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Amazon MSK Serverless 现已正式推出–无需再为托管式 Kafka 集群进行容量规划

今天,我们正式推出 Amazon MSK Serverless,通过将容量规划和扩展工作转移给 AWS,帮助您进一步降低管理 Apache Kafka 集群的运营开销。 2019 年 5 月,我们推出了适用于 Apache Kafka 的 Amazon 托管流式传输,帮助我们的客户使用 Apache Kafka 流式传输数据。Apache Kafka 是一个开源平台,它使客户能够捕获点击流事件、交易和物联网事件等串流数据。Apache Kafka 是一种常见的解决方案,用于将产生串流数据的应用程序(生产者)与使用数据的应用程序(使用者)解耦。借助完全托管式 Apache Kafka 集群,Amazon MSK 可以轻松地实时摄取和处理串流数据。 Amazon MSK 减少了在生产环境中设置、扩展和管理 Apache Kafka 所需的工作量。借助 Amazon MSK,您可以在几分钟内创建集群并开始发送数据。Apache Kafka 作为一个集群在一个或多个代理上运行。代理是指具有给定计算和存储容量的实例,这些容量分布在多个 AWS 可用区中以创建高可用性。Apache Kafka 在用户定义的时间段内存储主题记录,对这些主题进行分区,然后在多个代理之间复制这些分区。数据生产者将记录写入主题,使用者从中读取记录。 创建新的 Amazon MSK 集群时,您需要决定代理的数量、实例的大小以及每个代理可用的存储。MSK 集群的性能取决于这些参数。如果已经知道工作负载,则可以很容易地提供这些设置。但是,您将如何为新的工作负载配置 Amazon MSK 集群呢? 或者如何为数据流量可变或不可预测的应用程序配置? Amazon MSK Serverless […]

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Amazon Redshift 查询编辑器 V2 隆重推出,这是一款免费的基于 Web 的查询编写工具,专为数据分析师设计

在处理和分析关系数据方面,结构化查询语言 (SQL) 自 1986 年以来一直是国际标准,从我出生前几年就开始了。但是,有时需要几个小时才能访问新的数据库或数据仓库、配置凭证或单点登录、下载并安装多个桌面库或驱动程序以及熟悉新架构 — 运行一次查询也必须完成所有这些操作,更不必说在同一团队的成员之间或团队之间安全共享查询、结果和分析所需要的操作了。

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面向 Amazon Redshift 的跨账户数据共享

为了在当今快速变化的市场环境中取得成功,企业需要快速分析数据并采取有意义的行动。我们的许多客户都接受了这一概念,因此转型成为数据驱动型组织。

数据驱动型组织将数据视为资产,利用数据提高洞察力并制定更完善的决策。他们使用安全系统来收集、存储和处理数据,并与组织中的人员共享数据,从而充分发挥数据的作用。有些组织甚至将数据和分析作为服务提供给客户、合作伙伴和外部各方,以创造新的收入来源。

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推出 Amazon Route 53 应用程序恢复控制器

我很高兴地宣布 Amazon Route 53 应用程序恢复控制器已于今天发布,它包含了多项 Amazon Route 53 的功能,可以持续监控应用程序在发生故障时恢复的能力,并且可以跨多个 AWS 可用区、AWS 区域和本地环境控制应用程序的恢复,以帮助客户构建必须提供极高可用性的应用程序。

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Amazon Redshift 更新 – ra3.4xlarge 实例

自从我们在七年多以前推出云数据仓库服务 Amazon Redshift 以来,已经有数以万计的客户使用此服务构建了自己的工作负载。我们一直非常重视客户的反馈,并且在去年 12 月份,我们宣布我们的第三代 RA3 节点类型将能够单独扩展计算和存储容量。上一代 DS2 和 DC2 节点的存储容量是固定的,需要增加集群中节点的数量才能提高存储容量。借助新的 RA3 节点,您可以首先确定支持工作负载所需的计算容量,然后根据您的需求扩展存储容量。RA3 系列实例的第一个成员是 ra3.16xlarge,许多客户反馈这种实例非常神奇,但超过了他们工作负载的需要。今天,我们的 RA3 系列再添一个较小的成员:ra3.4xlarge。

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