Ресурсы по Amazon Neptune

Документация

В представленных ниже ссылках на документацию предлагается обзор Amazon Neptune и инструкции по использованию возможностей сервиса в Консоли управления AWS и интерфейсе командной строки AWS. Опубликованы эталонные архитектуры AWS для использования графовых баз данных, которые вместе с эталонными архитектурами развертывания предоставляют необходимую информацию о графовых моделях данных и языках запроса.

Обзор функций
Рекомендации
Neptune бессерверный
Глобальные базы данных
Neptune
Отправка данных для Gremlin
Получение доступа к данным с помощью Gremlin
Загрузка данных для openCypher
Доступ к данным через openCypher
Отправка RDF-данных для SPARQL
Получение доступа к данным с помощью SPARQL

 

Курс – Getting Started with Amazon Neptune

(9 часов, базовый уровень)

Из этой серии видеороликов вы узнаете, как начать работу с Amazon Neptune. Вы изучите примеры использования и основы работы с Neptune, включая создание кластера и управление им, построение популярных графовых моделей Property Graph и W3C RDF, написание запросов с помощью Apache TinkerPop Gremlin и SPARQL, устранение неполадок с производительностью и интеграцию с такими инструментами и службами, как Elasticsearch и AWS Glue.

Начать курс »

Другие курсы
Создайте свое первое графовое приложение с помощью Amazon Neptune
Начало работы с Amazon Neptune
MLOps для машинного обучения Neptune

Публикации в блоге

Публикации по данной теме не найдены. Прочие ресурсы см. в блоге AWS.

Все публикации об Amazon Neptune в блоге AWS Database

 

Видео

Истории клиентов

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 2022

AWS re:Invent 2022 - Deep dive into Amazon Neptune Serverless (53:04)
AWS Summit SF 2022 - Amazon Neptune: Using graphs to gain security insights (56:43)
AWS re:Invent 2021 - Real-world use cases with graph databases (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)

Семинары AWS Tech Talk

AWS on Air 2020: AWS What's Next представляет 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 Summit 2018 в Тель‑Авиве. How Amazon Neptune and Graph Databases Can Transform Your Business (38:39)

Примеры использования клиентами

Capital One
«Графовая база данных дает более гибкие возможности по сравнению с реляционными системами. Иногда нам требовалось устанавливать множество связей между таблицами [в реляционной модели], что влекло за собой значительную задержку на большей части бизнес-логики. Графовая база данных оптимизирована для нашего сценария использования. Amazon Neptune решил проблему, которую мы давно пытались решить».

Маянк Гупта, инженер-программист, Audible for Business

Ознакомиться с примером использования >>

Capital One

С помощью metaphactory и Amazon Neptune компания Siemens Energy создала граф знаний о турбинах и визуализировала связи между сходными частями всех имеющихся газовых турбин. Управляемый сервис графовых баз данных Amazon Neptune идеально подходит для реализации облачной стратегии ИТ-подразделения Siemens Energy, в которой основное внимание уделяется надежности, масштабируемости, сокращению технического обслуживания и интеграции с существующей платформой на Amazon Web Services (AWS).

Ознакомиться с примером использования >>

Zerobase.png
«Мы выбрали Neptune, потому что это мощная графовая база данных, которая отличается безопасностью, производительностью и удобством работы с аналитическими данными. В нашей модели [отслеживания контактов] каждый пользовательский узел соединен с узлом на устройстве. При регистрации устройства в каком-либо месте между устройством и сканируемым кодом (QR-кодом) образуется сигнал, связанный с конкретным объектом (физическим магазином) и соответствующей организацией (коммерческим предприятием). В Neptune мы можем сохранять эти расширенные отношения между пользователями, регистрациями и местами и получать аналитические данные о распространении вируса».

Арон Санто, соучредитель Zerobase

Читать блог »

ADP logo
«Нам нравится возможность шифрования на уровне приложений в дополнение к шифрованию на уровне базы данных. При использовании Amazon Neptune данные шифруются еще до того, как попадают в базу данных, а затем шифруются повторно при хранении».

Зэйд Масуд, главный архитектор HCM нового поколения, ADP

Ознакомиться с примером использования »

Zeta
«Применив возможности [Amazon] Neptune и других сервисов AWS, мы сумели создать экономичную платформу данных нужного нам масштаба в кратчайшие сроки».

Сасикала Сингаманени, директор по разработке программного обеспечения, Zeta Global

Посмотреть видео »

Ознакомиться с возможностями продукта

Подробнее о возможностях Amazon Neptune.

Подробнее 
Зарегистрировать бесплатный аккаунт

Получите мгновенный доступ к уровню бесплатного пользования AWS. 

Регистрация 
Начать разработку в консоли

Начните разработку с помощью Amazon Neptune в Консоли управления AWS.

Войти