Amazon Neptune: Menilik Database Graf Terkelola Penuh AWS

Amazon Neptune, jika Anda belum familiar, adalah layanan database graf terkelola penuh dari AWS yang dirancang untuk menyimpan dan melakukan query data yang sangat saling terhubung seperti jejaring sosial. Layanan ini dioptimalkan untuk skenario di mana hubungan antar titik data sama pentingnya dengan datanya sendiri.

Seperti yang akan Anda lihat nanti, Amazon Neptune mendukung dua model graf utama: property graph, yang memiliki node dan edge dengan properti key-value, serta RDF (Resource Description Framework) yang berisi triple subject-predicate-object. Amazon Neptune kompatibel dengan tiga bahasa query utama, seperti Gremlin, openCypher, dan SPARQL. Semua ini menarik, jadi mari kita mulai.

Apa Itu Amazon Neptune?

Seperti yang mulai saya singgung, Amazon Neptune adalah database graf yang dibangun khusus untuk query hubungan secara cepat yang menangani miliaran node dan edge dengan latensi rendah. Ia mendukung property graph yang digunakan untuk analisis sosial, rekomendasi, dan jaringan karena fleksibilitasnya, serta RDF, yang menjadi standar untuk web semantik, knowledge graph, dan linked data pada umumnya.

Amazon Neptune diterapkan di berbagai wilayah AWS untuk jangkauan global dan pemulihan bencana. Dan jika Anda bertanya-tanya, layanan ini aman digunakan karena memenuhi standar regulasi utama seperti HIPAA untuk layanan kesehatan, PCI DSS untuk pembayaran, dan ISO untuk keamanan secara keseluruhan. Ini membuatnya cocok untuk beban kerja yang sensitif dan teregulasi. Jika Anda ingin mempelajari lebih lanjut tentang database graf, baca posting blog kami What is A Graph Database? A Beginner's Guide.

Bagaimana Cara Kerja Amazon Neptune?

Mesin database Amazon Neptune awalnya berbasis Blazegraph dan kini telah berkembang serta disempurnakan oleh AWS untuk kinerja tinggi dan keandalan. Layanan ini mendukung beberapa bahasa query seperti Gremlin, yang digunakan untuk menelusuri property graph (misalnya mencari teman-dari-teman dalam graf komunitas), openCypher untuk sintaks deklaratif mirip SQL untuk query property graph, dan SPRQL untuk melakukan query data RDF serta mendukung hubungan semantik dan ontologi.

Neptune menyimpan datanya pada volume klaster berbasis SSD, direplikasi di beberapa zona ketersediaan untuk daya tahan, yang membuat penyimpanannya sangat cepat dan responsif terhadap kebutuhan produk. Selain itu, layanan ini mendukung hingga 15 read replica untuk mendistribusikan trafik baca dan meningkatkan ketersediaan, serta menangani kegagalan instance dengan mulus. Artinya, Neptune secara otomatis melakukan failover ke read replica.

Selain itu, AWS mengelola perangkat keras, pembaruan perangkat lunak, dan pencadangan secara efisien. Jadi Neptune adalah pilihan yang sangat baik untuk memastikan penyimpanan yang toleran terhadap kesalahan dan mampu memulihkan diri. Ikuti kursus AWS Concepts kami untuk penjelasan lebih mendalam dan pemahaman yang lebih baik tentang AWS.

Fitur Utama Amazon Neptune

Amazon Neptune kaya akan fitur dan manfaat, yang menjadikannya pilihan tepat di industri. Pada bagian ini, saya akan mengulas fitur utama Neptune yang perlu diingat.

Skalabilitas dan kinerja

Amazon Neptune melakukan skala dengan sangat baik, tergantung pada penggunaan Anda, dengan kompromi kinerja yang menjanjikan. Layanan ini secara otomatis menambah penyimpanan saat data Anda bertambah hingga 64TB atau lebih, mendukung puluhan ribu query per detik dengan throughput tinggi, dan memberikan respons real-time berlatensi milidetik untuk aplikasi interaktif, bahkan pada graf besar dan kompleks, karena menangani miliaran relasi secara efisien.

