Documentazione
I link alla documentazione riportati di seguito forniscono la documentazione per Neptune Database e Neptune Analytics:
Neptune Database
Neptune Analytics
Modello di dati Neptune Graph
Migrazione a Neptune
Quale dovrei usare: Neptune Database o Neptune Analytics
Algoritmi grafici
Combinare la ricerca per similarità vettoriale e i grafi per le applicazioni GenAI
Video
Snackables
Amazon Neptune Snackables sono brevi video di 15 minuti su vari argomenti come Neptune Serverless, Knowledge Graphs, grafici di sicurezza, algoritmi di grafi, ricerca vettoriale e altro ancora!
Serie di video #GraphThat
La serie #GraphThat vede gli specialisti di Amazon Neptune raccogliere set di dati pubblici e convertirli in un modello di grafi ottimizzato per Amazon Neptune.
- Percorso rapido sulla rete ferroviaria Amtrak con Amazon Neptune
- Analisi della distinta base software (SBOM) utilizzando algoritmi grafici con Amazon Neptune
Re:Invent 2023
- AWS re:Invent 2023 - Architetture Amazon Neptune per scalabilità, disponibilità e informazioni dettagliate (DAT406)
- AWS re:Invent 2023 - Approfondisci Amazon Neptune Analytics e le sue funzionalità di intelligenza artificiale generativa (DAT325)
- AWS re:Invent 2023 - Amazon Neptune Analytics: nuove funzionalità per l'analisi grafica e l'intelligenza artificiale di generazione (DAT208)
Sessioni Twitch
- Amazon Neptune: semplificazione delle queries grafiche con LLM e LangChain
- Grafici di sicurezza con Amazon Neptune
Altro
Corsi
Tech Talk online di AWS
Guida introduttiva ad Amazon Neptune (7 video, circa 9 ore)
AWS Workshop Studio
Costruisci la tua prima applicazione a grafo con Amazon Neptune
AWS Skill Builder
- Introduzione al servizio Amazon Neptune (5 minuti)
- Piano di apprendimento Amazon Neptune (3 ore e 30 minuti)
Architettura di riferimento AWS
Abbiamo pubblicato le Architetture di riferimento di AWS utilizzando Amazon Neptune per permetterti di effettuare scelte informate sui modelli di dati di grafi e sui linguaggi di query, nonché di fornire architetture di implementazione di esempio.
Progetti ed esempi open source
IA generativa
- Integrazione con Amazon Neptune LlamaIndex
- Integrazione Amazon Neptune LangChain per SPARQL
- Integrazione Amazon Neptune LangChain per OpenCypher
Esplorazione dei grafi
Strumenti, utilities ed esempi
- Client Gremlin per Amazon Neptune
- Esempi di applicazione Amazon Neptune (Sagemaker, Raccomandazione, Visualizzazione, ETL)
- Strumenti e utility di Amazon Neptune (Conversione dati, Esportazione massiva, AWS Glue)
- Plugin Amazon Neptune Nodestream
- Plugin Amazon Neptune Nodestream SBOM
- Esempio di utilizzo di AWS AppSync GraphQL e Amazon Neptune
- Libreria di accesso Amazon Neptune SigV4
- Client Amazon Neptune Gremlin con accesso SigV4
- Client Amazon Neptune SPARQL con accesso SigV4
- Driver JDBC di Amazon Neptune
- AWS SDK per pandas
Post del blog
Consulta tutti i post di Amazon Neptune sul blog sui database di AWS
Video
Testimonianze dei clienti
AWS re:Invent 2022
AWS re:Invent 2020
AWS Tech Talk
Casi di studio dei clienti
"Un database a grafo consente maggiore flessibilità rispetto ai sistemi relazionali. Potremmo dover realizzare molte join ai nostri tavoli [in un modello relazionale] e ciò avrebbe causato una latenza elevata di molte delle nostre logiche di business. Un database a grafo è ottimizzato per il nostro caso d'uso. Amazon Neptune ha risolto quello che stavamo cercando di realizzare."
Mayank Gupta, Software Engineer - Audible for Business
metaphactory e Amazon Neptune hanno permesso a Siemens Energy di costruire un grafo della conoscenza Turbine e di visualizzare le connessioni tra parti simili nell'intera flotta di turbine a gas. Amazon Neptune, un servizio di database a grafo gestito, si adatta perfettamente alla strategia Cloud First guidata da Siemens Energy IT, che si focalizza sulla affidabilità, scalabilità, riduzione della manutenzione e integrazione con le loro piattaforme presenti su Amazon Web Services (AWS).
"Abbiamo scelto Neptune perché è un potente database a grafo, sicuro, performante e di facile utilizzo per le analisi. Nel nostro modello [di tracciamento dei contatti], ogni nodo utente è connesso a un nodo dispositivo. Quando un dispositivo si registra in un luogo, si forma un edge tra quel dispositivo e uno scannerizzabile (un codice QR), che è associato a un particolare sito (un negozio fisico) e a un'organizzazione collegata (un'entità aziendale). Neptune ci consente di memorizzare queste complesse relazioni tra utenti, le registrazioni e i luoghi per ricavarne analisi sulla diffusione del virus."
Aron Szanto, Co-Founder - Zerobase
"Siamo contenti della crittografia a livello di app che si aggiunge a quella di livello di database. Quando utilizziamo Amazon Neptune, i dati sono già crittografati prima di arrivare al database, quindi vengono crittografati di nuovo quando sono inattivi."
Zaid Masud, Chief Architect, ADP's next gen HCM
"Grazie ad Amazon Neptune e ad altri servizi AWS, siamo stati in grado di realizzare una piattaforma dati su vasta scala efficiente in termini di costi in tempi molto brevi".
– Sasikala Singamaneni, Software Engineering Manager - Zeta Global
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