Amazon Neptune'ü Kullanmaya Başlama
Genel Bakış
Amazon Neptune Veri Tabanı ve Amazon Neptune Analiz gibi grafik veri tabanları, ilişkileri depolamak ve bunların arasında gezinmek için özel olarak oluşturulmuştur. Sosyal ağlar, öneri altyapıları ve dolandırıcılık algılama gibi veriler arasında karmaşık ilişkiler oluşturmanızı ve bu ilişkileri hızla sorgulamanızı gerektiren kullanım örnekleri için ilişkisel veri tabanlarından daha avantajlıdır. Amazon Neptune, verileri temsil etmek ve depolamak için düğümler (veri varlıkları), uçlar (ilişkiler) ve özellikler gibi grafik yapılarını kullanır. İlişkiler veri modelinin birinci derece bileşenleri olarak depolanır. Bu, düğümlerdeki verilerin doğrudan bağlanmasına imkan tanıyarak verilerdeki ilişkileri araştıran sorguların performansını önemli ölçüde geliştirir.
Amazon Neptune Veri Tabanı'nı kullanmaya başlama
Verileriniz zaten bir grafik modelindeyse Amazon Neptune Veri Tabanı'nı kullanmaya başlamak kolaydır. CSV veya RDF formatlarında veri yükleyebilir ve Apache TinkerPop Gremlin, SPARQL veya openCypher ile grafik sorguları yazmaya başlayabilirsiniz. Kullanmaya başlama belgelerini kullanabilir veya aşağıdaki bağlantılardan AWS Çevrim İçi Teknoloji Konuşması'nı görüntüleyebilirsiniz. Ayrıca Neptune Veri Tabanı için en iyi uygulamaları bir araya getirdik.
Amazon Neptune Analiz'i kullanmaya başlama
AWS Yönetim Konsolu ya da CDK, SDK veya CLI kullanarak bir grafik oluşturmak suretiyle Neptune Analiz'i birkaç adımda kullanmaya başlayabilirsiniz. AWS CloudFormation desteği yakında eklenecek. Bir Amazon S3 bucket'ındaki veya bir Neptune veri tabanındaki verilerden Neptune Analiz'e grafik yükleyebilirsiniz. openCypher sorgu dilini kullanarak Neptune Analiz'deki bir grafiğe doğrudan grafik uygulamalarınızdan istek gönderebilirsiniz. Sorguları ve grafik algoritmalarını çalıştırmak için Neptune Analiz'deki grafiğe Jupyter not defterinden de bağlanabilirsiniz. Analiz sorgularının sonuçları, gelen sorgulara hizmet etmek için Neptune Analiz grafiğine geri yazılabilir veya daha fazla işlem için S3 içinde depolanabilir. Neptune Analiz, büyük dil modelleri tarafından desteklenen mevcut uygulamalarla çalışmak üzere açık kaynaklı LangChain kitaplığıyla entegrasyonu destekler.
Amazon Neptune ML'yi kullanmaya başlama
- Test ortamını ayarlama
- Düğüm sınıflandırma not defteri örneğini başlatma
- Örnek verileri kümeye yükleme
- Grafiği dışarı aktarma
- ML eğitimini gerçekleştirme
- Neptune ML ile Gremlin sorgularını çalıştırma
Grafik görselleştirmeyi kullanmaya başlama
Grafik sorgu dillerine aşinaysanız veya grafik iş yüklerini bir not defteri ortamında çalıştırıyorsanız Neptune not defterleriyle başlayabilirsiniz. Neptune, Jupyter'ı ve JupyterLab not defterlerini GitHub'daki açık kaynaklı Neptune grafik not defteri projesinde ve Neptune çalışma alanında sağlar. Bu not defterleri, grafik teknolojisi ve Neptune hakkında bilgi edinebileceğiniz etkileşimli bir kodlama ortamında örnek uygulama öğreticileri ve kod parçaları sunar.
Neptune not defterleri hem sorgu sonuçlarını görselleştirebilir hem de uygulama geliştirme ve test için IDE benzeri bir arabirim sağlayabilir. Alternatif olarak, Neptune not defterlerini Neptune Akışlar ve Neptune ML gibi diğer Neptune özellikleriyle kullanabilirsiniz. Ek olarak, her Neptune not defteri bir Grafik Gezgini uç noktası barındırır. Amazon Neptune konsolundaki her bir not defteri bulut sunucusunda Grafik Gezgini'ni açmak için bir bağlantı bulabilirsiniz.