Keamanan dan kepatuhan

Kinerja Neptune tidak mengorbankan keamanannya, karena semua data dienkripsi saat tidak aktif menggunakan AWS KMS dan saat transit menggunakan TLS, diterapkan di dalam VPC untuk jaringan privat dan aman, serta izinnya bersifat granular menggunakan peran dan kebijakan AWS IAM. Hal ini semakin dibuktikan dengan kepatuhan regulasinya karena tersertifikasi HIPAA, PCI DSS, dan ISO, yang membuatnya cocok untuk industri teregulasi.

Integrasi dengan AWS

Tidak mengherankan bahwa Amazon Neptune terintegrasi dengan baik dengan beberapa layanan AWS dan keseluruhan ekosistemnya. Dengan demikian, Anda dapat dengan mudah, misalnya, mengimpor dan mengekspor dataset besar secara mudah dan efisien dengan Amazon S3, memantau kinerja, menyetel alarm, dan menganalisis log di Amazon CloudWatch, memicu fungsi serverless berdasarkan peristiwa database di AWS Lambda, serta menjalankan aplikasi pada instance EC2 yang terhubung dengan Neptune.

Selain itu, Neptune adalah alat yang sangat baik untuk tugas ML karena terhubung dengan baik ke Amazon SageMaker untuk mengintegrasikan pembelajaran mesin guna analitik lanjutan. Faktanya, ada penggunaan khusus Neptune ML, untuk pembelajaran mesin bawaan pada tugas seperti prediksi tautan dan klasifikasi node.

Aplikasi Amazon Neptune

Amazon Neptune penuh dengan fungsionalitas yang dapat digunakan secara luas dalam beragam tugas. Pada bagian ini, saya akan membahas lebih banyak aplikasi dunia nyata dari Neptune.

Graf identitas dan data pelanggan

Kemampuan Neptune untuk menyimpan dan melakukan query data graf menjadikannya alat yang cocok untuk mengagregasi data pelanggan dari berbagai sumber guna membuat profil terpadu. Layanan ini menggunakan data relasi untuk menyesuaikan rekomendasi dan komunikasi, yang menjadi dasar personalisasi. Neptune juga sangat baik untuk deteksi penipuan, seperti mengidentifikasi penipuan kartu kredit. Caranya dengan mengidentifikasi pola mencurigakan melalui analisis koneksi antara pengguna, akun, dan transaksi. Selain itu, layanan ini bermanfaat untuk periklanan terarah guna menayangkan iklan yang relevan dengan menganalisis profil pengguna, berkat struktur graf datanya.

Mesin rekomendasi

Mesin rekomendasi umumnya sangat bergantung pada data graf, sehingga pemilihan mesin yang tepat menjadi langkah krusial di produksi. Karena itu, Neptune menyediakan perangkat yang ideal untuk sistem rekomendasi. Salah satu penerapannya adalah E-commerce, di mana solusinya menuntut untuk menyarankan produk berdasarkan perilaku pengguna dan hubungan antar item. Neptune juga digunakan di platform media untuk merekomendasikan film, musik, atau artikel berdasarkan preferensi pengguna dan koneksi sosial, atau menyarankan teman, grup, atau konten dengan menganalisis interaksi pengguna di jejaring sosial, seperti pada platform media sosial.

Knowledge graph dan deteksi penipuan

Bisnis saat ini sangat bergantung pada integrasi AI dalam solusi mereka. Salah satu contohnya adalah penggunaan alur kerja agentic, atau insight yang didorong AI. Ini umumnya dilakukan dengan knowledge graph untuk solusi yang andal. Cara kerjanya adalah dengan mengorganisasi dan menautkan informasi untuk pencarian semantik dan insight berbasis AI, seperti GraphRAG, atau beberapa teknik lain yang umum digunakan untuk meningkatkan solusi AI. Neptune juga tangguh untuk aplikasi pencarian semantik guna meningkatkan relevansi pencarian dengan memahami hubungan antar entitas, serta layanan keuangan untuk mendeteksi, misalnya, pencucian uang dan penipuan dengan melacak jaringan transaksi dan hubungan yang kompleks. Masih banyak lagi use case Neptune yang meluas ke penemuan obat, keamanan jaringan, dan manajemen rantai pasok.

