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Holen Sie sich die gewünschten Datenverwaltungslösungen in Minuten und nicht Monaten. Zahlen Sie nur für den tatsächlichen Verbrauch.

Betreiben Sie Ihre eigene Datenbank in der Cloud. AWS bietet vollständig verwaltete relationale und NoSQL-Datenbankservices, In-Memory-Caching-Services und eine Data Warehouse-Lösung für Datenmengen im Petabyte-Bereich. Sie haben nun die Möglichkeit, Drittanbieterlösungen im AWS Marketplace problemlos aufzufinden und mit ihrer Hilfe Ihre eigenen Datenverwaltungs-Tools mit Amazon EC2, CloudFormation und Services wie Amazon S3 oder Amazon EBS zu integrieren.

  • Stellen Sie relationale oder unstrukturierte Datenbanken innerhalb von Minuten bereit.
  • Erwerben Sie Speichervolumina in für Unternehmen geeigneten Größen und Berechnungskapazitäten auf dem gesamten Planeten und stellen Sie diese Lösungen für Ihre Benutzer bereit.
  • Sie zahlen nur für das, was Sie nutzen.
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Schlüsselwertspeicher – Als einfache Lösung für das Speichern, Abrufen und Verwalten von Datensätzen mithilfe von Schlüsseln als eindeutiger Kennzeichnung sind Schlüsselwertspeicher für NoSQL-Datenbanken insofern wertvoll, als dass ein durchgehender Strom von Lese-/Schreibvorgängen mit geringer Latenz verarbeitet werden kann. Zu häufigen Anwendungen gehören Sitzungsverwaltung, Speicherung von Benutzereinstellungen und Profilen, Produktempfehlungen und Bereitstellung zugeschnittener Werbung in Echtzeit, Speicherung von Protokoll- und Sensordaten, Caching für Datenspeicher mit häufigem Zugriff und seltenen Aktualisierungen und vieles mehr.

Dokument- und Objektspeicher – Geeignet für das Speichern, Abrufen und Verwalten von Objekten oder halbstrukturierten, dokumentorientierten Daten. Zu häufigen Anwendungsfällen gehören Betriebsdaten- und Echtzeitanalysen, Produktdatenverwaltung, maschinengenerierte Datenspeicher, Inventarverwaltung, Kategoriehierarchien, Metadaten- und Asset-Management, Erstellung aggregierter Berichte aus Ereignisrohdaten, Verarbeitung und Speicherung hierarchischer Berichte aus Ereignisrohdaten, Speicherung von Benutzerkommentaren und vieles mehr.

Graphendatenbank – Als Lösung für die Verwendung von Graphenstrukturen für semantische Abfragen mit Knoten, Randbereichen und Eigenschaften, die Daten repräsentieren und speichern, ist eine Graphendatenbank eine Unterart der NoSQL-Datenbanken. Zu häufigen Anwendungsfällen gehören Masterdatenverwaltung, Netzwerk- und IT-Asset-Management, Mobilfunkzellenanalyse, Geo-Routing, Versicherungsrisikoanalyse, Empfehlungen in Echtzeit, Betrugserkennung, Inhaltsverwaltung und Asset-Steuerung, Gensequenzierung, Verhalten und Einfluss in sozialen Netzwerken, grafenbasierte Suchen und vieles mehr.

XML- und RDF-Speicher – Die eigens für das Speichern und Abrufen von XML-Dokumenten oder Tripeln durch semantische Abfragen entwickelten Lösungen sind als XML-, RDF- und Triplestore-Datenbanken Arten von NoSQL-Datenbanken. Zu häufigen Anwendungsfällen gehören Datenkatalog-Backends, Datenvisualisierung, personalisierte Inhalte und Empfehlungen, Datenherkunft und semantische Protokollerstellung, Datenabfrage mittels beständiger Datenkennzeichnungen, semantische Annotation, Suche und Entdeckung und vieles mehr.

Suchmaschinen – Diese Lösungen dienen der Suche nach Informationen in verschiedenen Datenquellen. Zu häufigen Anwendungsfällen gehören Protokollierung und Analyse, Indizierung nahezu in Echtzeit, Offline-Klassifizierung, gebietsbezogene Suchen, Textsuchen, programmatische Suchen nach Entwickleranwendungen, Bildsuchen, visuelle semantische Anpassung für die Erstellung von Bildbeschreibungen, Erkennung von Anomalien und vieles mehr.

Hadoop und Map Reduce – Diese Lösung ermöglicht die Gruppierung von Standardhardware zur parallelen Analyse umfangreicher Datensätze. Betrieb mehrerer Ausführungs-Engines für die Umgebung von Apache Hadoop. Zu häufigen Anwendungsfällen gehören Sicherheits- und Risikomanagement, Marketingoptimierung, Sammlung von Betriebsdaten, Unternehmensdatennetzknoten, Analyse von Daten aus dem Internet der Dinge und vieles mehr.


Führen Sie relationale und SQL-ähnliche Datenbank-Verwaltungssoftwarelösungen und Hybrid-Cloud-Architekturen in AWS aus.


Ein Data Warehouse enthält verschiedenste Datenarten aus einer Vielzahl Quellen, die ein Unternehmen bei der Findung von Managemententscheidungen unterstützen können. Data Warehouses vor Ort bestehen üblicherweise aus anwendungsbasierten Strukturen, die oft teuer und nicht immer unmittelbar verfügbar sind.  


Softwarelösungen für Middle-Tier-Datenbank-Caching für hohe Skalierbarkeit und Performance.


Suchen Sie datenbank-orientierte Tools zur Ermittlung vertraulicher Daten, zur Leistungsanalyse, zur Abfrage und zum Zugriff auf Informationen.


Migrieren Sie ganz ohne Ausfallzeiten mithilfe des AWS Database Migration Service Ihre Datenbanken in AWS. Kopieren Sie Ihre Transaktionsdatenbanken beinahe in Echtzeit und mit minimalen Leistungseinschränkungen in die AWS-Cloud. Verwenden Sie Drittanbieterlösungen zur Extraktion und zum Laden von Daten in Amazon Redshift, Amazon RDS und andere Datenzielorte.   

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Philips verwendet Attunity, um große Datensätze in Rekordzeit nach Amazon Redshift zu migrieren

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