Amazon Neptune은 대규모 사용자 프로필 및 상호 작용 세트를 손쉽게 신속하게 처리하여 소셜 네트워킹 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. Neptune은 높은 처리량으로 정교한 대화형 그래프 쿼리를 지원하므로 소셜 기능을 애플리케이션에 적용할 수 있습니다. 예를 들어 애플리케이션에 소셜 피드를 구축하고 있다면, Neptune을 사용해 사용자에게 가족, '좋아요'를 누른 친구 및 근처에 사는 친구의 최신 데이터를 우선적으로 보여주도록 할 수 있습니다.

Amazon Neptune을 사용하면 고객 관심사, 친구, 구매 이력과 같은 정보 간 관계를 그래프로 저장하고 신속하게 쿼리하여 개인화되고 연관성이 높은 추천을 제공할 수 있습니다. 예를 들어 Neptune에서는 고가용성 그래프 데이터베이스를 사용해 사용자와 같은 스포츠를 좋아하고 비슷한 구매 이력이 있는 다른 사람들이 구매한 제품을 기반으로 사용자에게 제품을 추천할 수 있습니다. 아니면 아직 서로 모르지만 공통 친구가 있는 사람들을 파악하여 친구 관계를 추천할 수도 있습니다.

Amazon Neptune에서는 관계를 사용해 거의 실시간으로 금융 및 구매 트랜잭션을 처리하여 부정 패턴을 손쉽게 탐지할 수 있습니다. Neptune은 그래프 쿼리를 실행해 잠재적 구매자가 알려진 부정 사례에서와 같은 이메일 주소와 신용 카드를 사용하고 있음을 탐지하는 완전관리형 서비스를 제공합니다. 소매 부정 탐지 애플리케이션을 구축하고 있다면, Neptune으로 그래프 쿼리를 구축하여 한 명의 개인 이메일 주소에 여러 사람이 연결되어 있다거나 여러 사람이 같은 IP 주소를 공유하지만 서로 다른 물리적 주소에 거주하는 등의 관계 패턴을 손쉽게 탐지할 수 있습니다.

Amazon Neptune은 지식 그래프 애플리케이션을 구축하는 데 도움이 됩니다. 지식 그래프를 사용하면 정보를 그래프 모델에 저장하고 그래프 쿼리를 사용해 사용자가 상호연결성이 높은 데이터 세트를 손쉽게 탐색하도록 지원할 수 있습니다. Neptune은 오픈 소스 및 개방형 표준 API를 지원하므로 기존 정보 리소스를 활용하여 신속하게 지식 그래프를 구축하고 이를 완전관리형 서비스에서 호스팅할 수 있습니다. 예를 들어 사용자가 모나리자에 관심이 있는 경우, 레오나르도 다빈치의 다른 작품 또는 루브르 박물관에 있는 다른 작품을 찾도록 지원할 수 있습니다. 지식 그래프를 사용하면 주제 정보를 제품 카탈로그에 추가하거나, 복잡한 규제 규칙 모델을 구축 및 쿼리하거나, Wikidata와 같은 일반 정보를 모델링할 수 있습니다.

Amazon Neptune을 사용하면 생명 과학 정보를 저장 및 탐색하고 저장 중 암호화를 사용해 민감한 데이터를 간편하게 처리하는 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 예를 들어 Neptune을 사용해 질병과 유전자 상호 작용 모델을 저장하고 단백질 경로 내 그래프 패턴을 검색하여 질병과 연관이 있을 수 있는 다른 유전자를 찾을 수 있습니다. 화합물을 그래프로 모델링하고 분자 구조에서 패턴을 쿼리할 수 있습니다. 또한, Neptune은 정보를 통합하여 의료 서비스와 생명 과학 연구에서 어려운 과제를 해결하는 데 도움이 됩니다. Neptune을 사용하여 서로 다른 시스템에서 데이터를 생성 및 저장하고 연구 간행물을 주제별로 정리하여 관련 정보를 신속하게 찾을 수 있습니다.

Amazon Neptune을 사용해 네트워크 그래프를 저장하고 그래프 쿼리를 사용해 특정 애플리케이션을 실행하고 있는 호스트 수와 같은 질문에 답할 수 있습니다. Neptune은 수십억 개의 이벤트를 저장하고 처리하여 네트워크를 관리하고 보호할 수 있습니다. 비정상적인 이벤트를 탐지하는 경우, Neptune을 사용해 이벤트 속성으로 그래프 패턴을 쿼리하여 해당 이벤트가 네트워크에 어떤 영향을 줄지 신속하게 파악할 수 있습니다. Neptune을 쿼리하여 손상 가능성이 있는 다른 호스트 또는 디바이스를 찾을 수 있습니다. 예를 들어 호스트에서 악의적 파일을 탐지하는 경우, Neptune을 사용하여 악의적 파일을 확산시키는 호스트 간 연관성을 찾고 해당 파일을 다운로드한 원래 호스트를 추적할 수 있습니다.