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Amazon Neptune Analytics: Graph-Analysen im Arbeitsspeicher

Amazon Neptune Analytics analysiert große Graphdatensätze im Arbeitsspeicher — mit Graph-Algorithmen, openCypher-Abfragen und Vektorsuche.

Database
Preismodell Abrechnung nach m-NCU (memory Neptune Capacity Units); ein m-NCU entspricht laut Preisseite 1 GB Arbeitsspeicher samt zugehöriger Compute- und Netzwerkkapazität pro Stunde, zuzüglich Backup-Speicher und Datentransfer
Verfügbarkeit Regionsverfügbarkeit gemäß Anbieter (siehe offizielle Dokumentation)
Datensouveränität Regions- und Souveränitätsangaben gemäß Anbieter
Zuverlässigkeit SLA gemäß Anbieter (siehe offizielle SLA-Seite) SLA

Was ist Amazon Neptune Analytics?

Amazon Neptune Analytics ist eine speicheroptimierte Graph-Datenbank-Engine für Analysen. Große Graphdatensätze werden im Arbeitsspeicher gehalten, sodass Sie umfangreiche Graphdaten in Sekunden auswerten und Zusammenhänge sowie Trends erkennen können.

Der Dienst ergänzt Amazon Neptune Database. Für intensive Analysen laden Sie Daten aus einem Neptune-Database-Graphen oder -Snapshot in Neptune Analytics; ebenso lassen sich Graphdaten aus Amazon S3 einlesen. Neptune Analytics eignet sich laut Dokumentation besonders für ermittelnde, explorative oder datenwissenschaftliche Workloads, die schnelle Iterationen, algorithmische Verarbeitung oder Vektorsuche auf Graphdaten erfordern.

Kernfunktionen

  • Analyse im Arbeitsspeicher: Große Graphen werden schnell in den Speicher geladen und dort ausgewertet
  • Graph-Algorithmen: Bibliothek optimierter Analytics-Algorithmen, laut Produktseite unter anderem Pfadsuche, Community Detection, Centrality und Similarity
  • openCypher: Vorgefertigte und eigene Abfragen in einer etablierten Graph-Abfragesprache
  • Vektorsuche: Vektorsuche innerhalb von Graph-Traversierungen, etwa für Retrieval-Szenarien mit Embeddings
  • Graph as a Service: AWS verwaltet die Graphen statt der Infrastruktur; Compute-Ressourcen werden abhängig von der Graphgröße automatisch bereitgestellt
  • Flexible Datenquellen: Laden aus Neptune Database (Graph oder Snapshot) und aus Amazon S3
  • Skalierung: Laut Dokumentation lassen sich Graphen mit mehreren zehn Milliarden Beziehungen analysieren und tausende Analyseabfragen pro Sekunde verarbeiten

Typische Anwendungsfälle

Betrugsermittlung: Beziehungen zwischen Konten, Geräten und Transaktionen auswerten und verdächtige Muster sichtbar machen.

Erkennung von Netzwerkbedrohungen: Zusammenhänge in Sicherheitsumgebungen analysieren, etwa um Angriffspfade und Abhängigkeiten zu bewerten.

Empfehlungen: In Data-Science-Workflows zielgerichtete Inhalte und Empfehlungen berechnen.

Analyse ohne eigene Pipeline: Laut Dokumentation entfällt der Aufwand für den Aufbau und Betrieb komplexer Datenanalyse-Pipelines, da Laden, Abfragen und Analysieren über eine einfache API erfolgen.

Vorteile

  • Auswertung großer Graphen in Sekunden statt in langen Batch-Läufen
  • Vorgefertigte Algorithmen ergänzen eigene openCypher-Abfragen
  • Vektorsuche und Graph-Traversierung in einer Engine
  • Daten aus Neptune Database oder aus einem Data Lake in Amazon S3 nutzbar
  • Abrechnung nach tatsächlicher Laufzeit; Pause-Funktion für ungenutzte Zeiträume

Integration mit innFactory

Als AWS Reseller unterstützt innFactory Sie bei Amazon Neptune Analytics: Modellierung und Import Ihrer Graphdaten aus Neptune Database oder Amazon S3, Auswahl passender Graph-Algorithmen für Ihre Fragestellung, Aufbau von Vektorsuche-Szenarien auf Graphdaten sowie Auslegung der Kapazität und Kostenkontrolle über Laufzeit- und Pause-Strategien.

