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¿Qué es Amazon Neptune?
Amazon Neptune es un servicio de base de datos de gráficos rápido, fiable y completamente administrado que le permite crear y ejecutar fácilmente aplicaciones que funcionen con conjuntos de datos altamente conectados. El componente principal de Neptune es un motor de base de datos de gráficos de alto rendimiento y personalizado. Este motor está optimizado para almacenar miles de millones de relaciones y consultar el gráfico con una latencia de milisegundos. Neptune es compatible con los populares lenguajes de consulta de gráficos de propiedades Apache TinkerPop Gremlin y Neo4jopenCypher, y con el lenguaje de consulta del W3C. RDF SPARQL Esto le permite crear consultas que naveguen de manera eficaz por conjuntos de datos altamente conectados. Neptune es la solución ideal para casos de uso de gráficos como, por ejemplo, motores de recomendaciones, detección de fraudes, gráficos de conocimiento, descubrimiento de fármacos y seguridad de red.
La base de datos Neptune tiene una alta disponibilidad, con réplicas de lectura, point-in-time recuperación, backup continuo en Amazon S3 y replicación en todas las zonas de disponibilidad. Neptune ofrece características de seguridad de datos y admite el cifrado en reposo y en tránsito. Neptune es un servicio totalmente administrado, por lo que ya no tendrá que preocuparse de las tareas de administración de base de datos, como el aprovisionamiento de hardware, los parches de software, la instalación, la configuración o las copias de seguridad.
Neptune Analytics: es un motor de base de datos de análisis que complementa la base de datos de Neptune y que puede analizar rápidamente grandes cantidades de datos de gráficos en la memoria para obtener información y encontrar tendencias. Neptune Analytics es una solución para analizar rápidamente las bases de datos de gráficos existentes o los conjuntos de datos de gráficos almacenados en un lago de datos. Utiliza algoritmos de análisis de gráficos populares y consultas analíticas con baja latencia.
Para obtener información sobre cómo utilizar Amazon Neptune, le recomendamos que comience por las siguientes secciones:
Si utiliza por primera vez los gráficos o aún no está preparado para invertir en un entorno de producción completo de Neptune, visite nuestro tema Primeros pasos con Neptune para descubrir cómo utilizar los cuadernos de Jupyter de Neptune para aprender y desarrollar sin incurrir en costos.
Además, antes de empezar a diseñar una base de datos, le recomendamos que consulte el GitHub repositorio Arquitecturas de AWS
referencia para el uso de bases de datos de gráficos
Componentes de servicio clave
Instancia de base de datos principal: admite operaciones de lectura y escritura y realiza todas las modificaciones de los datos en el volumen de clúster. Cada clúster de base de datos de Neptune cuenta con una instancia de base de datos principal responsable de escribir (es decir, cargar o modificar) el contenido de bases de datos de gráficos.
Réplica de Neptune: se conecta con el mismo volumen de almacenamiento que la instancia de base de datos principal y solo admite operaciones de lectura. Cada clúster de base de datos de Neptune puede tener hasta 15 réplicas de Neptune, además de la instancia de base de datos principal. Esto ofrece alta disponibilidad al localizar réplicas de Neptune en distintas zonas de disponibilidad y carga de distribución de la lectura de clientes.
Volumen de clúster: los datos de Neptune se almacenan en el volumen del clúster, diseñado para ofrecer fiabilidad y alta disponibilidad. Un volumen de clúster consta de copias de los datos en varias zonas de disponibilidad de una sola AWS región. Como sus datos se replican automáticamente entre las distintas zonas de disponibilidad, tienen una larga duración y es poco probable que se pierdan datos.
Compatible con Open Graph APIs
Amazon Neptune admite gráficos abiertos tanto APIs para gráficos de propiedades (Gremlin y openCypherRDF) como para gráficos (). SPARQL Proporciona un gran rendimiento en ambos modelos de gráficos y en sus respectivos lenguajes de consulta. Puede elegir el modelo Property Graph (PG) y acceder al mismo gráfico tanto con el lenguaje de consulta como con el lenguaje de openCypher consulta Gremlin. Si utilizas el modelo del Marco de Descripción de Recursos (RDF) estándar del W3C, puedes acceder a tu gráfico mediante el lenguaje de consulta estándar. SPARQL
Alto nivel de seguridad
Neptune ofrece varios niveles de seguridad para las bases de datos. Las características de seguridad incluyen el aislamiento de la red mediante Amazon VPC
Totalmente administrado
Con Amazon Neptune, ya no tiene que preocuparse de las tareas de administración de base de datos, como el aprovisionamiento de hardware, la aplicación de parches de software, la instalación, la configuración o las copias de seguridad.
Puede utilizar Neptune para crear aplicaciones de gráficos interactivas y sofisticadas que pueden consultar miles de millones de relaciones en cuestión de milisegundos. SQLlas consultas de datos altamente conectados son complejas y es difícil ajustar su rendimiento. Con Neptune, puede utilizar los populares lenguajes de consulta de gráficos Gremlin y SPARQL ejecutar consultas potentes que son fáciles de escribir y funcionan bien en los datos conectados. openCypher Esta capacidad reduce de manera significativa la complejidad del código y le permite crear aplicaciones que procesen las relaciones con mayor rapidez.
Neptune se ha diseñado para ofrecer una disponibilidad superior al 99,99 %. Aumenta el rendimiento y la disponibilidad de la base de datos al integrar estrechamente el motor de la base de datos con una capa de almacenamiento virtualizada SSD respaldada que está diseñada para las cargas de trabajo de las bases de datos. Almacenamiento de Neptune cuenta con recuperación automática y tolerancia a errores. Los errores del disco se reparan en segundo plano sin perder la disponibilidad de la base de datos. Neptune detecta automáticamente los bloqueos de las bases de datos y se reinicia sin necesidad de realizar recuperaciones tras bloqueos ni de recompilar la caché de la base de datos. Si se produce un error en toda la instancia, Neptune realizará una conmutación por error automática a una de las 15 réplicas de lectura.
