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亞馬遜雲技▾術▾顧凡詳細(Xì)解釋了雲上數據(Jù)∆庫∆産品的五個概(Gài)念

發布日期:2021-12-09 來(Lái)源:科技圈
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12月[Yuè]9日,近(Jìn)∆日∆,亞馬遜雲技[Jì]術▲子▲公司Amazon Aurora PostgreSQL的數據庫遷移服務Babel Fish在中國(北京和甯夏)正(Zhèng)式上▿線▿,這是一項(Xiàng)幫助客戶在Amazon Aurora PostgreSQL⋄上⋄[Shàng]運[Yùn]行微軟SQL Server應用的服務,隻需⋄一⋄[Yī]點代碼。

鑒于微▾軟▾SQL Server的廣泛使用,巴别魚[Yú]for Amazon Aurora PostgreSQL∇在∇中國的▾落▾(Luò)地,将(Jiāng)加速更多中國企業向全托管雲數據庫服務轉型。

事實上,在充分實踐的基礎上,亞(Yà)馬遜雲技術在構建雲(Yún)數據庫⋄方⋄(Fāng)面(Miàn)已經形成了一套行之有∆效∆(Xiào)的方●法●論。

據亞馬遜雲科技大中華(Huá)區産品部總經理顧[Gù]凡介紹,越來⋄越⋄多▾的▾[De]企業希望通過現代應用實現業務的快(Kuài)速發展,這對底層支撐的數據庫的功能、性能、可擴展性和∆性∆價比提出了更高⋄的⋄[De]要求。數據庫主宰[Zǎi]世界的時代早已[Yǐ]過去。Amazon.com提供十幾種專門構建的數據庫服務。

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顧凡介紹:“亞馬遜[Xùn]雲技術有五個想法讓數據∆庫∆産品上雲。第一個專門的圖◆書◆[Shū]館緻力[Lì]于終極(Jí)性能[Néng];第二,沒有服務器(Qì),敏捷創新;第三種全球[Qiú]架構,一鍵部署;四是平滑遷▿移▿,加快上雲;第[Dì]五[Wǔ]是AI賦能和深度融合。”

專庫專用,極緻性能

目前,亞馬遜雲技[Jì]術數據庫服務支(Zhī)持關系、鍵值、文檔、内存、圖[Tú]形、時間序列、寬列、台賬∆八∆種數據類型。它為開發[Fā]人員提[Tí]供了專(Zhuān)門[Mén]為不[Bú]同應用場景中[Zhōng]的不同數據類型和不同數據訪問特性[Xìng]而構建的工具,這些工具[Jù]專用于數據庫。

“最常用的關系數據庫服務亞馬遜RDS、亞馬遜Aurora;亞馬遜DynamoDB,一個面向海量◈數◈據場景(Jǐng)的鍵[Jiàn]值數據○庫○服務[Wù];需要極緻響應延遲[Chí]且(Qiě)經常用于緩存、排行榜、廣▲告▲(Gào)等場景的(De)用戶可以選擇(Zé)Amazon ElastiCache和Amazon MemoryDB。如果客戶需[Xū]要托管的(De)圖形數據[Jù]庫,選擇适[Shì]合欺詐檢測、社[Shè]交網絡、推薦引(Yǐn)擎的亞馬遜Neptune。車輛互聯網等。需要一個托管的時◆間◆序列數據(Jù)庫場景,而Amazon Timestream可以滿足需求;如果用戶需要數據庫可(Kě)以像一個(Gè)不可更[Gèng]改(Gǎi)的賬簿,那麼亞馬◇遜◇QLDB就可(Kě)以輕[Qīng]松實現。”顧[Gù]凡(Fán)知道亞[Yà]馬遜雲技術的每一項[Xiàng]數據庫服務。

無服務器、敏捷創新(Xīn)

顧凡(Fán)認為,無服[Fú]務器模○式○是最大▲限▲▿度▿地發揮[Huī]雲廠商在處理大規模數據庫運維、擴展[Zhǎn]和擴[Kuò]容方面的經驗,以(Yǐ)及整個團隊對客∇戶∇的技術能力,從而讓客戶受益。從Amazon DynamoDB到Amazon Aurora Server lesses V2,無服務器(Qì)形态可以為應用提供無縫擴展能力,這已經成為Amazon Cloud Technology向客戶提供的默認[Rèn]模式。無論是針對鍵⋄值⋄(Zhí)數據、關系數據、時間(Jiān)序(Xù)列數據還是文檔數據,亞馬遜雲技●術●(Shù)▲都▲可(Kě)以以無◆服◆務器服[Fú]務的形式向用戶開放[Fàng]。有了∆這∆些無⋄服⋄[Fú]務器服務,用∇戶∇不再需要管理或配置服務器,隻需(Xū)根○據○數◆量◆[Liàng]進行擴[Kuò]展,真正為價[Jià]值買單。

全球架構、一鍵部署

依[Yī]托亞馬[Mǎ]遜雲技術的産品包▿括▿亞馬遜極光關系數據庫的▽全▽[Quán]球數據庫、亞馬遜DynamoDB NoSQL數據庫[Kù]、亞馬遜ElastiCache内存數(Shù)據庫、亞馬遜DocumentDB等。可以(Yǐ)利(Lì)用亞馬遜雲技●術●[Shù]的骨幹網絡提供比互聯網更穩定(Dìng)的網(Wǎng)絡支持,幫助[Zhù]客戶通過一鍵◆部◆[Bù]署實現數[Shù]千公裡的跨區域數[Shù]據庫▾容▾災。故障恢複可以在一分鐘内完成,跨區域數據複制延遲通常不到一秒[Miǎo]鐘。

平滑[Huá]遷移、加速上雲

亞馬◆遜◆[Xùn]技術的[De]研究人員将(Jiāng)數據[Jù]庫遷移分為兩[Liǎng]部[Bù]分。第一部分是數[Shù]據庫的格式轉換,第二步是真正的數(Shù)據遷移。事實上,在完成[Chéng]數據庫遷移的前兩個步驟後,企業還涉[Shè]及到應用程序代碼(Mǎ)轉換的工作。

和(Hé)亞馬遜Aurora PostgreSQL一樣,亞馬[Mǎ]◆遜◆雲技術提供了[Le]工具、人和錢,可以幫助客◆戶◆實現雲[Yún]上的(De)平滑遷移。通(Tōng)過亞馬遜◈雲◈(Yún)技術的數據庫遷移服[Fú]務,已有超過45萬◆個◆[Gè]數據庫遷移至亞馬遜雲技術雲◊平◊台。

AI賦能,深度[Dù]集成

顧凡說,機[Jī]器學習是雲計算時代最∇大∇[Dà]的武器。亞[Yà]馬遜科[Kē]技數據庫服務與其AI/ML●深●度融合,引入⋄了⋄Amazon Aurora ML、Amazon Neptune ML等(Děng)∇功∇(Gōng)能,讓數據工程師無需(Xū)掌握機器學習、欺詐檢測或[Huò]産品推薦○等○技能,直接從圖(Tú)形數據庫導出數據、轉換格式、訓練模型并通過機器學習●發●[Fā]布(Bù)。

顧凡總結道,通(Tōng)過實踐上述五大數據庫産品概念,亞馬遜雲技術○在○性能、功能、可擴展性等◊方◊面幫(Bāng)助全球數十萬客戶擺脫了傳統(Tǒng)單一數據庫的束▾縛▾。有◊效◊提高了創新速度▾和▾降低了成本。

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