Introducción a Amazon Neptune - Amazon Neptune
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Introducción a Amazon Neptune

Amazon Neptune es un servicio de base de datos de gráficos totalmente administrado que se escala para gestionar miles de millones de relaciones y le permite consultarlas con una latencia de milisegundos, a un bajo costo para ese tipo de capacidad.

Si quiere obtener información más detallada sobre Neptune, consulte Información general de las características de Amazon Neptune.

Si ya conoce los gráficos, continúe directamente con Uso de Neptune con cuadernos de gráficos. O bien, si desea crear una base de datos de Neptune de inmediato, consulte Creación de un clúster de Amazon Neptune mediante AWS CloudFormation.

De lo contrario, puede que desee saber un poco más sobre las bases de datos de gráficos antes de empezar.

Conceptos clave de las bases de datos gráficas

Las bases de datos de gráficos están optimizadas para almacenar y consultar las relaciones entre los elementos de datos.

Almacenan los propios elementos de datos como vértices del gráfico y las relaciones entre ellos como bordes. Cada borde tiene un tipo y se dirige de un vértice (el inicio) a otro (el final). Las relaciones pueden denominarse predicados, así como bordes, y, en ocasiones, los vértices también se denominan nodos. En los denominados gráficos de propiedades, tanto los vértices como los bordes también pueden tener propiedades adicionales asociadas.

A continuación, se muestra un pequeño gráfico que representa amigos y aficiones en una red social:

Diagrama que muestra las relaciones entre personas y aficiones en una red social

Los bordes se muestran con flechas con nombres y los vértices representan personas y aficiones específicas que conectan.

En un recorrido simple de este gráfico se puede saber qué les gusta a los amigos de Justin.

¿Por qué usar una base de datos de gráficos?

Cuando las conexiones o relaciones entre entidades forman parte fundamental de los datos que intenta modelar, una base de datos de gráficos es la elección más obvia.

Por un lado, es fácil modelar las interconexiones de datos como un gráfico y, después, escribir consultas complejas que extraigan información del mundo real del gráfico.

Para crear una aplicación equivalente mediante una base de datos relacional, es necesario crear muchas tablas con varias claves externas y, a continuación, escribir SQL consultas anidadas y uniones complejas. Este enfoque no solo se vuelve difícil de gestionar desde el punto de vista de la codificación, sino que su rendimiento se degrada rápidamente a medida que aumenta la cantidad de datos.

Por el contrario, una base de datos de gráficos como Neptune puede consultar relaciones entre miles de millones de vértices sin bloquearse.

¿Qué se puede hacer con una base de datos de gráficos?

Los gráficos pueden representar las interrelaciones de las entidades del mundo real de muchas maneras, en términos de acciones, propiedad, parentesco, opciones de compra, conexiones personales, vínculos familiares, etc.

A continuación, se muestran algunas de las áreas más comunes en las que se utilizan las bases de datos de gráficos:

  • Gráficos de conocimiento: los gráficos de conocimiento le permiten organizar y consultar todo tipo de información conectada para responder a preguntas generales. Con un gráfico de conocimiento, puede añadir información sobre un tema a los catálogos de productos y modelar información diversa, como la que se encuentra en Wikidata.

    Para obtener más información sobre cómo funcionan los gráficos de conocimiento y dónde se utilizan, consulte Gráficos de conocimiento en AWS.

  • Gráficos de identidad: en una base de datos de gráficos, puede almacenar las relaciones entre categorías de información, como los intereses de los clientes, los amigos y el historial de compras, y luego consultar esos datos para hacer recomendaciones personalizadas y relevantes.

    Por ejemplo, puede utilizar una base de datos de gráficos para recomendar productos a un usuario a partir de los productos que han comprado otros usuarios que siguen el mismo deporte o que presentan un historial de compras similar. También puede identificar a las personas que tienen un amigo en común, pero que todavía no se conocen, y enviarles una recomendación de amistad.

    Los gráficos de este tipo se conocen como gráficos de identidad y se utilizan habitualmente para personalizar las interacciones con los usuarios. Para obtener más información, consulte Gráficos de identidad en AWS. Para crear su propio gráfico de identidad, puede empezar con el ejemplo Gráfico de identidad mediante Amazon Neptune.

  • Gráficos de fraude: se utilizan habitualmente en las bases de datos de gráficos. Pueden ayudarle a realizar un seguimiento de las compras con tarjeta de crédito y los lugares de compra para detectar usos poco habituales o detectar que un comprador está intentando utilizar la misma dirección de correo electrónico y la misma tarjeta de crédito que las utilizadas en un caso de fraude conocido. Le permiten comprobar si hay varias personas asociadas a una dirección de correo electrónico personal o si hay varias personas en diferentes ubicaciones físicas que comparten la misma dirección IP.

    Tenga en cuenta el siguiente gráfico. Muestra la relación de tres personas y la información relacionada con su identidad. Cada persona tiene una dirección, una cuenta bancaria y un número de la seguridad social. Sin embargo, vemos que Matt y Justin comparten el mismo número de la seguridad social, lo cual no es normal e indica un posible fraude por parte de uno de ellos. Una consulta a un gráfico de fraude puede revelar conexiones de este tipo que pueden revisarse.