Mulai Menggunakan Amazon Neptune

Amazon Neptune terintegrasi dengan baik ke dalam ekosistem AWS. Karena itu, saya akan memandu Anda melalui pengaturan dan teknik utama untuk digunakan di Neptune.

Menyiapkan Neptune

Untuk mulai menggunakan Neptune, Anda perlu mengikuti langkah-langkah berikut:

1. Buka bagian Neptune pada platform

Lalu, klik Launch Amazon Neptune untuk menuju halaman pembuatan.

Gambar ini menunjukkan halaman depan Amazon Neptune.

2. Konfigurasikan opsi mesin database

Pilih tipe mesin provisioned jika Anda menginginkan kapasitas tetap dengan penskalaan manual, atau pilih serverless jika Anda lebih suka penskalaan otomatis berdasarkan beban kerja. Dan Anda dapat memilih versinya sesuai dengan use case spesifik Anda.

Gambar ini menunjukkan parameter yang dapat Anda pilih di panel Engine options saat membuat database.

3. Ketik nama untuk pengenal klaster Anda

Anda dapat memilih nama seperti “mydbcluster”. Harap ikuti konvensi yang disebutkan di panel.

4. Atur parameter kapasitas

Tetapkan batas unit kapasitas Neptune yang dapat diakses selama pemrosesan. Semakin banyak unit kapasitas, semakin besar biayanya. Jadi penting untuk mempertimbangkan seberapa besar aplikasi Anda.

5. Pilih template

Anda dapat memilih template produksi jika Anda menginginkan instance yang telah dikonfigurasi untuk ketersediaan tinggi, daya tahan, dan kinerja. Namun jika Anda sedang dalam tahap pengembangan, saya sarankan menggunakan template pengembangan untuk efisiensi biaya yang optimal dan pengujian cepat dengan sumber daya minimal, karena Anda belum terlalu membutuhkan ketersediaan dan daya tahan yang tinggi untuk saat ini.

Gambar ini menunjukkan pengaturan template dalam pembuatan database Neptune. 

Setelah Anda memilih salah satu template, pengaturan ketersediaan dan daya tahan akan dipilih secara otomatis. Oleh karena itu, memilih template produksi akan otomatis mengaktifkan pembuatan replika di zona berbeda, sedangkan template pengembangan tidak.

6. Pengaturan konektivitas

Pilih Virtual Private Cloud (VPC) sebagai jaringan utama tempat klaster Neptune Anda diterapkan. Anda juga dapat klik konfigurasi konektivitas tambahan untuk mengonfigurasi subnet dan security group.

Bagian ini krusial untuk mengelola semua protokol keamanan klaster Anda.

Anda dapat membuat koneksi cepat dengan pergi ke bagian Notebooks dengan mengeklik “Notebooks” pada panel paling kiri di layar Anda:

Di sana tersedia notebook demo secara default, dan berisi query dasar untuk menguji koneksi database Anda dan tugas lainnya. Anda juga dapat beralih ke Graph Explorer dengan mengeklik actions di sisi kanan layar Anda. Anda juga dapat menggunakan endpoint yang disediakan untuk terhubung dari aplikasi atau alat pengembangan.

Menulis query di Amazon Neptune

Pada bagian ini saya akan memperkenalkan Anda pada query “hello world” di masing-masing dari tiga bahasa untuk AWS Neptune:

Gremlin

Query Gremlin adalah rangkaian operasi/fungsi yang dievaluasi dari kiri ke kanan. Berikut contoh menambahkan dua vertex dan sebuah edge:

g.addV('Person').property('id','1').property('name','Alice')
.as('a').
addV('Person').property('id','2').property('name','Bob')
.as('b').
addE('knows').from('a').to('b');Didukung oleh

Di mana .addV('Person')…property(…) memberi tahu mesin untuk membuat vertex dengan label "Person" dan menambahkan properti seperti "id" dan "name". .as('a') / .as('b') memberi setiap vertex baru referensi (“a” dan “b”) sehingga Anda dapat menautkannya. .addE('knows').from('a’).to('b') membuat edge berlabel knows dari Alice ke Bob.

