Uma empresa tem 5 TB de conjuntos de dados que consistem em 1 milhão de perfis de usuário e 10 milhões de conexões. Os perfis de usuário e as conexões formam relacionamentos muitos para muitos. A empresa precisa de uma maneira eficiente de encontrar conexões mútuas em até cinco níveis. Qual solução atende a esses requisitos?

O Amazon Neptune é um banco de dados de grafos que é ideal para conjuntos de dados com relacionamentos complexos, como perfis de usuário e suas conexões. Ele armazena dados como vértices (perfis de usuário) e arestas (conexões), permitindo consultas eficientes para encontrar relacionamentos em vários níveis. A capacidade de consultar conexões mútuas em até cinco níveis é uma funcionalidade nativa e otimizada para bancos de dados de grafos. O Amazon S3 é um armazenamento de objetos e não é otimizado para consultas de relacionamento complexas. O Amazon Athena pode executar consultas SQL, mas JOINs em grandes conjuntos de dados para relacionamentos de grafos seriam ineficientes e lentos. O Amazon QuickSight é uma ferramenta de visualização de dados, não um banco de dados. O Amazon RDS é um banco de dados relacional; embora possa armazenar esses dados, consultas JOIN recursivas para encontrar conexões em múltiplos níveis seriam computacionalmente caras e complexas de gerenciar em comparação com um banco de dados de grafos.