    Diagrama que muestra las relaciones entre las personas y sus datos personales.

    Para obtener más información sobre cómo los gráficos de fraude y dónde se utilizan, consulte Gráficos de fraude en AWS.

  • Redes sociales: una de las primeras y más comunes áreas en las que se utilizan las bases de datos de gráficos es en las aplicaciones de redes sociales.

    Por ejemplo, supongamos que desea crear una fuente social en un sitio web. Puede utilizar fácilmente una base de datos de gráficos en el backend para ofrecer a los usuarios resultados que reflejen las últimas actualizaciones de sus familiares, sus amigos, las personas cuyas actualizaciones les “gustan” y las personas que viven cerca de ellos.

  • Indicaciones: un gráfico puede ayudar a encontrar la mejor ruta desde un punto de partida hasta un destino, teniendo en cuenta el tráfico actual y los patrones de tráfico habituales.

  • Logística: los gráficos pueden ayudar a identificar la forma más eficaz de utilizar los recursos de envío y distribución disponibles para cumplir con los requisitos de los clientes.

  • Diagnósticos: los gráficos pueden representar árboles de diagnóstico complejos que se pueden consultar para identificar el origen de los problemas y errores observados.

  • Investigación científica: con una base de datos de gráficos, puede crear aplicaciones que almacenen y naveguen por datos científicos e incluso información médica confidencial mediante el cifrado en reposo. Por ejemplo, puede almacenar modelos de interacciones de enfermedades y genes. Puede buscar patrones de gráficos dentro de las cadenas de proteínas para encontrar otros genes que podrían estar relacionados con una enfermedad. Puede modelar compuestos químicos como un gráfico y consultar patrones en las estructuras moleculares. Puede correlacionar los datos de los pacientes con los registros médicos en diferentes sistemas. Puede organizar las publicaciones de investigación por temas para encontrar información pertinente con rapidez.

  • Normas reglamentarias: puede almacenar requisitos reglamentarios complejos en forma de gráficos y consultarlos para detectar situaciones en las que podrían aplicarse a sus operaciones day-to-day empresariales.

  • Topología y eventos de la red: una base de datos de gráficos puede ayudarlo a administrar y proteger una red de TI. Al almacenar la topología de la red como un gráfico, también puede almacenar y procesar muchos tipos diferentes de eventos en la red. Puede responder a preguntas como cuántos hosts ejecutan una aplicación determinada. Puede buscar patrones que puedan indicar que un determinado host se ha visto afectado por un programa malintencionado y consultar datos de conexión que puedan ayudar a realizar un seguimiento del programa hasta el host original que lo descargó.

¿Cómo se consulta un gráfico?

Neptune admite tres lenguajes de consulta especiales diseñados para consultar datos de gráficos de diferentes tipos. Puede usar estos lenguajes para añadir, modificar, eliminar y consultar datos en una base de datos de gráficos de Neptune:

Ejemplos de coincidencias entre Gremlin y consultas SPARQL

En el siguiente gráfico de personas (nodos) y sus relaciones (bordes), puede encontrar quiénes son los “amigos de amigos” de una persona determinada, por ejemplo, los amigos de los amigos de Howard.

Diagrama que muestra las relaciones entre las personas, incluidas las amistades.

Al examinar el gráfico, puede ver que Howard tiene un amigo, Jack, que a su vez tiene cuatro amigos: Annie, Harry, Doug y Mac. Este es un ejemplo sencillo con un gráfico simple, pero la complejidad y el tamaño del conjunto de datos y de los resultados de estos tipos de consultas pueden aumentar considerablemente.

A continuación, se muestra una consulta de recorrido Gremlin que devuelve los nombres de los amigos de los amigos de Howard:

g.V().has('name', 'Howard').out('friend').out('friend').values('name')

Esta es una SPARQL consulta que devuelve los nombres de los amigos de los amigos de Howard:

prefix : <#>

  select ?names where {
    ?howard :name "Howard" .
    ?howard :friend/:friend/:name ?names .
  }
nota

Cada parte de cualquier triple marco de descripción de recursos (Resource Description FrameworkRDF) tiene una URI asociada. En el ejemplo anterior, el URI prefijo es intencionalmente corto.

Realice un curso en línea sobre el uso de Amazon Neptune

Si te gusta aprender con vídeos, AWS ofrece cursos online en las AWS Online Tech Talks para ayudarte a ponerte manos a la obra. El curso que trata de las bases de datos de gráficos es:

    Introducción, análisis detallado y demostración de bases de datos de gráficos con Amazon Neptune.

Profundizar más en la arquitectura de referencia de gráficos

Al pensar en los problemas que podría resolver una base de datos de gráficos y en cómo abordarlos, uno de los mejores puntos de partida es el proyecto de arquitecturas GitHub de referencia de gráficos de Neptune.

Allí encontrará descripciones detalladas de los tipos de carga de trabajo de gráficos y tres secciones que le ayudarán a diseñar una base de datos de gráficos eficaz:

También hay tres secciones que explican los pasos específicos para usar Neptune: