Documentação
Os links de documentação abaixo oferecem uma visão geral do Amazon Neptune, com instruções sobre o uso de recursos no Console de Gerenciamento da AWS e na Interface da Linha de Comando da AWS. Publicamos as arquiteturas de referência da AWS para uso de bancos de dados de grafos para ajudar a embasar suas escolhas de modelos de dados e linguagens de consulta de grafos, bem como oferecer arquiteturas de implantação de referência.
Visão geral do recurso
Práticas recomendadas
Neptune Serverless
Bancos de dados globais
Neptune ML
Carga de dados para o Gremlin
Acesso a dados por meio do Gremlin
Carga de dados para o openCypher
Acesso a dados por meio do openCypher
Carga de dados RDF para SPARQL
Acesso a dados por meio de SPARQL
Curso – Getting Started with Amazon Neptune (Conceitos básicos do Amazon Neptune)
(9 horas, fundamental)
Nesta série de vídeos, você verá como começar a usar o Amazon Neptune. Você aprenderá os casos de uso e os conceitos básicos do Neptune, incluindo a criação e o gerenciamento de clusters, a criação dos modelos de grafos populares Property Graph e RDF do W3C, a criação de consultas usando o Apache TinkerPop Gremlin e o SPARQL, a performance da solução de problemas e a integração com ferramentas e serviços como Elasticsearch e AWS Glue.
Outros cursos:
Build Your First Graph Application with Amazon Neptune (Criar sua primeira aplicação gráfica com o Amazon Neptune)
Conceitos básicos do Amazon Neptune
MLOps para Neptune ML
Projetos e amostras do GitHub
Caderno de grafos da AWS
Explorador de grafos da AWS
Cliente do Gremlin para Amazon Neptune
Exemplo de aplicações do Amazon Neptune (SageMaker, recomendação, visualização, ETL)
Ferramentas e utilitários do Amazon Neptune (conversão de dados, exportação em massa, AWS Glue)
Exemplo usando o AWS AppSync GraphQL e o Amazon Neptune
Biblioteca de assinaturas Amazon Neptune SigV4
Cliente Amazon Neptune Gremlin com assinatura SigV4
Cliente do SPARQL para Amazon Neptune com assinatura SigV4
Driver JDBC do Amazon Neptune
AWS SDK para pandas
Publicações de blog
Veja todas as publicações sobre o Amazon Neptune posts no blog de banco de dados da AWS
Vídeos
Histórias de clientes
AWS re:Invent 2022
AWS re:Invent 2020
AWS Tech Talks
Estudos de caso de clientes
“Um banco de dados grafo oferece mais flexibilidade do que os sistemas relacionais. Podemos precisar fazer várias junções em nossas tabelas (em um modelo relacional), o que causaria alta latência de grande parte da lógica de negócios. Um banco de dados grafo é otimizado para o nosso caso de uso. O Amazon Neptune resolveu o que tentávamos resolver.”
Mayank Gupta, engenheiro de software - Audible for Business
O metaphactory e o Amazon Neptune capacitaram a Siemens Energy a criar um gráfico de conhecimento de turbina e visualizar as conexões entre peças semelhantes em toda a frota de turbinas de gás. O Amazon Neptune, um serviço gerenciado de banco de dados grafo, é ideal para a estratégia de priorização da nuvem promovida pela TI da Siemens Energy, em que o foco é confiabilidade, escalabilidade, redução de manutenção e integração com a plataforma existente na Amazon Web Services (AWS).
"Escolhemos o Neptune por ser um poderoso banco de dados grafo seguro, eficiente e fácil de analisar. Em nosso modelo [monitoramento de contato], cada nó de usuário é conectado a um nó de dispositivo. Quando um dispositivo dá entrada em um local, forma-se uma borda entre ele e um elemento escaneável (código QR), que é associado a um site específico (loja física) e organização vinculada (entidade corporativa). O Neptune nos permite armazenar esses relacionamentos avançados entre usuários, entradas e locais para obter informações sobre a propagação do vírus."
Aron Szanto, cofundador - Zerobase
“Além da criptografia por banco de dados, gostamos da criptografia por aplicações. Quando usamos o Amazon Neptune, os dados já estão criptografados antes de chegarem ao banco de dados e são criptografados novamente quando ociosos.”
Zaid Masud, arquiteto-chefe, Next Gen HCM da ADP
“Usando o [Amazon] Neptune e outros serviços da AWS, conseguimos obter uma plataforma de dados econômica em grande escala em um período bastante curto.”
Sasikala Singamaneni, gerente de engenharia de software, Zeta Global
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