近日，亚马逊云科技宣布，为解决高度关联复杂数据集而专门构建的amazon neptune图数据库推出新功能，将amazon neptune serverless的最低扩展要求从2.5个基础资源单位neptune capacity unit（ncu）降低至1个，以降低最多2.5倍运行成本。亚马逊云科技通过面向应用场景专门构建服务的方式，为不同需求的客户提供最适合其业务负载的云服务，并且不断丰富服务的深度和广度。自2022年至今，亚马逊云科技已为15种专门构建的云上数据库服务提供了多达327项功能更新，进一步激发企业创新，实现业务增长。
amazon neptune是亚马逊云科技专门构建的全托管图数据库服务，旨在解决高度关联的复杂数据集的高效存储和查询需求，它在高可用性、性能和韧性方面表现优异，可以帮助企业轻松构建和运行需要用到图数据库的应用程序，已广泛应用于社交网络、推荐引擎、欺诈检测、知识图谱、生命科学和网络/it运营领域。
amazon neptune serverless是2022年推出的无服务器功能，它使用ncu作为其虚拟资源的单位，每个ncu由2gib的内存，相关的虚拟处理器容量（vcpu）和网络资源组成。无服务功能允许用户运行和即时扩展图数据库工作负载，并能够根据工作负载不断变化的需求自动扩展所需的ncu资源数量以保持一致的性能。与配置峰值容量的图数据库相比，serverless功能的加入最多可降低90%的成本，有效避免了非峰值期间预配置资源的浪费。而此次推出的新功能则进一步降低了资源消耗，通过将amazon neptune serverless的最低扩展要求ncu数量从2.5个降低至1个，可将图数据库在不需要主动响应查询需求时的资源消耗减少多达2.5倍，从而可以节省最高2.5倍的运行成本。
amazon neptune已被全球企业广泛采用，以加速业务敏捷创新，实现成本节约，如打造了社交网络拍照应用snapchat的公司snap，全球信息和分析提供商lexisnexis legal&professional，以及为全球财富500强等大型企业提供服务的云安全公司wiz等。在中国，西门子工业自动化产品（成都）有限公司和中国科学院天津工业生物技术研究所等创新工厂和科研机构也正在利用amazon neptune引领行业创新。
西门子工业自动化产品（成都）有限公司（sewc）是引领智能制造的灯塔工厂，该数字工厂通过数字化软件、套件simatic以及相关硬件实现了研发、制造、质量、管理系统的整体联动。sewc基于amazon neptune图数据库构建云边一体的产线故障知识图谱应用试点，实现对工业实体、工业系统、知识经验、工业组织和人工操作等元素间复杂关联的高效分析，为生产现场人员提供自助式查询服务，快速精准地提供问题定位、故障分析、设备操作和突发情况应对等知识，实现以数据驱动精益生产。
中国科学院天津工业生物技术研究所（tibcas）是一家从事工业生物技术研发的科研机构。tibcas生物设计中心团队联合亚马逊云科技团队在计算生物学国际期刊nucleic acids research上发表文章，发布了全球首个基于图数据库amazon neptune的大肠杆菌调控代谢关系知识图谱ermer，首次提供了全局的代谢调控图谱，并通过可视化框架实现了丰富的搜索功能，如多步查询、最短路径查询等。ermer采用专门为高度关联的复杂数据集的高效存储和查询设计图数据库架构，这打破了传统的低效数据检索方式，有效增强用户和图谱的人机交互，大大降低了使用门槛。
亚马逊云科技一直通过不断创新推动云上数据库服务的迭代与发展，目前已推出15种专门构建的云上托管数据库服务，每种数据库都为满足客户特定应用场景需求而专门构建，包括支持常见数据库引擎的sql关系型数据库amazon relational database service（amazon rds）和amazon aurora，也包括众多nosql数据库，如amazon dynamodb健值数据库、amazon documentdb文档数据库、amazon neptune图数据库等，广泛覆盖包括金融、制造、汽车、零售快消、医疗与生命科学、教育、游戏、媒体与娱乐、电商、能源与电力等各行各业的具体应用场景需求。企业在每一个细分应用场景都可以使用最适合的数据库，充分发挥其性能优势，全面释放数据创新潜力，最终实现成本与效益的双赢。
amazon neptune是亚马逊云科技专门构建的全托管图数据库服务，旨在解决高度关联的复杂数据集的高效存储和查询需求，它在高可用性、性能和韧性方面表现优异，可以帮助企业轻松构建和运行需要用到图数据库的应用程序，已广泛应用于社交网络、推荐引擎、欺诈检测、知识图谱、生命科学和网络/it运营领域。
amazon neptune serverless是2022年推出的无服务器功能，它使用ncu作为其虚拟资源的单位，每个ncu由2gib的内存，相关的虚拟处理器容量（vcpu）和网络资源组成。无服务功能允许用户运行和即时扩展图数据库工作负载，并能够根据工作负载不断变化的需求自动扩展所需的ncu资源数量以保持一致的性能。与配置峰值容量的图数据库相比，serverless功能的加入最多可降低90%的成本，有效避免了非峰值期间预配置资源的浪费。而此次推出的新功能则进一步降低了资源消耗，通过将amazon neptune serverless的最低扩展要求ncu数量从2.5个降低至1个，可将图数据库在不需要主动响应查询需求时的资源消耗减少多达2.5倍，从而可以节省最高2.5倍的运行成本。
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西门子工业自动化产品（成都）有限公司（sewc）是引领智能制造的灯塔工厂，该数字工厂通过数字化软件、套件simatic以及相关硬件实现了研发、制造、质量、管理系统的整体联动。sewc基于amazon neptune图数据库构建云边一体的产线故障知识图谱应用试点，实现对工业实体、工业系统、知识经验、工业组织和人工操作等元素间复杂关联的高效分析，为生产现场人员提供自助式查询服务，快速精准地提供问题定位、故障分析、设备操作和突发情况应对等知识，实现以数据驱动精益生产。
中国科学院天津工业生物技术研究所（tibcas）是一家从事工业生物技术研发的科研机构。tibcas生物设计中心团队联合亚马逊云科技团队在计算生物学国际期刊nucleic acids research上发表文章，发布了全球首个基于图数据库amazon neptune的大肠杆菌调控代谢关系知识图谱ermer，首次提供了全局的代谢调控图谱，并通过可视化框架实现了丰富的搜索功能，如多步查询、最短路径查询等。ermer采用专门为高度关联的复杂数据集的高效存储和查询设计图数据库架构，这打破了传统的低效数据检索方式，有效增强用户和图谱的人机交互，大大降低了使用门槛。
亚马逊云科技一直通过不断创新推动云上数据库服务的迭代与发展，目前已推出15种专门构建的云上托管数据库服务，每种数据库都为满足客户特定应用场景需求而专门构建，包括支持常见数据库引擎的sql关系型数据库amazon relational database service（amazon rds）和amazon aurora，也包括众多nosql数据库，如amazon dynamodb健值数据库、amazon documentdb文档数据库、amazon neptune图数据库等，广泛覆盖包括金融、制造、汽车、零售快消、医疗与生命科学、教育、游戏、媒体与娱乐、电商、能源与电力等各行各业的具体应用场景需求。企业在每一个细分应用场景都可以使用最适合的数据库，充分发挥其性能优势，全面释放数据创新潜力，最终实现成本与效益的双赢。
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