[レポート] DAT316 – How Do I Know I Need an Amazon Neptune Graph Database? #reinvent

概要

When do you need to use a graph database? What kinds of applications can benefit from using a graph-based approach? In this session, learn how customers are using graph databases to accomplish use cases from knowledge graphs to recommendations to network security. Hear how PricewaterhouseCoopers (PWC) is using graph-based approaches with Amazon Neptune and partners to build new applications. See how Tom Sawyer Software helps to visualize Amazon Neptune graphs.

Graph Databaseをどういったソリューションに適用すると良いのかなどを具体的な事例と共に紹介するセッションでした。こちらを聴講してきたのでレポートします。

内容

  • セッション前に質問。GraphDatabaseを使っている人、知っている人は少数
  • GraphDBへのQuery言語は何を使っているかという質問で出てた答え
  • Highly connected data
    • つながりと関連を表現する
    • 関係性をデータに表すと超膨大なデータ量になってしまう
    • グラフDBを選択する上で顧客に期待するのはsocial network, recommendationエンジンに利用してもらうこと。
    • 人同士の関係(Social Graph)を例に商品購入の関係性を解説
    • Follow, Followerの関係や同じ興味を持つクラスタの関係性から、商品を購入してくれそうな関係性を探し出す。
    • 誰が、何を、いつ、どこでを理解する
    • 例としてモナリザを中心とする知識ネットワークのデータベース
    • is-a(何であるか)
    • was created by(誰によって作成されたか)
    • is nterested in(誰がそれに興味を持っているか)
    • Massive scale, オペレーションがつらい
    • Productionになると成功は難しい
    • Amazon Neptune
    • 運用するのが色々と厳しいGraphDBをマネージドサービスで提供
    • スケーラビリティに優れ
    • 高い耐久性を持ち
    • Open Graph APIに対応
    • Solving Problems
    • 実際にどのような案件でGraph Databaseが選択されているかの具体的なPWCの事例の紹介
    • データサイエンティストは手作業によって作業時間の70-80%を無駄にしてる
    • RDBで構成された複雑なデータレイヤをGraphDatabaseへ変更。さらにCloudへ。これにより大幅なコストダウンを実現
    • データストアに合わせたデータの構造ではなくデータ中心の構造へ変化

    • Pharma knowledge graphs for patient safety
      • ドラッグストア向けのソリューション
      • 薬は副作用、アレルギー、投薬量、適用性、成分が複雑に絡み合う複雑なデータ構造を持つためGraphDatabaseが適切
    • Airline use case
      • 直複雑なワークフローエンジンとState machineがRDBで構成。メインフレームで動作していた
      • 飛行機同士の関連、パーツ、メンテナンス場所等が絡み合うデータ構造。こちらもGraphで表現することで柔軟で複雑なクエリが可能に。
    • Cyber security at a major telco
      • Fraudソリューション。IPに対してのScan Report、対象のIP、CVEをベースに脅威となる箇所を可視化
    • Building graph applications
    • ここからはGraphDatabaseをVisualで表現するアプリケーションの紹介
    • Tom Sawyer Software https://www.tomsawyer.com/
    • サイバー攻撃の分析のユースケース
    • Applicationの構築フロー
      • Visualize Graph data -> Design and Build Application -> Deploy to Users Worldwide
    • Connect Neptune -> import S3 Bucket
    • Fraud Detection with Amazon Neptune And Tom Sawyer Perspectives

聴講して

Graph Databaseの効果的なユースケースについて具体的なソリューションや可視化できるプロダクトのデモを中心に紹介されていました。Social Networkの事例は容易に想像できますが、ドラッグストア向けのソリューションや空路のソリューション、Fraudのソリューションなど他にも様々な適用例があることを知ることができました。特にFraudソリューションに関しては直近で(利用する側だが)関係することもあり、非常に興味深い内容でした。

参照