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# 他の AWS サービスでの使用
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Amazon Neptune は他の多くの AWS サービスと組み合わせて使用できます。

**Neptune と他ののサービスの統合**
+ **[AWS Glue](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/)** — AWS Glue は、データの抽出、変換、ロード (ETL) ジョブを実行するのに役立つサーバーレスデータ統合サービスです。

  Neptune には、Glue ジョブ内での Python と Gremlin の使用を簡単にするオープンソースのライブラリ、[neptune-python-utilities](https://github.com/awslabs/amazon-neptune-tools/tree/master/neptune-python-utils) が用意されています。[Neo4j スパークコネクタ](https://neo4j.com/docs/spark/current/)は、Scala ジョブと openCypher Glue ジョブの実行にも対応しています。
+ **[Amazon SageMaker AI](https://aws.amazon.com/sagemaker/)** — Amazon SageMaker AI は、高品質の機械学習モデルを構築、トレーニング、デプロイするためのフル機能の機械学習プラットフォームです。

  Neptune は、主に次の 2 つの方法で SageMaker AI と統合します。
  + Neptune は [Jupyter ノートブック](https://jupyter-notebook.readthedocs.io/en/stable/)用のオープンソースの Python パッケージを提供しています。これは、GitHub の [Neptune グラフノートブックプロジェクト](https://github.com/aws/graph-notebook)にあります。このパッケージには、Jupyter のマジック、チュートリアルノートブック、コードサンプルが含まれています。これらのコードサンプルは、グラフテクノロジーと Neptune について学習できるインタラクティブなコーディング環境で提供されます。Neptune は、SageMaker AI がホストする Jupyter Notebook 用のフルマネージド環境を提供し、オープンソースの [Neptune グラフノートブックプロジェクト](https://github.com/aws/graph-notebook)のノートブックに自動的にリンクします。
  + Neptune ML 機能を使用すると、数週間ではなく数時間で、大きなグラフで便利な機械学習モデルを構築し、トレーニングすることができます。これを達成するために、Neptune ML は、Amazon SageMaker AI と [Deep Graph Library (DGL)](https://www.dgl.ai/) を活用したグラフニューラルネットワーク (GNN) 技術を使用しています。
+ **[AWS Lambda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/)** - AWS Lambda 関数は Neptune アプリケーションで多くの用途があります。

  一般的な Gremlin ドライバーと言語バリアントで Lambda 関数を使用する方法と、Java、JavaScript、および Python で書かれた Lambda 関数の具体的な例については、「[Amazon Neptune で AWS Lambda 関数を使用する](lambda-functions.md)」を参照してください。
+ **[Amazon Athena](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/)** - Amazon Athena は、インタラクティブなクエリサービスであり、標準 SQL を使用して Amazon Simple Storage Service やその他のフェデレ―テッドデータソース内のデータの分析を容易にします。

  Neptune には、Athena が Neptune に保存されているデータと通信できるようにする [Athena へのコネクタ](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/connectors-neptune.html)が用意されています。
+ **[AWS Database Migration Service(AWS DMS)](https://docs.aws.amazon.com/dms/latest/userguide/)** — AWS Database Migration Service は、あるデータベースから別のデータベースにデータを移行するために使用できる AWS ウェブサービスです。

  AWS DMS は[サポートされているソースデータベース](https://docs.aws.amazon.com/dms/latest/userguide/CHAP_Source.html)から [Neptune に迅速かつ安全にデータをロード](dms-neptune.md)できます。移行中でもソースデータベースは完全に利用可能な状態に保たれ、それを利用するアプリケーションのダウンタイムを最小限に抑えられます。
+ **[AWS Backup](https://docs.aws.amazon.com/aws-backup/latest/devguide/)** - AWS Backup は、フルマネージド型のバックアップサービスであり、クラウド内およびオンプレミスの AWS サービス間でデータのバックアップを簡単に一元化および自動化できます。

  AWS Backup では、データベース、ストレージ、およびコンピューティングのサポート対象 AWS サービス全体にわたって、一元化されたデータ保護ポリシーを使用して、Neptune クラスターの定期的な自動スナップショットを作成できます。
+ **[AWS パンダ用 SDK](https://github.com/aws/aws-sdk-pandas)** — AWS パンダ用 SDK（以前は AWS データラングラー、または `awswrangler` と呼ばれていました）は、[AWS プロフェッショナルサービス](https://aws.amazon.com/professional-services)のオープンソース Python イニシアチブであり、`pandas` Pythonデータ分析ライブラリの機能を AWS に拡張して、`DataFrames` と Neptune を含む 30 を超える AWS データ関連サービスを接続します。

  SDK に加えて、Neptuneでの使用方法に関する[チュートリアル](https://aws-sdk-pandas.readthedocs.io/en/latest/tutorials/033%20-%20Amazon%20Neptune.html)や、Neptune ノートブックのサンプル（[不正リング検出](https://github.com/aws/graph-notebook/blob/main/src/graph_notebook/notebooks/05-Data-Science/00-Identifying-Fraud-Rings-Using-Social-Network-Analytics.ipynb)、[合成 ID 検出](https://github.com/aws/graph-notebook/blob/main/src/graph_notebook/notebooks/05-Data-Science/01-Identifying-1st-Person-Synthetic-Identity-Fraud-Using-Graph-Similarity.ipynb)、[ロジスティクス分析](https://github.com/aws/graph-notebook/blob/main/src/graph_notebook/notebooks/05-Data-Science/02-Logistics-Analysis-using-a-Transportation-Network.ipynb)など）もあります。
+ **[JDBC ドライバー](https://github.com/aws/amazon-neptune-jdbc-driver)** — Neptune JDBC ドライバーは、openCypher、Gremlin、SQL-Gremlin、および SPARQL クエリをサポートしています。

  JDBC 接続により、[Tableau](https://www.tableau.com/) などのビジネスインテリジェンス (BI) ツールを使用して Neptune に簡単に接続できます。