Berikut contoh pengambilan data:

g.V().hasLabel('Person').valueMap('id','name');Didukung oleh

Di mana g.V().hasLabel('Person').valueMap('id','name') menemukan semua vertex berlabel Person dan mengembalikan properti id dan name-nya.

openCypher

Query Cypher menggunakan pola bergaya ASCII-art untuk membuat dan mencocokkan elemen graf. Berikut cara membuat dua node dan sebuah relasi:

CREATE (a:Person {id: '1', name: 'Alice'}),
(b:Person {id: '2', name: 'Bob'})
CREATE (a)-[:KNOWS]->(b);Didukung oleh

Di mana (a:Person {…}) mendefinisikan node berlabel Person dengan properti id dan name. Perintah CREATE kedua menggunakan (a)-[:KNOWS]->(b) untuk menambahkan relasi terarah KNOWS dari a ke b.

Berikut cara mengambilnya:

MATCH (p:Person)
RETURN p.id, p.name;Didukung oleh

Di mana MATCH (p:Person) menemukan semua node dengan label Person, dan RETURN p.id, p.name menampilkan properti id dan name dari setiap node.

SPARQL

Query SPARQL bekerja di atas triple RDF dan menggunakan deklarasi PREFIX serta pola graf. Berikut cara menyisipkan dua resource dan relasinya:

PREFIX ex: <http://example.com/>
INSERT DATA {
ex:Alice a ex:Person ;
ex:name "Alice" .
ex:Bob a ex:Person ;
ex:name "Bob" .
ex:Alice ex:knows ex:Bob .
}Didukung oleh

Di mana PREFIX ex:… mendefinisikan pintasan namespace. Di dalam INSERT DATA, setiap blok triple diakhiri dengan .: ex:Alice a ex:Person menetapkan tipe RDF, ex:name "Alice" menambahkan literal nama, dan ex:Alice ex:knows ex:Bob membuat tautan.

Berikut cara memilihnya:

SELECT ?person ?name WHERE {
?person a ex:Person ;
ex:name ?name .
}Didukung oleh

Di mana ?person a ex:Person mencocokkan semua subjek bertipe ex:Person dan ?person ex:name ?name mengambil ex:name-nya ke variabel ?name. 

Pemantauan dan optimasi

Menggunakan CloudWatch dengan benar akan memungkinkan Anda melacak kinerja Neptune secara efisien dengan menyalakan enhanced monitoring untuk insight terpilih (hingga interval 1 detik) pada metrik CPU, memori, disk, dan jaringan. Anda juga dapat memeriksa beberapa metrik seperti Engine CPU Utilization dan Freeable Memory untuk melihat tekanan CPU/memori, Buffer Cache Hit Ratio untuk memahami efisiensi cache (semakin tinggi semakin baik); Query Latency dan Query Throughput untuk memantau berapa lama query dieksekusi dan berapa banyak yang dilayani per detik. Anda juga dapat menyetel dasbor dan alarm dengan CloudWatch yang masing-masing memungkinkan Anda melihat tren sekilas dan memicu notifikasi atau penskalaan otomatis. Selain itu, Anda dapat mengintegrasikan log untuk mengaktifkan pencatatan query lambat di Neptune dan mengirim log ke CloudWatch Logs. 

Tentu ada banyak praktik terbaik untuk lebih mengoptimalkan alur kerja Anda dengan Neptune, yang saya klasifikasikan ke dalam dua kelas. Jika Anda tidak dapat membedakan antara AWS CloudTrail dan AWS CloudWatch, saya sarankan membaca posting blog kami AWS CloudTrail vs AWS CloudWatch: A Beginner's Guide.

Optimasi query

Mengoptimalkan alur kerja yang baik dimulai dengan mengoptimalkan query Anda dan berikut beberapa kiat kunci yang perlu diingat saat melakukan query:

• Gunakan indeks dan label: Di Gremlin/openCypher, indekskan properti yang sering di-query. Misalnya g.createIndex('name','vertex') di Gremlin dan CREATE INDEX FOR (n:Person) ON (n.name) di openCypher. Gunakan kelas RDF dan predikat yang terdefinisi baik untuk mempercepat pencocokan pola pada SPARQL.

