Amazon Neptune Analytics推出小容量单元：最多可节省75启动成本
关键要点
Amazon Neptune Analytics引入了32和64 mNCU的小容量单元，降低图形分析的启动成本。小容量单元适用于各种用例，包括内容推荐、金融网络分析和供应链风险分析等。新的容量单位允许用户在开发过程中以更低成本进行实验和测试。可以动态调整mNCU以适应图形大小变化，并且此过程不会导致停机。Amazon Neptune Analytics现已支持小容量的32和64 mNCU内存优化Neptune容量单位，使用户在启动与图形分析相关的工作时可以节省多达75的成本。这一新功能非常适合各种用例，例如目标内容推荐、金融网络分析、供应链风险分析，以及软件材料清单脆弱性分析。
小容量单元的工作方式
图的计算和存储容量是由其内存优化的mNCU配置决定的。在Neptune Analytics中，1 mNCU相当于1 GB的内存及相应的计算和网络容量。因此，不同的容量单位可以支持不同的图形大小和计算能力。
以下是一些可能使用小容量图的常见情况：
开始图形分析：在实验图形时，通常会使用小规模的测试数据集。设计新的图形数据模型：在为新的用例设计图形数据模型时，通常会使用小规模的数据表示，以便快速测试查询。测试批量加载：在使用批量加载过程中，建议先处理小数据子集，以确保数据格式正确。运行子图的分析：在某些情况下，用户可能想要仅对图数据的子集进行图分析，比如社交网络中分为不同社区的数据。启动Neptune Analytics
您可以通过以下两种方式开始使用Neptune Analytics：
创建空图形：按照在AWS管理控制台中创建新Neptune Analytics图形的说明，创建所需容量的图形。使用导入任务创建图形：使用CreateGraphUsingImportTask API，您可以直接从Amazon S3中的文件或Neptune数据库集群创建Neptune Analytics图。确保在创建图形时至少有一种连接方式公共和/或私有。为了便于实验，可以将Neptune Analytics图形配置为公开可访问，从而便于来自任何来源的连接。
调整现有图形的大小
随着数据的增加或减少，您可能需要调整图形的mNCU容量，以保持合适的规模并优化成本。您可以通过Amazon CloudWatch的GraphStorageUsagePercent指标监视图形存储的使用情况。
如果当前图形的存储需求不适合较小的容量，则调整可能会失败，您将看到一个错误提示。
结论
通过使用小容量单元32 mNCU和64 mNCU，用户可以在开发图形分析工作负载时有效降低成本。只需创建新图形并指定容量单位即可开始使用。此外，您可以通过GraphStorageUsagePercent指标监控图形的存储占用情况，并通过UpdateGraph API调整mNCU的大小。
今天就开始使用Neptune Analytics，您可以通过启动图形和部署Neptune笔记本来进行实验。
关于作者
Melissa Kwok 是AWS的高级Neptune解决方案架构师，帮助各类客户建立符合最佳实践的云解决方案。闲暇时她喜欢在厨房里尝试新食谱或阅读烹饪书籍。
Utkarsh Raj 是Amazon Neptune团队的高级软件工程师，曾参与Neptune数据库和Neptune Analytics的不同存储和平台方面的工作，喜欢研究与存储引擎和分布式系统相关的问题。
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