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Neptune と Neo4j のアーキテクチャの違い

お客様がアプリケーションを Neo4j から Neptune に移行することを最初に検討する場合、多くの場合、インスタンスサイズに基づいて比較を実行 like-to-likeしようとします。ただし、Neo4j と NNeptune のアーキテクチャには根本的な違いがあります。Neo4j は、 all-in-oneデータロード、データ ETL、アプリケーションクエリ、データストレージ、管理オペレーションがすべてEC2インスタンスなどの同じコンピューティングリソースのセットで実行されるアプローチに基づいています。

対照的に、Neptune は、アーキテクチャが責任を分離し、リソースが分離されて動的かつ独立してスケーリングできるように、OLTP焦点を絞ったグラフデータベースです。

Neo4j から Neptune に移行するときは、アプリケーションのデータ耐久性、可用性、スケーラビリティの要件を判断してください。Neptune のクラスターアーキテクチャは、高い耐久性、可用性、スケーラビリティを必要とするアプリケーションの設計を簡素化します。Neptune のクラスターアーキテクチャを理解すれば、これらの要件を満たす Neptune クラスタートポロジを設計できます。

Neo4j のクラスターアーキテクチャ

多くの実稼働アプリケーションでは、Neo4j の因果クラスタリングを使用して, データの耐久性、高可用性、スケーラビリティを実現しています。Neo4j のクラスタリングアーキテクチャは、コアサーバーインスタンスとリードレプリカインスタンスを使用します。

コアサーバーであれ、リードレプリカであれ、クラスター内のすべてのインスタンスにはグラフデータの完全なコピーが含まれます。

Neptune のクラスターアーキテクチャ

Neptune クラスターは、1 つのプライマリライターインスタンスと最大 15 個のリードレプリカインスタンスで構成されます。クラスター内のすべてのインスタンスは、インスタンスとは別の同じ基盤となる分散ストレージサービスを共有します。

インスタンスサイズは動的で独立しています。各インスタンスはクラスターの実行中にサイズを変更でき、リードレプリカはクラスターの実行中に追加または削除できます。

Neptune サーバーレス機能では、需要の増減に応じてコンピューティング容量を自動的にスケールアップまたはスケールダウンできます。これにより、管理オーバーヘッドが軽減されるだけでなく、パフォーマンスを低下させたり、過剰なプロビジョニングを行ったりすることなく、需要の大幅な急増に対応するようにデータベースを構成できます。

Neptune クラスターは最大 7 日間停止できます。

Neptune は自動スケーリングもサポートしており、ワークロードに基づいてリーダーインスタンスのサイズを自動的に調整します。

Neptune のグローバルデータベース機能を使用すると、最大 5 つの他のリージョンにクラスターをミラーリングできます。

また、Neptune は、耐障害性を持つように設計されています。

つまり、Neo4j の因果クラスターからNNeptune に移行すると、高いデータ耐久性と高可用性を実現するためにクラスタートポロジーを明示的に設計する必要がありません。これにより、予想される読み取りおよび書き込みワークロードや、可用性要件の増加に合わせて、いくつかの方法でクラスターのサイズを決定できます。