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Connessione ai database Amazon Neptune utilizzando l'autenticazione IAM con Python - Amazon Neptune
PrerequisitiConnessione con credenziali predefiniteUtilizzo di credenziali temporaneeUtilizzo con AWS Lambda

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Connessione ai database Amazon Neptune utilizzando l'autenticazione IAM con Python

Il boto3 neptunedata client fornisce il modo più semplice per connettersi a un database Neptune da Python. IAM-enabled Il client gestisce automaticamente la firma di Signature Version 4, quindi non è necessario firmare personalmente le richieste.

Prerequisiti

  • Python 3.x

  • La boto3 libreria: pip install boto3

  • AWS credenziali configurate tramite qualsiasi metodo standard (variabili di ambiente, file di AWS configurazione, profilo di istanza o ruolo di esecuzione Lambda)

  • Una policy IAM che consente neptune-db:* azioni sul cluster Neptune

Connessione con credenziali predefinite

Questo approccio funziona quando è boto3 possibile risolvere le credenziali automaticamente, ad esempio su istanze Amazon Elastic Compute Cloud con profili di istanza, nelle AWS Lambda funzioni o con profili configurati. AWS

Sostituisci l'URL dell'endpoint con l'endpoint del tuo cluster Neptune.

Gremlin e OpenCypher 

import boto3
from botocore.config import Config

cfg = Config(retries={"total_max_attempts": 1, "mode": "standard"}, read_timeout=None)

neptune = boto3.client('neptunedata', config=cfg,
    region_name='us-east-1',
    endpoint_url='https://your-neptune-endpoint:8182')

# Gremlin
resp = neptune.execute_gremlin_query(gremlinQuery='g.V().limit(1)')
print(resp['result'])

# openCypher
resp = neptune.execute_open_cypher_query(openCypherQuery='MATCH (n) RETURN n LIMIT 1')
print(resp['results'])

SPARQL

Il boto3 neptunedata client attualmente non supporta SPARQL. Per inviare query SPARQL a un database IAM-enabled Neptune, firmate le richieste manualmente utilizzando Signature Version 4 con le utilità di firma delle richieste e la botocore libreria (). requests pip install boto3 requests

import requests
from botocore.auth import SigV4Auth
from botocore.awsrequest import AWSRequest
from botocore.session import Session

endpoint = 'https://your-neptune-endpoint:8182'
region = 'us-east-1'

query = 'SELECT ?s ?p ?o WHERE { ?s ?p ?o } LIMIT 1'

request = AWSRequest(method='POST', url=f'{endpoint}/sparql/',
    data={'query': query})
SigV4Auth(Session().get_credentials(), 'neptune-db', region).add_auth(request)

resp = requests.post(f'{endpoint}/sparql/', headers=request.headers,
    data={'query': query})
print(resp.json())
Nota

Questo esempio utilizza botocore.session.Session la risoluzione automatica AWS delle credenziali da variabili di ambiente, file di AWS configurazione, profili di istanza o ruoli di esecuzione Lambda. Non è necessario impostare le credenziali in modo esplicito.

Utilizzo di credenziali temporanee

Per l'accesso tra più account, per sessioni limitate nel tempo o come best practice di sicurezza per evitare credenziali di lunga durata, usale per ottenere credenziali temporanee e AWS STS creare un. boto3.Session

Gremlin e OpenCypher 

import boto3
from botocore.config import Config

sts = boto3.client('sts')
creds = sts.assume_role(
    RoleArn='arn:aws:iam::123456789012:role/NeptuneRole',
    RoleSessionName='neptune-session'
)['Credentials']

session = boto3.Session(
    aws_access_key_id=creds['AccessKeyId'],
    aws_secret_access_key=creds['SecretAccessKey'],
    aws_session_token=creds['SessionToken'],
    region_name='us-east-1'
)

cfg = Config(retries={"total_max_attempts": 1, "mode": "standard"}, read_timeout=None)

neptune = session.client('neptunedata', config=cfg,
    endpoint_url='https://your-neptune-endpoint:8182')

# Gremlin
resp = neptune.execute_gremlin_query(gremlinQuery='g.V().limit(1)')
print(resp['result'])

# openCypher
resp = neptune.execute_open_cypher_query(openCypherQuery='MATCH (n) RETURN n LIMIT 1')
print(resp['results'])
Nota

Le credenziali temporanee scadono dopo un intervallo specificato (il valore predefinito è 1 ora) e non vengono aggiornate automaticamente dal client. Per le applicazioni a lunga durata, utilizza invece credenziali o profili di istanza basati sul profilo.

SPARQL

Poiché attualmente il boto3 neptunedata client non supporta SPARQL, è necessario firmare le richieste manualmente con le credenziali temporanee.

import boto3
import requests
from botocore.auth import SigV4Auth
from botocore.awsrequest import AWSRequest
from botocore.credentials import ReadOnlyCredentials

sts = boto3.client('sts')
creds = sts.assume_role(
    RoleArn='arn:aws:iam::123456789012:role/NeptuneRole',
    RoleSessionName='neptune-session'
)['Credentials']

endpoint = 'https://your-neptune-endpoint:8182'
region = 'us-east-1'

query = 'SELECT ?s ?p ?o WHERE { ?s ?p ?o } LIMIT 1'

request = AWSRequest(method='POST', url=f'{endpoint}/sparql/',
    data={'query': query})
SigV4Auth(ReadOnlyCredentials(
    creds['AccessKeyId'], creds['SecretAccessKey'], creds['SessionToken']
), 'neptune-db', region).add_auth(request)

resp = requests.post(f'{endpoint}/sparql/', headers=request.headers,
    data={'query': query})
print(resp.json())

Utilizzo con AWS Lambda

In Lambda, il ruolo di esecuzione fornisce automaticamente le credenziali tramite. boto3 L'esempio di credenziali predefinite funziona senza modifiche.

Per un esempio completo di Lambda con gestione delle connessioni e logica dei tentativi, consulta. AWS Lambda esempi di funzioni per Amazon Neptune