Erfolgsgeschichte

APA arbeitet mit Virtusa zusammen, um mit Amazon Neptune Graph Database zu experimentieren

mit der Absicht, Geschäftseinblicke zu fördern

Die Amazon Neptune Graph Database-Implementierung wurde für ein Unternehmen des Gesundheitswesens durchgeführt, das bei der Erprobung von Dateneinblicken half. Die American Psychological Association (APA) wollte die Implementierung eines Wissensgraphen verstehen, um Beziehungen zwischen Entitäten zu erforschen und komplexe Datensätze zu verbinden. Die APA wollte die komplexen Beziehungen zwischen den Entitäten in dem gewählten Datensatz erhalten und nachvollziehen. Außerdem wollte es die Daten und die damit verbundenen Entitäten durchsuchen und daraus Erkenntnisse ableiten.

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Die Herausforderung

Ziel der APA war es, ihre Analyseleistung mit der Amazon Neptune Graph Database zu verbessern und eine Reihe von Technologien einzusetzen, um den Geschäftsbetrieb zu verbessern. Sie benötigten ein flexibleres Modell, um mit der wachsenden Nachfrage nach Schemaänderungen Schritt zu halten und verschiedene Datenbeziehungen besser zu verwalten.

Die APA hat sich mit Virtusa zusammengetan, um ihr Analyse-Ökosystem zu verbessern, indem sie Geschäftsanalysten dabei hilft, den Zeitaufwand und die Komplexität zu verringern, die für die Erfassung von verknüpften Daten über mehrere Bereiche hinweg erforderlich sind. Die Idee war, Graphdatenbanken zu implementieren, die es der APA ermöglichen, leistungsstarke Erkenntnisse aus verknüpften Datensätzen zu gewinnen und die dimensionsübergreifende Analyse zu verbessern.

Die Lösung

Virtusa nutzte mehrere AWS-Services, um mit den relationalen Beispieldaten von APA in einer Amazon Neptune Graph Database zu experimentieren. Während dieses Einsatzes hat unser Team von Ingenieuren:

  • Mit einem AWS Internet Gateway eine Amazon VPC erstellt, die einen Amazon Neptune-Cluster mit Hilfe einer Reader- und Writer-Instanz verwaltet
  • Ein Amazon SageMaker Notebook für den Zugriff auf die Amazon Neptune DB erstellt und konfiguriert 
  • Ein Amazon S3-Bucket zum Speichern der Vertex- und Edge-Dateien erstellt, die von AWS Database Migration Service (DMS) in Amazon Neptune geladen werden
  • Ein PostgreSQL-DB im Relational Database Service (RDS) von Amazon erstellt, die mit den vom Kunden freigegebenen Beispieldaten unter Verwendung von PgAdmin geladen wird
  • Eine Replikationsinstanz in der AWS DMS-Konsole implementiert, die mit der gleichen Amazon VPC konfiguriert ist
  • Zwei Endpunkte in AWS DMS verwaltet (Quell- und Zielendpunkte), um Daten von Amazon RDS zu erhalten und sie in Amazon Neptune zu posten
  • Eine Datenbankmigrationsaufgabe eingerichtet und diese mit der Replikationsinstanz und den Endpunkten aus den vorherigen Schritten konfiguriert
  • Eine Mapping-Datei im JSON-Format hochgeladen, um Tabellen in Amazon RDS auf Vertex und Kanten in Amazon Neptune abzubilden
  • Relationale Tabellenzeilen auf Scheitelpunkte innerhalb des Eigenschaftsgraphenmodells abgebildet
APA kooperiert mit Virtusa, um mit der Amazon Neptune Graph Database-Lösung zu experimentieren

Verwendete AWS Services:

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  • Amazon Neptun
  • Amazon RDS (PostgreSQL)
  • AWS DMS
  • Amazon S3
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  • Amazon SageMaker-Notebooks
  • Amazon VPC
  • AWS Internet-Gateway

 

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Der Nutzen

Die APA sammelte Erfahrungen mit der hochentwickelten Graphdatenbank-Engine von Amazon Neptune. Die Lösung aktualisierte einen Beispieldatensatz mit verschiedenen Beziehungen zwischen den Datensätzen, sodass die APA die Graphen abfragen und Erkenntnisse gewinnen konnte. 

Zu den Vorteilen gehörten:

  • Die Demonstration der Fähigkeit, die Informationen zu suchen und zu visualisieren 
  • Optimierte Suche mit Hilfe von Graph-Abfragesprachen wie Gremlin 
  • Besseres Verständnis von Verhaltensbeziehungen 
  • Verbesserte Datenanalyse, die Analysten hilft, komplexe Fragen zu Geschäftsabläufen schnell zu beantworten.
Erfahren Sie, wie Virtusa verschiedene AWS-Services verwendet hat, um mit den relationalen Beispieldaten von APA zu experimentieren

in der Amazon Neptune Graph-Datenbank

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