• Profilkan dan sesuaikan query: Gunakan EXPLAIN pada openCypher atau PROFILE pada Gremlin untuk melihat traversal dan penempatan filter. Anda juga sebaiknya mendorong filter sedini mungkin untuk mengurangi data yang dipindai seperti g.V().has('Person','age',gt(30)).out('knows')…

• Hindari produk kartesius: Di Cypher, selalu hubungkan pola alih-alih mencocokkan subgraf yang tidak terkait, jika tidak waktu pemrosesan akan meningkat drastis. Untuk kasus SPARQL, batasi ruang lingkup pola graf Anda secara ketat untuk menghindari cross-join pada himpunan besar.

• Gunakan penulisan batch dan pemuatan massal: Kelompokkan pembuatan vertex/edge ke dalam lebih sedikit permintaan atau gunakan bulk loader Neptune seperti CSV/JSON di S3 untuk memasukkan volume besar secara efisien.

Mengelola dataset besar

Mengelola dataset besar berbeda dengan menangani data kecil dan terbatas, karena beberapa query memerlukan kendali mikro yang jumlahnya tumbuh secara eksponensial seiring bertambahnya ukuran data, oleh karena itu, saya akan menyebutkan beberapa penunjang di Amazon Neptune:

• Read replica: Alihkan beban baca berat ke hingga 15 read replica untuk mengarahkan query analitik ke sana agar node tulis utama tetap responsif.
• Arsipkan data lama: Terapkan TTL atau ekspor dan hapus node/edge yang sudah menua secara berkala untuk menjaga graf kerja tetap kecil.
• Partisikan menurut domain: Bagi graf yang sangat besar menjadi beberapa klaster seperti ‘sosial’ versus ‘transaksional’ dan arahkan query di aplikasi Anda.
• Pantau pertumbuhan penyimpanan: Selalu awasi penyimpanan yang melakukan penskalaan otomatis dan setel peringatan agar Anda tidak pernah kehabisan kapasitas tanpa disadari.
• Tinjau query lambat secara berkala: Periksa log query lambat Anda setiap minggu dan sesuaikan atau atasi pola yang bermasalah.

Kelebihan dan Kekurangan Amazon Neptune

Neptune penuh dengan keunggulan serta kiat dan trik yang berguna. Namun, ada beberapa keterbatasan yang perlu Anda ingat saat memilihnya.

Amazon Neptune vs. Neo4j dan Lainnya

Database graf saat ini bersaing ketat, terutama dengan munculnya LLM, RAG, dan alur kerja agentic. Meskipun Neptune memiliki banyak keunggulan, ada banyak potensi pengembangan yang terjadi, seperti integrasi AI/ML yang lebih dalam, analitik dan visualisasi yang ditingkatkan, serta lebih banyak bahasa query atau interoperabilitas.

Namun, ada banyak pesaing di lanskap ini, seperti Neo4j yang terkenal, yang menawarkan property graph, komunitas yang kuat, tetapi integrasi dengan AWS yang lebih sedikit. Di sisi lain, TigerGraph berfokus pada kinerja tinggi, tetapi lebih kompleks untuk dikelola. ArangoDB juga merupakan pesaing hebat dan menawarkan data multi-model seperti graf, dokumen, dan key-value, tetapi tidak terintegrasi seerat itu dengan AWS.

Saya menyarankan memilih Neptune jika Anda memerlukan layanan terkelola, integrasi AWS, dan kepatuhan yang kuat. Namun, masuk akal untuk mempertimbangkan alternatif jika Anda memerlukan fleksibilitas lebih atau dukungan multi-cloud. Perbandingan Amazon Neptune versus Neo4j bisa jadi sangat sulit, jadi saya sarankan mempelajari lebih lanjut sebelum memilih salah satunya.

Kesimpulan

Neptune ideal untuk aplikasi yang perlu mengelola dan menganalisis data yang sangat saling terhubung. Layanan ini terkelola penuh, skalabel, aman, dan terintegrasi mendalam dengan layanan AWS serta dalam ekosistem AWS.

Ingatlah untuk terus belajar bersama kami. Ikuti kursus AWS Concepts kami jika Anda belum familiar dengan hal-hal yang saya sebutkan dalam artikel ini, dan semoga sukses dengan Amazon Neptune!