- Veri Tabanları›
- Amazon Neptune›
- Özellikler
Amazon Neptune özellikleri
Yüksek performans ve ölçeklenebilirlik
Tümünü açNeptune Veri Tabanı ile 15 adede kadar veri tabanı okuma replikası oluşturarak yüksek hacimli uygulama isteklerini desteklemek üzere okuma aktarım hızını artırabilirsiniz. Neptune replikaları, kaynak bulut sunucusuyla aynı depolama hizmetini kullanarak maliyetleri düşürür ve replika düğümlerde yazma işlemleri gerçekleştirme gereksinimini ortadan kaldırır. Bu da okuma isteklerine ayrılabilecek daha fazla işlem gücünü boşa çıkarır ve replika gecikme süresini, genellikle on milisaniyenin altına indirir. Neptune, okuma sorguları için tek uç nokta da sağlar. Böylece uygulama, replikalar eklendikçe ve kaldırıldıkça bunları takip etme zorunluluğu olmadan bağlantı kurabilir.
Yüksek erişilebilirlik ve dayanıklılık
Tümünü açYüksek oranda güvenli
Tümünü açUygun maliyetli
Tümünü açTam olarak yönetilir
Tümünü açNeptune, çok terabaytlık veri tabanı kümelerinin tamamının dakikalar içinde klonlanabildiği hızlı ve verimli klonlama işlemlerini destekler. Klonlama imkanı uygulama geliştirme, test etme, veri tabanı güncellemeleri ve analiz sorgulamaları çalıştırma dahil birçok alanda son derece kullanışlıdır. Verilerin anında erişilebilir olması, yazılım geliştirme ve yükseltme projelerinizi önemli ölçüde hızlandırabilir ve analizleri daha isabetli hale getirebilir.
Bir Neptune veri tabanını, üretim ortamını etkilemeden konsolda yalnızca birkaç adımda klonlayabilirsiniz. Klon, üç Erişilebilirlik Alanı arasında dağıtılır ve çoğaltılır.
Üretken Yapay Zekâ ve Makine Öğrenimi
Tümünü açNeptune Analiz; yol bulma, toplulukları tespit etme (kümeleme), önemli verileri tanımlama (merkezlilik) ve benzerliği ölçme algoritmalarını destekler. Yol bulma algoritmaları, iki düğüm arasındaki en kısa veya en uygun rotayı verimli bir şekilde belirler. Yol bulma algoritmaları, yol ağları veya sosyal ağlar gibi gerçek dünya durumlarını birbirine bağlı düğümler ve uçlar olarak modellemenize olanak tanır. Çeşitli noktalar arasında en kısa veya en uygun yolları bulmak, GPS sistemleri için rota planlaması, lojistik optimizasyonu ve hatta biyoloji veya mühendislik gibi alanlarda karmaşık problemlerin çözümü gibi uygulamalarda çok önemlidir.
Topluluk algılama algoritmaları, bir ağ içindeki anlamlı grupları veya düğüm kümelerini hesaplar ve karmaşık sistemlerin organizasyonu ve dinamikleri hakkında öngörüler sağlayabilecek gizli kalıpları ve yapıları ortaya çıkarır. Bu; sosyal ağ analizi, biyoloji (protein-protein etkileşim ağlarındaki fonksiyonel modülleri tanımlamak için) ve hatta çeşitli alanlarda bilgi akışını ve etki yayılımını anlama gibi alanlarda değerlidir.
Merkezlilik algoritmaları, bir ağ içindeki en etkili veya önemli düğümleri belirlemeye yardımcı olarak kilit oyuncular veya kritik etkileşim noktaları hakkında öngörüler sağlar. Bu, etkili bireylerin belirlenmesine yardımcı olduğu sosyal ağ analizi gibi alanlarda veya verimli yönlendirme ve kaynak tahsisi için önemli merkezlerin belirlenmesine yardımcı olduğu ulaşım ağlarında değerlidir.
Grafik benzerlik algoritmaları, farklı grafik yapıları arasındaki yapısal benzerlikleri veya farklılıkları karşılaştırmanıza ve analiz etmenize olanak tanıyarak çeşitli veri kümelerinde ilişkiler, düzenler ve ortaklıklar hakkında öngörüler sağlar. Bu, biyoloji (moleküler yapıları karşılaştırmak için), sosyal ağlar (benzer toplulukları tanımlamak için) ve öneri sistemleri (kullanıcı tercihlerine göre benzer öğeler önermek için) gibi çeşitli alanlarda paha biçilmezdir.
Neptune ML, grafik verilerini kullanarak hızlı ve daha doğru tahminler yapmak için grafikler için özel olarak oluşturulmuş bir ML tekniği olan GNNs kullanan SageMaker tarafından desteklenmektedir. Neptune ML ile grafik tahminlerinin çoğunun doğruluğunu grafiksiz yöntemler kullanarak yapılan tahminlere kıyasla %50'den fazla artırabilirsiniz.
Milyarlarca ilişkiye sahip grafikler üzerinde doğru tahminler yapmak zor ve zaman alıcı olabilir. XGBoost gibi mevcut makine öğrenimi yaklaşımları, tablo verileri için tasarlanmış olmaları nedeniyle grafikler üzerinde etkili bir şekilde çalışamaz. Sonuç olarak, bu yöntemleri grafiklerde kullanmak zaman alabilir, geliştiricilerin özel becerilere sahip olmasını gerektirebilir ve yeterince ideal olmayan tahminler üretebilir.