AWS-Cloud-Datenbanken
Leistungsstarke, sichere und zuverlässige Grundlage für die Unterstützung generativer KI-Anwendungen in jeder Größenordnung
Vorteile von AWS-Datenbanken
AWS-Datenbanken bieten eine leistungsstarke, sichere und zuverlässige Grundlage für Lösungen mit generativer KI und datengesteuerte Anwendungen, die einen Mehrwert für Ihr Unternehmen und Ihre Kunden schaffen. AWS-Hochleistungsdatenbanken unterstützen jeden Workload oder Anwendungsfall, einschließlich relationaler Datenbanken mit einem 3- bis 5-mal schnelleren Durchsatz als Alternativen, speziell entwickelte Datenbanken mit Latenz im Mikrosekundenbereich und integrierte Vektordatenbankfunktionen mit schnellstem Durchsatz bei höchsten Abrufraten. AWS bietet Serverless-Optionen, mit denen die Kapazität nicht mehr verwaltet werden muss, da sie sofort nach Bedarf skaliert werden. AWS-Datenbanken bieten unübertroffene Sicherheit mit Verschlüsselung im Ruhezustand und bei der Übertragung, Netzwerkisolierung, Authentifizierung, Behebung von Anomalien und strikter Einhaltung von Compliance-Standards. Sie sind äußerst zuverlässig, da die Daten automatisch über mehrere Availability Zones innerhalb einer AWS-Region repliziert werden. Mit über 15 Datenbank-Engines, die für das Datenmodell der Anwendung optimiert sind, machen vollständig verwaltete AWS-Datenbanken den undifferenzierten Aufwand der Datenbankverwaltungsaufgaben überflüssig.
Vorteile von AWS-Cloud-Datenbanken
Unterstützung von Multi-Cloud-Strategien
Viele AWS-Datenservices ermöglichen Multi-Cloud-Strategien. Wir unterstützen offene Standards wie die vollständige Kompatibilität von Wire-Protokollen mit Open-Source-Datenbanken, wodurch sich unsere Datenbanken nahtlos in andere Open-Source-kompatible Datenbanken integrieren lassen, die in anderen Clouds und On-Premises-Umgebungen gehostet werden. Anwendungen können ohne Änderungen mit Open-Source-kompatiblen AWS-Datenbanken kommunizieren. Wir bieten auch die Integration mit Open-Source-Frameworks wie ODBC, JDBC, LangChain und LlamaIndex an.
AWS-Datenbanken sind in verschiedene AWS-Services integriert, die Multi-Cloud-Umgebungen unterstützen. Zur Veranschaulichung ist Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) in Amazon Aurora, Amazon DynamoDB und Amazon ElastiCache und mehr integriert. Sie können diese EKS-Cluster mit anderen Kubernetes-Services in einer Multi-Cloud-Umgebung integrieren. Sie können AWS IAM Roles Anywhere verwenden, um Workloads, die außerhalb von AWS ausgeführt werden, einschließlich anderer Cloud-Anbieter, mithilfe von IAM-Rollen und -Richtlinien temporären Zugriff auf AWS-Ressourcen zu gewähren. Darüber hinaus können Sie AWS DMS verwenden, um Daten zwischen Clouds zu verschieben.
Die einfache Interoperabilität und Portabilität bieten Ihnen die Flexibilität, Ihre Workloads je nach Ihren Anforderungen und Einschränkungen in verschiedenen Umgebungen einzusetzen.
Unsere beliebtesten Inhalte
Einfache Möglichkeiten zur Verbesserung der Preisleistung und Kostenoptimierung
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Preissenkung bei DynamoDB-On-Demand-Preisen und bis 67 % auf globale DynamoDB-Tabellen
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höherer Durchsatz und bis zu 71 % geringere Latenz mit Amazon ElastiCache
Weitere Informationen über die Funktionen der AWS-Vektordatenbank
Datenbank-Services
Relationale Datenbank
Relationale Datenbanken speichern Daten mit vordefinierten Schemata und Beziehungen zwischen ihnen. Diese Datenbanken wurden entwickelt, um ACID-Transaktionen zu unterstützen und die referentielle Integrität und starke Datenkonsistenz zu gewährleisten.
