Amazon Neptune

Analytique de graphe et base de données sans serveur hautes performances pour une capacité de mise à l’échelle et une disponibilité supérieures

Amazon Neptune Database

Neptune Database est une base de données orientée graphe sans serveur conçue pour optimiser la capacité de mise à l’échelle et la disponibilité. Neptune offre une sécurité intégrée, des sauvegardes continues et des intégrations avec d'autres services AWS. La base de données mondiale Neptune propose une réplication de données entre régions pour des lectures et des écritures à faible latence, une reprise après sinistre et une capacité de mise à l’échelle pour les applications distribuées dans le monde entier.

Pourquoi utiliser une base de données orientée graphe pour créer un graphe d’identité ?

Traditionnellement, les bases de données relationnelles étaient utilisées pour créer la plupart des solutions de graphe d’identité. Cependant, les bases de données relationnelles ne sont pas efficaces pour stocker et interroger les relations entre des milliards d’entités interconnectées dans l’environnement de consommation actuel. Comme des requêtes SQL complexes sont nécessaires pour mapper ces relations, les bases de données relationnelles ne sont pas préférées pour gérer les données connectées à des fins de ciblage publicitaire et de personnalisation en temps réel sur plusieurs appareils, ainsi que pour d’autres cas d’utilisation de l’expérience client.

Les bases de données orientée graphe, qui sont spécialement conçues pour stocker et parcourir les relations, sont devenues un magasin de données mieux adapté aux solutions de graphes d’identité. Les bases de données orientées graphe sont faciles à modéliser pour les données hautement connectées, traitent les relations comme des « citoyens de première classe », disposent de schémas flexibles et offrent de meilleures performances pour les traversées de requêtes graphiques. Avec l’utilisation d’une base de données orientée graphe pour un graphe d’identité, vous pouvez lier des identifiants, mettre à jour des profils plus facilement et exécuter des requêtes avec une latence ultra-faible, ce qui vous permet d’obtenir des mises à jour plus rapides et plus précises et des données de profil à jour pour le ciblage publicitaire, la personnalisation, l’analytique et l’attribution publicitaire.

Exemple de jeu de données graphique fournissant des informations sur l’identité et le comportement des clients

Avantages

Mettez à l’échelle vos graphes avec un nombre illimité de nœuds et de périphéries, et plus de 100 000 requêtes par seconde pour les applications les plus exigeantes. Le stockage peut atteindre 128 To par cluster et la lecture peut accueillir jusqu’à 15 réplicas par cluster.

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Trouvez des informations plus rapidement en analysant des ensembles de données de graphes contenant des dizaines de milliards de relations en quelques secondes à l’aide d’algorithmes intégrés. Effectuez des recherches de similarité sur les vecteurs stockés avec votre graphe pour les applications d’IA générative.

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Sécurisez vos applications grâce à des fonctionnalités telles que les transactions ACID (atomicité, cohérence, isolation et durabilité), les sauvegardes automatisées (avec Neptune Database), les instantanés, la reprise ponctuelle, le chiffrement des données en transit/au repos et la prise en charge AWS Identity and Access Management (IAM) et d’AWS Key Management Service (AWS KMS).

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Assurez une haute disponibilité à vos applications ainsi que la durabilité de vos données dans trois zones de disponibilité (AZ) d’une région AWS. Améliorez votre processus de reprise après sinistre et accédez à des lectures locales grâce à la Base de données mondiale Amazon Neptune.

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Cas d'utilisation

Créez facilement des graphes de profils pour une visibilité à 360° sur les données de vos clients. Améliorez la personnalisation de contenu pour vos clients, la pertinence de votre marketing et les performances de votre analytique.

En savoir plus sur les graphes d’identité

Créer des requêtes de graphe pour une détection des schémas de fraude, presque en temps réel, avec la modélisation des liens entre les personnes, les lieux et les transactions pour découvrir des liens qui n'étaient jusqu'alors pas flagrants.

En savoir plus sur les graphes de fraude

Amazon Neptune ML utilise des réseaux neuronaux de graphe (GNN) pour améliorer de plus de 50 % la précision des prédictions par rapport aux méthodes non basées sur les graphes.

En savoir plus sur Neptune ML

Détection par anticipation et enquête sur les infrastructures informatiques à l’aide d’une approche à plusieurs niveaux. Modéliser des liens entre les ressources afin de voir l’interaction des différentes dimensions de votre environnement informatique.

En savoir plus sur l’utilisation des graphes de sécurité


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