação e a execução de aplicativos que trabalham com conjuntos de dados altamente conectados. O núcleo do Amazon Neptune é um mecanismo de banco de dados gráfico com projeto específico e alta performance, otimizado para armazenar bilhões de relacionamentos e consultar os gráficos com latência de milissegundos. O Amazon Neptune oferece suporte aos modelos de gráficos comuns Property Graph e RDF do W3C, bem como a suas respectivas linguagens de consulta TinkerPop Gremlin e SPARQL. Isso permite que você crie facilmente consultas que navegam com eficiência em conjuntos de dados altamente conectados. O Neptune atende a casos de uso de gráficos, como mecanismos de recomendação, detecção de fraudes, gráficos de conhecimento, descobertas de medicamentos e segurança de rede.

O Amazon Neptune está altamente disponível, com réplicas de leitura, recuperação point-in-time, backup contínuo para o Amazon S3 e replicação pelas zonas de disponibilidade. O Neptune é seguro, com suporte para conexões de cliente criptografadas HTTPS e criptografia em repouso. O Neptune é totalmente gerenciado, portanto, você não precisa mais se preocupar com tarefas de gerenciamento de banco de dados, como provisionamento de hardware, correção de software, instalação, configuração ou backups.

Introdução ao Amazon Neptune

Benefícios

Suporta APIs de gráficos abertas

O Amazon Neptune oferece APIs de gráficos abertas para Gremlin e SPARQL, além de oferecer alta performance para esses dois modelos de gráficos e suas linguagens de consulta. O serviço permite escolher o modelo Property Graph e sua linguagem de consulta de código aberto, o Apache TinkerPop Gremlin; ou o modelo Resource Description Framework (RDF) padrão do W3C e sua linguagem de consulta padrão, o SPARQL.

Alta performance e escalabilidade

O Amazon Neptune é um banco de dados gráfico com projeto específico e alta performance. Esse banco de dados é otimizado para processar consultas gráficas. O Neptune oferece suporte a até 15 réplicas de leitura de baixa latência em três zonas de disponibilidade para escalar a capacidade de leitura e executar mais de cem mil consultas gráficas por segundo. Você pode aumentar e reduzir facilmente a escala da implantação e usar instâncias menores ou maiores conforme a evolução das necessidades.

Alta disponibilidade e resiliência

O Amazon Neptune é altamente disponível, resiliente e compatível com ACID (atomicidade, consistência, isolamento, resiliência). O Neptune foi projetado para oferecer disponibilidade superior a 99,99%. Contando com armazenamento tolerante a falhas e recuperação automática, o serviço foi criado para a nuvem e permite replicar seis cópias de dados em três zonas de disponibilidade. O Neptune executa backup contínuo de dados para o Amazon S3 e se recupera de forma transparente de falhas de armazenamento físico. A alta disponibilidade oferece failover de instância com duração normalmente inferior a 30 segundos.

Altamente seguro

O Amazon Neptune oferece vários níveis de segurança para o banco de dados, incluindo isolamento de rede usando a Amazon VPC, suporte para autenticação do IAM para acesso ao endpoint, conexões de cliente HTTPS criptografadas, criptografia em repouso usando chaves criadas e controladas por meio do AWS Key Management Service (KMS). Em uma instância criptografada do Neptune, os dados do armazenamento subjacente são criptografados, bem como os backups, as réplicas e os snapshots automatizados no mesmo cluster.

Totalmente gerenciado

Com o Amazon Neptune, você não precisa mais se preocupar com tarefas de gerenciamento de banco de dados como provisionamento de hardware, aplicação de patches de software, instalação, configuração ou backups. O Neptune executa monitoramento e backup de bancos de dados de forma automática e contínua para o Amazon S3, o que possibilita recuperações point-in-time granulares. A performance do banco de dados pode ser monitorada usando o Amazon CloudWatch.

Casos de uso

Gráficos de conhecimento

O Amazon Neptune ajuda a criar aplicativos de gráfico de conhecimento. Um gráfico de conhecimento permite armazenar informações em um modelo de gráfico e usar consultas gráficas para possibilitar que os usuários naveguem facilmente em conjuntos de dados altamente conectados. O Neptune oferece suporte a APIs de código aberto e de padrões abertos para permitir o aproveitamento rápido de recursos de informação existentes para criar gráficos de conhecimento e hospedá-los em um serviço totalmente gerenciado. Por exemplo, se um usuário estiver interessado na Mona Lisa, você pode ajudá-lo a descobrir outras obras de arte de Leonardo da Vinci ou localizadas no Louvre. O uso de um gráfico de conhecimento permite adicionar informações tópicas a catálogos de produtos, criar e consultar modelos complexos de regras normativas ou modelar informações gerais, como o Wikidata.

Saiba mais sobre gráficos de conhecimento na AWS.

diagrama de caso de uso de gráficos de conhecimento

Gráfico de identidades

Você pode usar o Neptune para criar gráficos de identidades para quaisquer soluções de resolução de identidades, incluindo gráficos de dispositivos e sociais, personalização e recomendações, bem como detecção de padrões. O uso de um banco de dados gráfico para um gráfico de identidades permite vincular identificadores e atualizar perfis com facilidade. Permite também consultar com latência ultrabaixa, o que viabiliza atualizações mais rápidas e dados atualizados do perfil para segmentação, personalização, análise de dados e atribuição de anúncios.

