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打造云数据库方面亚马逊云科技在充分实践的基础上已经形成了一整套行之有效的方法论

2021-12-10 00:51| 发布者: 夏冰| 查看: 89288| 评论: 0|来自: TechWeb  阅读量:12661   

摘要:,近期,亚马逊云科技旗下的数据库迁移服务BabelfishforAmazonAuroraPostgreSQL正式在中国区域可用,这是一项帮助客户使用少许代码即可实现在AmazonAuroraPostgreSQL上运行Mi...

,近期,亚马逊云科技旗下的数据库迁移服务Babelfish for Amazon Aurora PostgreSQL正式在中国区域可用,这是一项帮助客户使用少许代码即可实现在 Amazon Aurora PostgreSQL 上运行 Microsoft SQL Server 应用的服务。

打造云数据库方面亚马逊云科技在充分实践的基础上已经形成了一整套行之有效的方法论

鉴于 Microsoft SQL Server的广泛使用率,Babelfish for Amazon Aurora PostgreSQL在中国区域的落地势必会加速驱动更多中国企业向全托管式的云数据库服务进行转型。。

事实上,在打造云数据库方面,亚马逊云科技在充分实践的基础上已经形成了一整套行之有效的方法论。

在亚马逊云科技大中华区产品部总经理顾凡看来,越来越多的企业希望通过现代化应用实现业务的快速发展,这对底层支撑的数据库的功能,性能,扩展性,成本效益提出了更高的要求一个数据库打天下的时代早已过去亚马逊云科技提供十多种专门构建的数据库服务

顾凡介绍:亚马逊云科技做云上数据库产品有五大理念第一专库专用,极致性能,第二无服务器,敏捷创新,第三全球架构,一键部署,第四平滑迁移,加速上云,第五是AI赋能,深度集成

专库专用,极致性能

目前,亚马逊云科技数据库服务支持关系,键值,文档,内存,图,时间序列,宽列和分类账八大数据类型,为开发者在不同的应用场景下针对不同的数据类型和不同的数据访问特点,提供专门构建的工具,专库专用。

最常用的关系型数据库服务Amazon RDS,Amazon Aurora,应对海量数据场景的键值数据库服务Amazon DynamoDB,需要极致响应延迟,常用于缓存,排行榜,广告等场景的用户就可以选用Amazon ElastiCache和Amazon MemoryDB,如果客户需要一个托管的图数据库,就选Amazon Neptune,适用于欺诈检测,社交网络,推荐引擎,车联网等需要一个托管的时序数据库场景,Amazon Timestream可以满足需求,如果用户需要的是数据库可以像一个不可篡改的账本,那可以选Amazon QLDB来轻松实现顾凡对亚马逊云科技的每项数据库服务如数家珍

无服务器,敏捷创新

顾凡认为,无服务器模式是将云厂商多年应对大规模数据库运维,伸缩扩展的经验以及整个团队的技术能力最大化开放给客户,使客户受益从Amazon DynamoDB到Amazon Aurora Serverless V2,无服务器形态能够给应用提供无缝扩展能力,已经成为亚马逊云科技对外提供给广大客户默认的模式无论是针对键值型的数据还是关系型数据还是时序,文档类数据,亚马逊云科技都可以以无服务器的形式对外开放给用户,借助这些无服务器服务,用户不需要再去管理或者配置服务器,只需按量进行缩放,真正为价值付费

全球架构,一键部署

依托亚马逊云科技的产品,包括Amazon Aurora关系型数据库的Global Database,Amazon DynamoDB NoSQL数据库,Amazon ElastiCache内存数据库以及文档数据库Amazon DocumentDB等,都能利用亚马逊云科技的骨干网络提供比互联网更稳定的网络支撑,以一键部署的方式,帮助客户实现几千公里跨区域数据库灾备,故障恢复能在一分钟之内完成,同时跨区域的数据复制延迟通常小于一秒。随着原始云概念的普及和业务的快速发展,容器和微服务越来越受到企业的青睐,打造更加敏捷高效的现代应用成为越来越多企业应对不断变化的市场业务需求的优先选择。

平滑迁移,加速上云

亚马逊云科技研发人员将数据库迁移这件事情分成两部分来做,第一部分是数据库的格式转换,第二步才是真正的数据迁移事实上企业在进行数据库迁移时完成前面两步后,还涉及到应用程序代码改造等工作

如同Amazon Aurora PostgreSQL一样,亚马逊云科技提供了工具,人和钱三种方式,能够帮助客户实现上云的平滑迁移已经有超过45万的数据库,通过亚马逊云科技的数据库迁移服务,实现了迁移到亚马逊云科技云平台上面

AI赋能,深度集成

顾凡表示,机器学习是云计算时代最大的利器亚马逊云科技数据库服务与其AI/ML深度集成,推出Amazon Aurora ML,Amazon Neptune ML等特性,允许数据工程师不需要掌握机器学习的技能,只需使用熟悉的数据库语言,即可进行机器学习操作直接从图数据库里导出数据,转换格式,训练模型并发布,可在知识图谱,欺诈检测或产品推荐等应用程序中发挥重大作用

顾凡总结道,通过践行数据库产品上述五大理念,亚马逊云科技已经帮助全球数十万客户摆脱传统单一的数据库在性能,功能,扩展性等方面的桎梏,有效提高创新速度,并且降低成本。

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