Un'azienda dispone di 5 TB di set di dati costituiti da 1 milione di profili utente e 10 milioni di connessioni. I profili utente e le connessioni formano relazioni molti-a-molti. L'azienda necessita di un modo efficiente per trovare connessioni reciproche fino a cinque livelli. Quale soluzione soddisfa questi requisiti?

Amazon Neptune è un database a grafo completamente gestito, ideale per set di dati con relazioni complesse e interconnesse, come profili utente e connessioni molti-a-molti. La sua architettura basata su vertici e archi è intrinsecamente ottimizzata per navigare e interrogare relazioni profonde (fino a cinque livelli in questo caso) in modo efficiente. Le query su Neptune sono progettate per esplorare queste connessioni rapidamente. Le altre opzioni sono meno adatte: Amazon S3 è un servizio di storage di oggetti e, sebbene possa archiviare i dati, non è ottimizzato per l'interrogazione di relazioni complesse. Amazon Athena può eseguire query SQL su S3, ma le query JOIN su dati relazionali complessi e profondi possono essere inefficienti e costose. Amazon QuickSight è uno strumento di business intelligence per la visualizzazione, non un database per l'archiviazione e l'interrogazione di relazioni complesse. Amazon RDS è un database relazionale. Sebbene possa gestire i dati, le query SQL JOIN per esplorare relazioni molti-a-molti su cinque livelli di profondità diventerebbero estremamente complesse e inefficienti, specialmente con milioni di profili e decine di milioni di connessioni.