Amazon Aurora
MySQL- und PostgreSQL-kompatible relationale Datenbank für die Cloud. Leistung und Verfügbarkeit kommerzieller Datenbanken zu einem Zehntel der Kosten
Amazon Relational Database Service (RDS)
Sie können eine relationale Datenbank mit nur wenigen Klicks in der Cloud einrichten, betreiben und skalieren
Amazon Redshift
Analysieren Sie alle Ihre Daten mit dem schnellsten und am weitesten verbreiteten cloudbasierten Data Warehouse
Schlüssel-Werte-Datenbank
Schlüssel-Wert-Datenbanken sind für gängige Zugriffsmuster optimiert, typischerweise zum Speichern und Abrufen großer Datenmengen. Diese Datenbanken bieten schnelle Reaktionszeiten, selbst bei vielen gleichzeitigen Anfragen.
Amazon DynamoDB
Arbeiten Sie mit einer schnellen, flexiblen und Serverless-NoSQL-Datenbank für jede Größenordnung zur Unterstützung von Schlüsselwert- und Dokumenten-Workloads
In-Memory-Datenbank
In-Memory-Datenbanken werden für Anwendungen verwendet, die Echtzeitzugriff auf Daten benötigen. Durch direktes Speichern von Daten im Arbeitsspeicher stellen diese Datenbanken dort eine Latenz von Mikrosekunden bereit, wo eine Latenz von Millisekunden nicht ausreicht.
Dokumentdatenbanken
Eine Dokumentendatenbank ist so konzipiert, dass semistrukturierte Daten als JSON-ähnliche Dokumente gespeichert werden. Diese Datenbanken unterstützen Entwickler beim schnellen Erstellen und Aktualisieren von Anwendungen.
Amazon DocumentDB (mit MongoDB-Kompatibilität)
Skalieren Sie JSON-Workloads ganz einfach, indem Sie einen mit MongoDB kompatiblen, unternehmenstauglichen Dokumentendatenbankdienst verwenden.
Graphdatenbank
Graphdatenbanken sind für Anwendungen, die Millionen von Beziehungen zwischen hochgradig vernetzten Diagramm-Datensätzen mit einer Latenz von Millisekunden in hoher Skalierung navigieren und abfragen müssen.
Amazon Neptune
Erstellen Sie Anwendungen, die mit stark vernetzten Datensätzen arbeiten, indem Sie einen schnellen, zuverlässigen Graphdatenbankdienst verwenden.
Wide Column-Datenbank
Ein Wide Column-Speicher ist eine Art NoSQL-Datenbank. Sie nutzt Tabellen, Zeilen und Spalten, jedoch unterscheiden sich die Namen und Formate der Spalten – anders als bei einer relationalen Datenbank – von Zeile zu Zeile in der gleichen Tabelle.
Amazon Keyspaces
Führen Sie Ihre Apache-Cassandra-Workloads auf einem skalierbaren, hochverfügbaren und verwalteten Wide-Column-Datenbank-Service aus.
Neue Zeitreihendatenbank
Zeitreihendatenbanken erfassen, synthetisieren und leiten Erkenntnisse aus Daten, die sich im Laufe der Zeit ändern, und aus Abfragen über Zeitintervalle hinweg ab.
Amazon Timestream
Speichern und analysieren Sie Billionen von Ereignissen pro Tag mit einem schnellen, skalierbaren und Serverless-Zeitreihen-Datenbankdienst.
Samsung migrierte 1,1 Milliarden Benutzer aus drei Kontinenten von Oracle auf Amazon Aurora.
"Die Skalierbarkeit von Amazon Aurora ist der größte Vorteil – insbesondere mit Blick auf die Kosten. Samsung reduzierte die monatlichen Datenbankkosten um 44 %."
- Salva Jung, Principal Architect and Engineering Manager
Fallbeispiele
Experian benutzt Amazon DynamoDB und die Hochverfügbarkeit von Amazon Aurora, um eine Betriebszeit von 100 Prozent zu erreichen. Weitere Informationen »
A+E Networks verwendet Serverless-AWS-Datenbanken, um die Erweiterung dank der Erstellung von Microservices-gesteuerten, systemeigenen Anwendungen zu erleichtern. Weitere Informationen »
Pokémon migrierte zu speziell entwickelten AWS-Datenbanken, um jeden Monat mehrere zehntausende von Dollar zu sparen. Weitere Informationen »
Cathay Pacific modernisierte sein System zur Optimierung der Passagiereinnahmen auf AWS und steigerte so die Leistung um 20 Prozent. Weitere Informationen »