Amazon Neptune
Cơ sở dữ liệu đồ thị không máy chủ và phân tích đồ thị được quản lý đầy đủ cho khả năng mở rộng và tính khả dụng vượt trội
Cơ sở dữ liệu Neptune
Phân tích Neptune
Phân tích Neptune là một công cụ cơ sở dữ liệu phân tích để phân tích nhanh khối lượng lớn dữ liệu đồ thị nhằm thu được thông tin chuyên sâu và tìm các xu hướng từ dữ liệu được lưu trữ trong các vùng lưu trữ Amazon S3 hoặc cơ sở dữ liệu Neptune. Phân tích Neptune sử dụng các thuật toán được tích hợp sẵn, tìm kiếm theo véc-tơ và điện toán trong bộ nhớ để chạy các truy vấn trên dữ liệu với hàng chục tỷ mối quan hệ trong vài giây.
Lợi ích
Hiệu năng và điều chỉnh quy mô
Điều chỉnh quy mô đồ thị của bạn với số lượng đỉnh và biên không giới hạn và hơn 100.000 truy vấn mỗi giây cho những ứng dụng có yêu cầu khắt khe nhất. Điều chỉnh quy mô lưu trữ lên đến 128 TiB cho mỗi cụm và tăng quy mô đọc lên đến 15 bản sao cho mỗi cụm.
Phân tích lượng lớn dữ liệu đồ thị
Tìm hiểu thông tin chuyên sâu nhanh hơn bằng cách phân tích tập dữ liệu đồ thị với hàng chục tỷ mối quan hệ trong vòng vài giây bằng cách sử dụng các thuật toán tích hợp sẵn. Thực hiện tìm kiếm tương tự trên các véc-tơ được lưu trữ cùng với biểu đồ của bạn cho các ứng dụng AI tạo sinh.
Bảo mật phân tích
Bảo mật các ứng dụng của bạn với các tính năng bao gồm giao dịch ACID, bản sao lưu tự động (với Cơ sở dữ liệu Neptune), ảnh chụp nhanh, phục hồi về thời điểm trước đó, mã hóa khi đang truyền và lưu trữ, hỗ trợ AWS Identity and Access Management (IAM) và AWS Key Management Service (AWS KMS).
Độ sẵn sàng và bền vững cao
Mang đến độ sẵn sàng cao (SLA 99,99%) cho các ứng dụng của bạn và giúp dữ liệu của bạn trở nên bền vững trong ba Vùng sẵn sàng (AZ) thuộc một Khu vực AWS. Cải thiện tình trạng phục hồi sau thảm họa của bạn và truy cập các bản đọc cục bộ với Cơ sở dữ liệu toàn cầu Amazon Neptune.
Trường hợp sử dụng
Biến đổi khả năng cá nhân hóa với khách hàng một cách toàn diện
Dễ dàng xây dựng đồ thị hồ sơ với góc nhìn toàn diện về khách hàng của bạn. Cải thiện khả năng cá nhân hóa theo khách hàng, tăng mức độ liên quan cho hoạt động tiếp thị và nâng cao phân tích của bạn.
Phát hiện kiểu mẫu gian lận
Xây dựng các truy vấn dạng biểu đồ để xác định những khuôn mẫu gian lận gần như theo thời gian thực bằng cách lập mô hình các mối quan hệ giữa con người, địa điểm và giao dịch để phát hiện ra những mối liên hệ không rõ ràng.
Giải phóng khả năng dự đoán của máy học (ML)
Amazon Neptune ML sử dụng mạng nơ-ron đồ thị (GNN) để cải thiện hơn 50% độ chính xác của phần lớn các dự đoán dành cho đồ thị so với các dự đoán sử dụng phương pháp không dùng đồ thị.
Cải thiện bảo mật CNTT
Chủ động phát hiện và kiểm tra cơ sở hạ tầng CNTT bằng phương pháp tiếp cận bảo mật phân lớp. Lập mô hình mối liên hệ giữa các tài nguyên để xem sự tương tác giữa các tham số khác nhau trong môi trường CNTT của bạn.