Amazon Neptune 資源

文件

下面的文件連接提供了 Neptune 資料庫和 Neptune Analytics 相關文件：

Neptune 資料庫
Neptune Analytics
Neptune 圖形資料模型
遷移至 Neptune

我應使用哪項服務 – Neptune 資料庫還是 Neptune Analytics
圖形演算法
結合向量相似性搜尋和 GenAI 應用程式圖形

影片

Snackables

Amazon Neptune Snackables 是一些 15 分鐘的影片，涉及各種主題，例如 Neptune Serverless、知識圖形、安全圖形、圖形演算法、向量搜尋等等！

#GraphThat 影片系列

#GraphThat 系列包括 Amazon Neptune 專家採用公有資料集，並將其轉換為針對 Amazon Neptune 優化的圖形模型。

Re:invent 2023

Twitch 專題講座

其他

課程

AWS 線上技術會談
開始使用 Amazon Neptune (7 個影片，約 9 小時)

AWS 工作坊工作室
使用 Amazon Neptune 建置您的第一個圖形應用程式


AWS Skill Builder

AWS 參考架構

我們已發佈 AWS 參考架構，使用 Amazon Neptune 來協助通知您對圖形資料模型和查詢語言的選擇以及提供參考部署架構。

開放原始碼專案和範例

生成式 AI

圖形探索

工具、公用程式和範例

書籍

圖形資料庫：關聯資料的新機會 


實用 Gremlin (HTML 版本)


圖形資料庫實際應用

圖形資料從業者指南

圖形資料從業者指南

部落格文章

目前找不到任何部落格文章。如需其他資源，請參閱 AWS 部落格。

在 AWS 資料庫部落格查看所有 Amazon Neptune 文章

 

影片

客戶案例

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)

AWS 技術講座

AWS on Air 2020: AWS What’s Next ft.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 Tel Aviv Summit 2018: How Amazon Neptune and Graph Databases Can Transform Your Business (38:39)

客戶案例研究

Capital One
「圖形資料庫的彈性比關聯系統更高。我們可能需要在 [關聯模型中的] 資料表進行很多聯結，而這麼做會對許多商業邏輯造成很高的延遲。我們針對使用案例將圖形資料表最佳化。Amazon Neptune 解決了我們嘗試解決的問題。」

Audible for Business 軟體工程師 Mayank Gupta

閱讀案例研究 >>

Capital One

metaphactory and Amazon Neptune 協助 Siemens Energy 打造渦輪機知識圖形，並將整組燃氣渦輪機中相似部件之間的連結視覺化。受管圖形資料庫服務 Amazon Neptune 非常適合 Siemens Energy IT 部門所推動的雲端優先策略，服務著重在可靠性、可擴展性、減少維護作業，並可在 Amazon Web Services (AWS) 上與其現有平台整合。

閱讀案例研究 >>

Zerobase.png
「我們選擇 Neptune 是因為這是強而有力的圖形資料庫，不僅安全、效能佳，而且適合分析。在我們的 [聯絡追蹤] 模型中，每個使用者節點都連接到裝置節點。當裝置在某個地點簽入時，即會在該裝置和可掃描的項目 (QR 碼) 建立邊緣，此邊緣會與特定網站 (實體商店) 和連線的組織 (公司實體) 建立關聯。Neptune 允許我們存放使用者、簽入和地點之間的多樣關係，以獲取與病毒蔓延相關的洞見。」

Zerobase 共同創辦人 Aron Szanto

閱讀部落格 »

ADP logo
「除了資料庫層級加密之外，我們也很喜歡應用程式層級加密。當我們使用 Amazon Neptune，資料抵達資料庫之前就已加密，之後會再靜態加密一次。」

ADP's next gen HCM 首席架構師 Zaid Masud

閱讀案例研究 »

Zeta
「利用 [Amazon] Neptune 和其他 AWS 服務，我們能夠在很短的時間內完成大規模且符合成本效益的資料平台。」

- Zeta Global 軟體工程經理 Sasikala Singamaneni

觀賞影片 »

查看產品功能

進一步了解 Amazon Neptune 功能。

進一步了解 
註冊免費帳戶

立即存取 AWS 免費方案。 

註冊 
開始在主控台進行建置

開始在 AWS 管理主控台使用 Amazon Neptune 進行建置。

登入