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卓越營運支柱
AWS Well-Architected Framework 的卓越營運支柱著重於執行和監控系統，並持續改善流程和程序。它包含有效支援開發和執行工作負載、深入了解其操作，以及持續改善支援程序和程序以提供商業價值的能力。您可以透過自我修復工作負載來降低操作複雜性，無需人工介入即可偵測和修復大多數問題。您可以遵循本節所述的最佳實務來實現此目標，並使用 Amazon Neptune Analytics 指標、APIs和機制，在工作負載偏離預期行為時正確回應。
此卓越營運支柱的討論著重於下列關鍵領域：
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基礎設施即程式碼 (IaC)
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變更管理
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彈性策略
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事件管理
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合規稽核報告
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日誌記錄和監控
使用 IaC 方法自動化部署
使用 IaC 在 Neptune 上自動化部署的最佳實務包括下列項目：
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套用 IaC 來部署 Neptune Analytics 圖形和相關資源。為了一致的環境組態，請使用 提供的 Neptune Analytics 支援AWS CloudFormation來佈建圖形和私有端點。
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使用 CloudFormation 在 Amazon SageMaker AI 上佈建 Neptune 筆記本執行個體。您可以使用筆記本來查詢和視覺化 Neptune Analytics 圖形中的資料。
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當您從現有來源建立 Neptune Analytics 圖形，例如 Neptune 資料庫叢集或快照，或 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 中暫存的資料檔案時，請監控大量匯入任務。
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自動化 Neptune Analytics 操作程序，例如調整圖形大小、刪除和快照圖形、從快照還原圖形，以及重設和重新載入圖形。使用 Neptune Analytics API，可透過 AWS Command Line Interface (AWS CLI)
或 SDK 取得。 -
評估圖形所需的運作時間。分析通常是暫時性的；只有您需要執行演算法的時間才需要圖形。如果是這種情況，請使用 AWS CLI 或 SDKs來快照，並在不再需要圖形時將其刪除。然後，您可以視需要稍後從快照還原它。
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從用戶端外部存放連線字串。您可以在 AWS Secrets Manager、Amazon DynamoDB 或任何可以動態變更連線字串的位置中存放連線字串。
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使用標籤將中繼資料新增至 Neptune Analytics 資源，並根據標籤追蹤用量。標籤有助於組織您的 資源。例如，您可以將通用標籤套用至特定環境或應用程式中的資源。您也可以使用標籤來分析資源用量的帳單；如需詳細資訊，請參閱AWS 《帳單使用者指南》中的使用成本分配標籤來組織和追蹤 AWS 成本。此外，您可以在 AWS Identity and Access Management (IAM) 政策中使用條件，根據該資源上使用的標籤來控制對 AWS 資源的存取。您可以使用全域
aws:ResourceTag/tag-key條件索引鍵來執行此操作。如需詳細資訊，請參閱《IAM 使用者指南》中的控制對 AWS 資源的存取。
營運設計
採用改善 Neptune Analytics 圖形操作方式的方法：
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維護個別的 Neptune Analytics 圖形，以供開發、測試和生產使用。這些圖形可能有不同的資料集、使用者和操作控制。
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為不同的用途維護單獨的 Neptune Analytics 圖形。例如，如果兩組分析使用者需要具有不同時間軸、模型、效能和可用性 SLAs 和用量模式的個別圖形，請為每個群組維護個別圖形。
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準備使用者和營運人員進行 Neptune Analytics 維護更新。
進行頻繁、小型、可逆的變更
下列建議著重於您可以進行的小型、可逆變更，以將複雜性降至最低，並降低工作負載中斷的可能性：
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在 GitHub 或 GitLab 等來源控制服務中存放 IaC 範本和指令碼。
重要
請勿在來源控制中存放 AWS 登入資料。
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要求 IaC 部署使用持續整合和持續交付 (CI/CD) 服務，例如 AWS CodeDeploy或 AWS CodeBuild。在非生產 Neptune Analytics 環境中編譯、測試和部署程式碼，然後再將其提升為生產圖表。
實作可觀測性以取得可行的洞見
全面了解工作負載行為、效能、可靠性、成本和運作狀態。下列建議可協助您在 Neptune Analytics 中了解該層級：
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監控 Neptune Analytics 的 Amazon CloudWatch 指標。您可以從這些指標判斷圖形的大小 （節點、邊緣和向量的數量，加上總位元組大小）、CPU 使用率，以及查詢請求和錯誤率。
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為您的應用程式日誌中找到的關鍵指標建立 CloudWatch 儀表板和警示
NumOpenCypherRequestsPerSec，例如NumQueuedRequestsPerSec、GraphSizeBytes、、CPUUtilization和 以及 NeptuneGraphStorageUsagePercent用戶端回應。 -
設定通知以監控 Neptune Analytics 圖形的運作狀態，例如圖形大小、請求率或 CPU 使用率超過閾值時。例如，如果
GraphStorageUsagePercent已在您打算大幅成長的圖形上攀升到 90%，請決定是否增加記憶體最佳化的 Neptune 容量單位 (m-NCU) 容量。如果目前的 m-NCU 為 128，將其增加到 256 將減少約 45% 的儲存。如果NumQueuedRequestsPerSec通常大於零，請考慮增加 m-NCU 容量，以提供更多的運算容量。或者，您可以減少用戶端並行。
從所有操作失敗中學習
自我修復基礎設施是一種長期工作，會在發生罕見問題或回應效果不如預期時，在反覆運算中發展。採用下列實務可推動專注於該目標：
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透過從所有失敗中學習來推動改進。
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跨團隊和組織分享學到的內容。如果您的組織中有多個團隊使用 Neptune，請建立通用聊天室或使用者群組來共用學習和最佳實務。
使用記錄功能來監控未經授權的或異常活動
使用記錄來觀察異常效能和活動模式。請考慮下列最佳實務：
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Neptune Analytics 支援使用 記錄控制平面動作 AWS CloudTrail。如需詳細資訊，請參閱使用 記錄 Neptune Analytics API 呼叫 AWS CloudTrail。透過此功能，您可以追蹤 Neptune Analytics 資源的建立、更新和刪除。如需強大的監控和提醒功能，您也可以整合 CloudTrail 事件與 Amazon CloudWatch Logs。若要增強 Neptune Analytics 服務活動的分析並識別 活動的變更 AWS 帳戶，您可以使用 Amazon Athena 查詢 CloudTrail 日誌。例如，您可以使用查詢來識別趨勢，並依屬性 (例如來源 IP 位址或使用者) 進一步隔離活動。
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您也可以使用 CloudTrail 來啟用 Neptune Analytics 資料平面活動的記錄，例如查詢執行。您可以檢視正在執行的查詢、其頻率及其來源。根據預設，CloudTrail 不會記錄資料事件。資料事件需支付額外的費用。如需詳細資訊，請參閱 AWS CloudTrail 定價
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您也可以在控制平面或資料平面中記錄對 Neptune Analytics 的應用程式呼叫。例如，如果您使用 適用於 Python (Boto3) 的 AWS SDK
進行查詢，您可以啟用偵錯層級記錄 ，以取得對主控台或檔案的查詢追蹤。這在開發期間很有用。我們也建議您從應用程式擷取並記錄例外狀況。