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Detecção de fraudes

Com o Amazon Neptune, você pode usar relacionamentos para processar transações financeiras e de compras praticamente em tempo real para detectar facilmente padrões de fraude. O Neptune oferece um serviço totalmente gerenciado para executar consultas gráficas rápidas a fim de detectar se um possível comprador está usando o mesmo endereço de e-mail e cartão de crédito que um caso de fraude conhecido. Se você estiver criando uma aplicação de detecção de fraudes para o varejo, o Neptune pode ajudar a criar consultas gráficas para detectar facilmente padrões de relacionamento como várias pessoas associadas a um endereço de e-mail pessoal ou várias pessoas compartilhando o mesmo endereço IP, mas residentes em endereços físicos diferentes.

Saiba mais sobre gráficos de fraudes na AWS.

diagrama de caso de uso de detecção de fraudes

Mecanismos de recomendação

diagrama de caso de uso de mecanismo de recomendação

O Amazon Neptune permite armazenar relacionamentos entre informações, como interesses de clientes, amigos e histórico de compras, em um gráfico e consultar rapidamente esse gráfico para fazer recomendações personalizadas e relevantes. Por exemplo, com o Neptune você pode usar um banco de dados gráfico altamente disponível para fazer recomendações de produtos para um usuário de acordo com quais produtos foram comprados por outras pessoas que seguem o mesmo esporte e têm histórico de compras similar. Além disso, é possível identificar pessoas com um amigo em comum, mas que ainda não se conhecem, e fazer uma recomendação de amizade.

Redes sociais

O Amazon Neptune pode processar com rapidez e facilidade grandes conjuntos de perfis de usuários e interações para criar aplicativos de redes sociais. O Neptune permite consultas gráficas altamente interativas com alto throughput para levar recursos sociais aos aplicativos. Por exemplo, se você estiver criando um feed social em um aplicativo, poderá usar o Neptune para fornecer resultados que priorizam exibir para os usuários as atualizações mais recentes de sua família, dos amigos cujas atualizações os usuários curtem e dos amigos que moram perto dos usuários.

Operações de rede/TI

Você pode usar o Amazon Neptune para armazenar um gráfico da rede e usar consultas gráficas para responder perguntas como quantos hosts executam um aplicativo específico. O Neptune pode armazenar e processar bilhões de eventos para gerenciar e proteger a sua rede. Se você detectar um evento que é uma anomalia, poderá usar o Neptune para compreender rapidamente como ele pode afetar a rede, executando um padrão gráfico usando os atributos do evento. Você pode consultar o Neptune para encontrar outros hosts ou dispositivos que podem estar comprometidos. Por exemplo, se você detectar um arquivo mal-intencionado em um host, o Neptune poderá ajudar a encontrar as conexões entre os hosts que distribuíram o arquivo mal-intencionado e permitir que você rastreie esse arquivo até o host original onde o download foi feito.

Ciências biológicas

O Amazon Neptune ajuda a criar aplicativos que armazenam e navegam em informações de ciências biológicas e processam facilmente dados confidenciais usando criptografia de dados ociosos. Por exemplo, você pode usar o Neptune para armazenar modelos de doenças e interações genéticas, bem como pesquisar padrões gráficos em vias de proteína para encontrar outros genes que podem estar associados a uma doença. Você pode modelar compostos químicos como um gráfico e consultar padrões em estruturas moleculares. Além disso, o Neptune ajuda a integrar informações para superar desafios de pesquisa de healthcare e ciências biológicas. Você pode usar o Neptune para criar e armazenar dados em diferentes sistemas e organizar publicações de pesquisa por tópicos para encontrar rapidamente informações relevantes.

Quando usar bancos de dados gráficos

Os bancos de dados gráficos, como o Amazon Neptune, foram criados especificamente para armazenar relacionamentos e navegar por eles. Esses bancos de dados são vantajosos em relação aos bancos de dados relacionais em casos de uso como redes sociais, mecanismos de recomendação e detecção de fraudes, onde é necessário criar relacionamentos entre os dados e consultar rapidamente esses relacionamentos. Há muitos desafios na criação desse tipo de aplicativos usando um banco de dados relacional. São necessárias várias tabelas com várias chaves estrangeiras. As consultas SQL para navegar nesses dados exigem consultas aninhadas e associações complexas que ficam rapidamente difíceis de controlar, e a performance das consultas sofre com o crescimento dos dados com o tempo.

O Neptune usa estruturas gráficas como nós (entidades de dados), bordas (relacionamentos) e propriedades para representar e armazenar dados. Os relacionamentos são armazenados como cidadãos de primeira ordem no modelo de dados. Isso permite que os dados dos nós sejam vinculados diretamente, aprimorando drasticamente a performance de consultas que navegam em relacionamentos nos dados. A performance interativa do Neptune em grande escala possibilita um amplo conjunto de casos de uso de gráficos.