Amazon Neptune

解決する課題

• レコメンドやSNSのように、データ同士のつながりをたどる検索を高速に行いたい
• リレーショナルDBでは多段のJOINが増えて遅くなる関係データを扱いたい
• 不正検知やナレッジグラフなど、経路探索や関連性分析を運用負担なく実現したい

主要概念と用語

• グラフデータベース: データを点（ノード/頂点）と線（エッジ/関係）で表現し、つながりをたどって問い合わせるDB
• プロパティグラフ: ノードとエッジに属性（プロパティ）を持たせるモデル。クエリ言語はGremlinやopenCypher
• RDF: 主語・述語・目的語の三つ組（トリプル）で事実を表す標準モデル。クエリ言語はSPARQL
• Gremlin / openCypher / SPARQL: それぞれのモデルに対応するグラフ用クエリ言語
• クラスター: ライター（書き込み用プライマリ）とリーダー（読み取り用レプリカ）、共有ストレージで構成される単位
• エンドポイント: 書き込み用のクラスターエンドポイントと、読み取り分散用のリーダーエンドポイント
• Neptune Serverless: 負荷に応じて容量を自動で増減するモード
• Neptune Analytics: 大規模なグラフ分析を高速に実行するための分析向け機能

仕様・制限・クォータ

• 1つのクラスターはプロパティグラフかRDFのどちらかを主に扱う（Gremlin/openCypherはプロパティグラフ、SPARQLはRDF）
• ストレージは利用量に応じて自動拡張し、複数のアベイラビリティゾーンへ自動複製される
• 読み取りスケール用にリードレプリカを複数追加でき、レプリカはフェイルオーバー先にもなる
• 具体的なレプリカ上限やストレージ上限などの数値は変動するため、最新値は公式ドキュメントで確認する

内部の仕組み

Neptuneはストレージ層を計算ノードから分離した構成を採り、書き込みデータを複数のアベイラビリティゾーンへ自動複製して耐久性を高めます。リーダー（レプリカ）はライターと同じ共有ストレージを参照するため、レプリケーション遅延が小さい状態で読み取りを分散できます。ライターに障害が起きた場合はレプリカが昇格してフェイルオーバーします。クエリは指定したノードを起点に、関係をたどって近傍やパスを探索する処理に最適化されており、リレーショナルDBで多段JOINになるような問い合わせを効率良く実行できます。

設計パターン / ベストプラクティス

• レコメンド、ソーシャルグラフ、不正検知、ナレッジグラフなど関係探索が中心の用途で採用する
• 読み取りが多い場合はリーダーエンドポイント経由でレプリカに分散する
• 負荷の変動が大きく予測しにくい場合はServerlessで容量を自動調整する
• 大量データの初期投入は1件ずつ書くのではなく、まとめて取り込むバルクローダーを使う
• アプリ側は個別インスタンスではなくエンドポイントへ接続し、フェイルオーバーを吸収する

運用・監視

• CloudWatchでCPU使用率、メモリ、接続数、レプリカの遅延などを監視する
• 自動バックアップとスナップショットで復旧点を確保し、ポイントインタイムリカバリで任意時点へ戻す
• 遅いクエリはクエリ内容やインデックス対象の見直しで改善し、読み取り過多はレプリカ追加で緩和する
• メンテナンスやフェイルオーバー時はエンドポイント経由の接続なら自動で切り替わる

コスト

• 主なコストはインスタンスの稼働時間、消費したストレージとI/O、バックアップストレージ、データ転送
• 定常的な負荷ではプロビジョンドインスタンス、変動が大きい負荷ではServerlessが有利になりやすい
• 不要なリードレプリカを減らす、開発環境は停止するなどで最適化する
• 料金は変動するため、最新の単価は公式の料金ページで確認する

セキュリティ

• クラスターはVPC内に配置し、プライベートサブネットからのアクセスに限定する
• 保存データはKMSで暗号化でき、通信はTLSで保護する
• 認証・認可はIAMで制御し、最小権限の原則に従ってアクセスを付与する
• セキュリティグループでネットワーク到達範囲を絞り込む

Well-Architected の観点

• パフォーマンス効率: 関係探索に特化したエンジンとリードレプリカで、つながりをたどる検索を高速かつスケーラブルに処理する
• 信頼性: マルチAZ自動複製と自動フェイルオーバーで可用性を確保する
• コスト最適化: Serverlessや適切なレプリカ数で需要に合わせて費用を調整する

試験で問われるポイント

関連サービス・比較

ハンズオン / CLI例

# Neptuneクラスターを作成（ライターとなるDBクラスター）
aws neptune create-db-cluster \
  --db-cluster-identifier app-graph \
  --engine neptune \
  --storage-encrypted

# クラスターにライター用インスタンスを追加
aws neptune create-db-instance \
  --db-instance-identifier app-graph-1 \
  --db-cluster-identifier app-graph \
  --engine neptune \
  --db-instance-class db.r6g.large

# 読み取りスケール用にリードレプリカを追加
aws neptune create-db-instance \
  --db-instance-identifier app-graph-2 \
  --db-cluster-identifier app-graph \
  --engine neptune \
  --db-instance-class db.r6g.large