Amazon Neptune が東京リージョンに対応しました。

みなさん、こんにちは。アマゾン ウェブ サービス、プロダクトマーケティング

エバンジェリストの亀田です。

Amazon Neptune が東京リージョンに対応しましたのでご報告します。

Amazon Neptuneはフルマネージド型のグラフデータベースです。グラフデータは例えば以下の図のような、高密度に結合したリレーショナルデータのことを指します。

このようなデータを通常のリレーショナルデータベースに格納するためのテーブル設計はそれほど難しいものではありません。一方一度テーブルに格納された上記のデータをSQLを駆使しSelectを行い上記の図を復元することを考えた場合、そのSQL実行コストは大きいものになります。グラフデータベースである、Neptuneはあらかじめこれらのデータの取り扱いに特化した機能を有しおり、ACID属性が備わっています。

数十億のリレーションシップの保存とミリ秒台のレイテンシーでのグラフのクエリに最適化され、一般的なグラフモデルである Property Graph と W3C の RDF、それぞれのクエリ言語である Apache TinkerPop Gremlin と SPARQL がサポートされています。

また、可用性は99.99%を上回るよう設計されており、リードレプリカ、ポイントインタイムリカバリ、Amazon S3 への継続的なバックアップ、およびアベイラビリティーゾーン間のレプリケーション機能などがフルマネージドサービスとしてあらかじめ備わっており、ユーザーは開発に集中することができます。データ暗号化機能も AWS Key Management Service (KMS)  との連携によりサポートされ高いセキュリティを実現できます。

レコメンデーション機能も備わっており、以下のようなデータから、新しいデータの相関を抽出することが可能です。

さらに、個人の E メールアドレスに関連付けられた複数の人物、同じ IP アドレスを共有しているが別々の住所に住んでいる複数の人物など、リレーションシップパターンを簡単に検出するグラフクエリを構築することにより、不正検出の実装などに役出ることもできます。

この Amazon Neptune はソーシャルの相関図以外にも多くの用途があります。例えば以下のようなネットワークのログなどから以下のようなデータ相関を作成し、異常なイベントの発生時にその影響範囲の特定に役立てることができます。そして、例えば、ホストで悪意のあるファイルを検出した場合、Neptune では、悪意のあるファイルを広めたホスト間の接続を特定し、その接続をたどってそのファイルをダウンロードした元のホストを突き止めることができます。

Amazon Neptuneの利用には Gremlin か SPARQL のクライアントが必要となります。

https://docs.thinkwithwp.com/ja_jp/neptune/latest/userguide/intro.html

のユーザーガイドを見て設定してみてください。

20180703 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Neptune

に弊社ソリューションアーキテクトによる、PPT資料がありますので合わせて参考にしてみてください。

– プロダクトマーケティング エバンジェリスト 亀田