Typische Anwendungsfälle

Betrugsermittlung und Ermittlungsanalysen
Erkennung von Netzwerkbedrohungen
Empfehlungen in Data-Science-Workflows
Vektorsuche auf Graphdaten

Technische Spezifikationen

Abfragesprache openCypher
Algorithmen Bibliothek optimierter Graph-Analytics-Algorithmen; laut Produktseite unter anderem Pfadsuche, Community Detection, Centrality und Similarity
Datenquellen Laden aus einem Neptune-Database-Graphen oder -Snapshot sowie aus Amazon S3
Engine Speicheroptimierte Graph-Engine, die große Graphdatensätze im Arbeitsspeicher hält
Kapazitaet Compute-Ressourcen werden abhängig von der Graphgröße automatisch bereitgestellt; Abrechnung in m-NCU
Vektorsuche Vektorsuche innerhalb von Graph-Traversierungen

Häufig gestellte Fragen

Was ist Amazon Neptune Analytics?

Neptune Analytics ist laut Dokumentation eine speicheroptimierte Graph-Datenbank-Engine für Analysen. Große Graphdatensätze werden im Arbeitsspeicher gehalten, sodass sich umfangreiche Graphdaten in Sekunden verarbeiten lassen. Unterstützt werden eine Bibliothek optimierter Graph-Analytics-Algorithmen, Abfragen mit niedriger Latenz und Vektorsuche innerhalb von Graph-Traversierungen.

Worin unterscheidet sich Neptune Analytics von Neptune Database?

Neptune Database ist laut Dokumentation eine serverlose Graphdatenbank, die auf Skalierbarkeit und Verfügbarkeit ausgelegt ist — bis zu 100.000 Abfragen pro Sekunde, Multi-AZ-Hochverfügbarkeit und Multi-Region-Deployments, etwa für Social Networking, Betrugswarnungen und Customer-360-Anwendungen. Neptune Analytics ist dagegen eine Analytics-Engine für die schnelle Auswertung bestehender Graphdatenbanken oder von Graphdatensätzen aus einem Data Lake.

Wie kommen die Daten nach Neptune Analytics?

Sie laden die Daten laut Dokumentation aus einem Neptune-Database-Graphen oder aus einem Snapshot in Neptune Analytics. Ebenso lassen sich Graphdaten laden, die in Amazon S3 liegen.

Welche Abfragesprache wird verwendet?

Neptune Analytics nutzt laut Dokumentation openCypher. Damit führen Sie sowohl eigene analytische Abfragen als auch vorgefertigte Graph-Algorithmen aus.

Wie wird Neptune Analytics abgerechnet?

Die Abrechnung erfolgt laut Preisseite über m-NCU (memory Neptune Capacity Units); ein m-NCU entspricht 1 GB Arbeitsspeicher samt zugehöriger Compute- und Netzwerkkapazität für eine Stunde. Ein Graph kann beendet werden, sobald die Auswertung abgeschlossen ist; abgerechnet wird nur die Laufzeit. Für ungenutzte Zeiträume steht laut Preisseite eine Pause-Funktion zu 10 % des normalen Compute-Preises zur Verfügung. Hinzu kommen Kosten für Backup-Speicher und Datentransfer.

Hinweis: Alle Produktinformationen auf dieser Seite wurden sorgfältig zusammengestellt, sind jedoch ohne Gewähr und können veraltet oder unvollständig sein. Cloud-Services entwickeln sich schnell weiter — Funktionen, Preise, SLAs und Verfügbarkeit ändern sich laufend. Verbindliche und aktuelle Informationen finden Sie ausschließlich auf der offiziellen Produktseite von AWS (offizielle Dokumentation). Diese Seite stellt kein Angebot von AWS dar.

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