はじめに
背景
本ドキュメントは、AWSが提供するグラフデータベースサービス「Amazon Neptune」についての調査結果をまとめたものです。Neptuneは、ノード（頂点）とエッジ（辺）で表される関係性を効率よく扱える点が特徴です。例えば、ソーシャルネットワークの友人関係や商品のおすすめ機能で使われます。
本ドキュメントの目的
Neptuneの基本的な特徴、リレーショナルデータベースとの違い、サポートするグラフモデル、主要な利点や機能、そして具体的なユースケースを分かりやすく伝えることを目的とします。実務での導入検討や評価に役立つ情報を中心にまとめています。
対象読者
データベース選定を行うエンジニアやアーキテクト、データ活用を検討するプロジェクトマネージャーを想定しています。グラフの基礎知識がなくても読めるよう、専門用語はできるだけ噛み砕いて説明します。
本書の構成
第2章でNeptuneの基本説明、第3章で利点と特徴、第4章で主要なユースケースを詳しく扱います。各章は実例を交えて、導入判断に必要な情報を提供します。
Amazon Neptuneとは
概要
Amazon NeptuneはAWSが提供する完全マネージドのグラフデータベースサービスです。データをノード（エンティティ）とエッジ（関係）で表現し、関係性の扱いに優れた設計です。リレーショナルデータベースのような複雑なJOINを多用せず、グラフをたどるだけで関連情報を取得できます。
データモデル
NeptuneはProperty GraphとRDFの2種類をサポートします。Property Graphはノードやエッジにプロパティを付けて使いやすく、SNSの友人関係や推薦エンジンに向きます。RDFはトリプル形式で意味関係を扱いやすく、ナレッジグラフに適します。
クエリ言語
Property GraphではGremlinやTinkerPopを、RDFではSPARQLを使います。どちらも関係をたどる操作に最適化されており、直感的に記述できます。
マネージド機能
自動バックアップ、リードレプリカ、フェイルオーバー、暗号化といった運用機能をAWSが担います。高可用性と耐久性を確保しつつ、運用負荷を下げられます。
イメージしやすい例
・SNSの友達探索・共通の趣味からの推薦
・企業情報や製品をつなげたナレッジ検索
・不正検出のための振る舞いパターンの追跡
これらの用途で、Neptuneは関係性の把握を速く、扱いやすくします。
Amazon Neptuneの主要な利点と特徴
フルマネージドで運用負荷を軽減
NeptuneはAWSがインフラを管理します。ハードウェアの保守やソフトウェアのパッチ適用を自分で行う必要がありません。例えば、バックアップや障害復旧は自動で行われるため、開発チームは機能開発に集中できます。
高速なクエリ処理
数百万〜数十億の関係性を高速に走査できます。ソーシャルネットワークで友人候補を素早く見つける、取引履歴から不正の疑いを瞬時に検出するなど、応答が速いことが重要な場面で威力を発揮します。
優れたスケーラビリティ
頂点やエッジの数に制限がなく、1秒当たり10万以上のクエリ処理や最大128 TiBのストレージ、最大15台の読み取りレプリカに対応します。アクセスが急増しても性能を保てる設計です。
セキュリティとネットワーク分離
Amazon VPC内のプライベートサブネットに配置し、AWS KMSでデータを暗号化できます。顧客データや機密情報を扱う際に安心して使えます。
大規模データ処理の効率化
データを複数インスタンスに分散して並列処理します。これにより、数百億のリレーションシップでも短時間で分析できます。
追加の便利な機能
Neptune Serverlessで利用量に応じた自動スケール、グローバルデータベースでリージョン間のデータ共有、低レイテンシーの読み取りレプリカ、インメモリグラフコンピューティングなど、運用と性能を支える機能を提供します。
Amazon Neptuneの主要なユースケース
ソーシャルネットワーク分析
Neptuneはユーザーをノード、友人関係ややり取りをエッジとして扱い、リアルタイムで関係性を分析できます。例えば、投稿の拡散経路を追跡して影響力のあるユーザーを即座に特定し、パーソナライズされた広告や推薦に活かせます。インタラクションを継続的に追跡することでトレンドやコミュニティを迅速に検出できます。
レコメンデーション
購買履歴や閲覧履歴をノードでつなぎ、類似ユーザーや補完商品を簡単に見つけます。協調フィルタリングやコンテンツベースの推薦をグラフ上で組み合わせると、より精度の高い個別推薦が可能です。
不正検出
アカウントやトランザクションの関連性を追跡し、不自然な接続やループを発見できます。複数アカウントによる詐欺やマネーロンダリングの兆候を早期に検知し、調査を優先できます。
知識グラフとナレッジ管理
企業のドキュメントや製品情報、人材データを結び付けて知識グラフを作成します。問い合わせ対応やFAQの精度が上がり、関連情報の探索が簡単になります。
ネットワーク運用と依存関係解析
サービス間の依存関係を可視化して障害の影響範囲を特定できます。構成変更やアップデートの影響を予測しやすくなります。
どのユースケースでも、Neptuneは複雑な関係性を直感的に扱えるため、実用的な洞察を短時間で得られます。
