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AWS 数据库

AWS 云数据库

高性能、安全、可靠的基础，可为任何规模的生成式人工智能解决方案和数据驱动型应用程序提供支持

为什么选择 AWS 数据库？

AWS 数据库为生成式人工智能解决方案和数据驱动型应用程序提供高性能、安全且可靠的基础，从而为您的业务和客户创造价值。AWS 高性能数据库支持任何工作负载或使用案例，包括吞吐速度比其他数据库快 3 到 5 倍的关系数据库、具有微秒级延迟的专用数据库，以及吞吐速度最快、召回率最高的内置向量数据库功能。AWS 提供无服务器选项，支持即时按需扩展，无需管理容量。AWS 数据库利用静态加密和传输中加密、网络隔离、身份验证和异常解决功能提供极高的安全性，并且严格遵守合规性标准。它们极其可靠，原因在于数据会自动复制到 AWS 区域内的多个可用区。AWS 完全托管的数据库借助针对应用程序的数据模型进行了优化的 15 个以上数据库引擎，从而消除数据库管理任务千篇一律的繁重工作。

AWS 云数据库的优势

为生成式人工智能应用程序提供支持

使用原生向量数据库功能，以低延迟解锁高吞吐量和高度相关的向量搜索结果。与 Amazon Bedrock 集成后，可实现完全托管且自动化的检索增强生成（RAG）。

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安全且有韧性

通过静态加密和在传输中加密、网络隔离等功能来保护您的应用程序。AWS 通过高达 99.999% 的可用性以及多可用区部署、多区域复制、自动失效转移等功能来提供韧性。

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规模性能

从小规模起步，并随着数据库的增长而扩展。数据库可以是吞吐量比替代方案高 3-5 倍的关系数据库，也可以是在任何规模下都能提供亚毫秒到微秒级别延迟的非关系数据库。

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经济高效

通过使用适合作业的正确工具来降低总拥有成本，并利用无服务器实例、可预测价格的 Aurora I/O 优化型实例，以及 EC2 Graviton4 实例等创新技术来获得额外的性价比优势。

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完全托管

将您的团队从耗时的任务中解放出来。AWS 具有久经考验的卓越运营能力，能够处理服务器预置和备份等任务，还提供持续监控、自我修复存储和自动扩缩。

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操作简便

使用无服务器即时扩展，无需管理服务器，也无需停机维护。AWS 零 ETL 集成还简化了对运营数据的分析、机器学习和搜索，从而消除构建或管理数据管道的需要。

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启用多云策略

许多 AWS 数据服务都支持多云战略。我们支持开放标准，比如与开源数据库实现全链路协议兼容，这有助于我们的数据库与托管在其他云端和本地环境中的其他开源兼容数据库无缝集成。应用程序无需任何修改即可与 AWS 开源兼容数据库通信。我们还提供与 ODBC、JDBC、LangChain 和 LlamaIndex 等开源代码框架的集成。

AWS 数据库与各种支持多云环境的 AWS 服务集成。举例来说，Amazon Elastic Kubernetes Service（EKS）与 Amazon Aurora、Amazon DynamoDB 和 Amazon ElastiCache 等集成在一起。在多云环境中，您可以将这些 EKS 集群与其他 Kubernetes 服务集成。您可以使用 AWS IAM Roles Anywhere，通过 IAM 角色和策略向在 AWS（包括其他云提供商）之外运行的工作负载授予临时访问 AWS 资源的权限。此外，您还可以使用 AWS DMS 在跨云迁移数据。

互操作性和可移植性和便捷性使您能够根据自身的需求和限制，灵活地在各种环境中部署工作负载。

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提高性价比和优化成本的简便方法

50%

DynamoDB 按需定价降幅，DynamoDB 全局表的定价降幅高达 67%

33%

适用于 Valkey 的 ElastiCache 无服务器版本定价降幅，起步价低至每月 6 美元

高达 29% 以上

通过在 Amazon Aurora 和 Amazon RDS 上使用 AWS Graviton4 实现的性价比提升

高达 30%

通过 Amazon Aurora 优化型读取功能实现的成本节省，并将查询延迟缩短多达 8 倍

高达 90%

通过 Amazon Aurora Serverless 和 Amazon Neptune Serverless 实现的成本节省

高达 72%

通过使用 Amazon ElastiCache 实现的吞吐量提升，并将延迟缩短多达 71%

数据库服务

Database type
Examples
AWS service
关系 关系数据库利用预定义的架构及它们之间的关系存储数据。这些数据库的设计旨在支持 ACID 事务，维护引用的完整性和强大的数据一致性。

传统应用程序、企业资源规划（ERP）、客户关系管理（CRM）、电子商务、生成式人工智能使用案例（例如带有检索增强生成的聊天机器人、相似度搜索、推荐系统等）

Amazon Aurora
Amazon RDS
Amazon Redshift
键值 键值数据库针对常见的访问模式进行了优化，通常用于存储和检索大量数据。这些数据库即使在并发请求数量非常多的情况下也能提供快速响应时间。

高流量 Web 应用程序、电子商务系统、游戏应用程序、生成式人工智能使用案例（例如使用 DynamoDB 与 Amazon OpenSearch Service 的零 ETL 集成进行相似度搜索）
内存 内存数据库用于需要实时访问数据的应用程序。通过直接将数据存储在内存中，这些数据库为不满足于毫秒级延迟的应用程序提供微秒级延迟。

缓存、会话管理、游戏排行榜、地理空间应用程序、生成式人工智能使用案例（例如具有检索增强生成的聊天机器人、语义缓存、推荐系统、欺诈检测等）
文档 文档数据库设计用于将半结构化数据存储为类似 JSON 的文档。这些数据库可以帮助开发人员快速构建和更新应用程序。

内容管理、目录、用户档案、生成式人工智能使用案例（例如带有检索增强生成的聊天机器人、相似度搜索、推荐系统等）

Amazon DocumentDB（兼容 MongoDB）
图形 对于需要大规模浏览和查询高度互联的图形数据集之间的数百万种关系，并实现毫秒级延迟的应用程序，可以使用图形数据库。

欺诈检测、社交网络、推荐引擎、生成式人工智能使用案例（例如 GraphRAG、增强型欺诈检测、发现新答案等）

Amazon Neptune
宽列 宽列存储是 NoSQL 数据库的一种。它使用表、行和列，但是与关系数据库不同，列的名称和格式在同一个表中的各个行之间可能会有所不同。

用于设备维护、队列管理和路线优化的大规模工业应用程序

Amazon Keyspaces
时间序列 时间序列数据库用于从随时间变化的数据中，通过跨越时间间隔的查询来高效地收集、合并和提炼见解。

物联网（IoT）应用程序、DevOps、工业遥测

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