AWS-Cloud-Datenbanken

Modernisieren Sie Ihre Dateninfrastruktur mit vollständig verwalteten, zweckbestimmten Datenbanken
Wählen Sie den richtigen speziell-entwickelten Engine

Erstellen Sie mit Anwendungsfall-gesteuerten, hoch skalierbaren, verteilten Anwendungen, die auf Ihre speziellen Anforderungen zugeschnitten sind. AWS bietet mehr als 15 speziell entwickelte Engines zur Unterstützung verschiedener Datenmodelle, darunter auch relationale, Schlüsselwert-, Dokumenten-, In-Memory-, Graph-, Zeitreihen-, breite Spalten- und Ledger-Datenbanken.

Arbeiten Sie mit vollständig verwalteten Datenbanken

Befreien Sie Ihre Teams von zeitaufwändigen Datenbankaufgaben wie Serverbereitstellung, Patching und Backups. Die vollständig verwalteten Datenbankservices von AWS bieten kontinuierliche Überwachung, selbstheilenden Speicher und automatische Skalierung, damit Sie sich auf die Anwendungsentwicklung konzentrieren können.

Erzielen Sie Leistung im großen Maßstab

Beginnen Sie klein und skalieren Sie Ihre Anwendungen im Einklang mit dem Wachstum Ihrer relationalen Datenbanken – 3 bis 5 Mal schneller als gängige Alternativen – oder mit nicht-relationalen Datenbanken, die eine Latenzzeit von Mikrosekunden bis unter einer Millisekunde bieten. Passen Sie Ihre Speicher- und Rechenanforderungen einfach an, oft ohne Ausfallzeiten.

Verlassen Sie sich auf die hohe Verfügbarkeit und Sicherheit

Unterstützen Sie multiregionale und multiprimäre Replikation und kontrollieren Sie Ihre Daten vollständig mit mehreren Sicherheitsstufen, darunter Netzwerkisolierung und End-to-End-Verschlüsselung. AWS-Datenbanken bieten die hohe Verfügbarkeit, Zuverlässigkeit und Sicherheit, die Sie für geschäftskritische, unternehmensweite Workloads benötigen.

AWS-Datenbanken: Befreien Sie sich, und profitieren Sie von Einsparungen, Wachstum und schnellerer Innovation (2:02)

Datenbankservices

Datenbanktyp
Anwendungsfälle
AWS Service
Relational

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.

Traditionelle Anwendungen, Enterprise Resource Planning (ERP), Customer Relationship Management (CRM), E-Commerce

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

Schlüsselwert

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.

Hochfrequentierte Webanwendungen, E-Commerce-Systeme, Spieleanwendungen

Amazon DynamoDB

Arbeiten Sie mit einer schnellen, flexiblen und Serverless-NoSQL-Datenbank für jede Größenordnung zur Unterstützung von Schlüsselwert- und Dokumenten-Workloads

In-Memory

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.

Caching, Sitzungsmanagement, Gaming-Ranglisten, Geospatial-Anwendungen

Amazon MemoryDB für Redis

Kompatible, langlebige In-Memory-Datenbank, der eine extrem schnelle Leistung bietet.

Amazon ElastiCache

Profitieren Sie von Mikrosekunden-Latenzzeiten mit einem skalierbaren Caching-Service, der mit Redis oder Memcached kompatibel ist.

Dokument

Dokumentdatenbanken

Eine Dokumentendatenbank ist so konzipiert, dass semistrukturierte Daten als JSON-ähnliche Dokumente gespeichert werden. Diese Datenbanken helfen Entwicklern, Anwendungen schnell zu erstellen und zu aktualisieren.

Content-Management, Kataloge, Benutzerprofile

Amazon DocumentDB (mit MongoDB-Kompatibilität)

Skalieren Sie JSON-Workloads ganz einfach, indem Sie einen mit MongoDB kompatiblen, unternehmenstauglichen Dokumentendatenbankdienst verwenden.

Wide Column

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.

Groß angelegte industrielle Anwendungen für die Wartung von Geräten, das Flottenmanagement und die Routenoptimierung

Amazon Keyspaces

Führen Sie Ihre Apache-Cassandra-Workloads auf einem skalierbaren, hochverfügbaren und verwalteten Wide-Column-Datenbank-Service aus.

Diagramm

Diagrammdatenbank

Graph-Datenbanken sind für Anwendungen, die Millionen von Beziehungen zwischen hochgradig vernetzten Graph-Datensätzen mit einer Latenz von Millisekunden in hoher Skalierung navigieren und abfragen müssen.

Betrugserkennung, soziale Netzwerke, Empfehlungsengines

Amazon Neptune

Erstellen Sie Anwendungen, die mit stark vernetzten Datensätzen arbeiten, indem Sie einen schnellen, zuverlässigen Graphdatenbankdienst verwenden.

Zeitreihe

Neue Zeitreihendatenbank

Zeitreihendatenbanken erfassen, synthetisieren und leiten Erkenntnisse aus Daten, die sich im Laufe der Zeit ändern, und aus Abfragen über Zeitintervalle hinweg ab.

Internet of Things-(IoT)-Anwendungen, DevOps, industrielle Telemetrie

Amazon Timestream

Speichern und analysieren Sie Billionen von Ereignissen pro Tag mit einem schnellen, skalierbaren und Serverless-Zeitreihen-Datenbankdienst.

Ledger

Ledger Database

Ledger-Datenbanken bieten eine zentralisierte, vertrauenswürdige Autorität zum Verwalten eines skalierbaren, vollständigen und kryptografisch verifizierbaren Transaktionsdatensatzes für jede Anwendung.

Systeme für Datensätze, Lieferkette, Registrierungen und Banktransaktionen

Amazon Quantum Ledger Database (QLDB)

Stellen Sie mit einem vollständig verwalteten Ledger-Datenbankservice transparente, unveränderliche, kryptografisch verifizierbare Transaktionsprotokollen bereit.

Datenbankservices

Datenbanktyp Anwendungsfälle AWS-Service
Relational Traditionelle Anwendungen, ERP, CRM und E-Commerce Amazon Aurora | Amazon RDS | Amazon Redshift
Schlüsselwert Hochfrequente Web-Applikationen, E-Commerce-Systeme, Gaming-Anwendungen Amazon DynamoDB
In-Memory Caching, Sitzungsmanagement, Gaming-Ranglisten, Geospatial-Anwendungen Amazon ElastiCache | Amazon MemoryDB für Redis
Dokument Content-Management, Kataloge, Benutzerprofile Amazon DocumentDB (mit MongoDB-Kompatibilität)
Wide-Column Hohe Skalierung von industriellen Anwendungen zur Gerätewartung, Flottenverwaltung und Routing-Optimierung Amazon Keyspaces
Diagramm Betrugserkennung, soziale Netzwerke, Empfehlungsengines Amazon Neptune
Zeitreihe IdD-Anwendungen, DevOps, Industrielle Telemetrie
Amazon Timestream
Ledger Systeme für Datensätze, Lieferkette, Registrierungen und Banktransaktionen Amazon Quantum Ledger Database (QLDB)

Anwendungsfälle

Migrieren Sie in die Cloud durch den Umstieg auf verwaltete AWS-Datenbanken

Wechseln Sie zu verwalteten Datenbanken

Automatisieren Sie die zeitaufwändigen Aufgaben bei der Datenbank-Einrichtung, -Verwaltung und Skalierung. Verbringen Sie mehr Zeit mit der Anwendungsentwicklung als mit der undifferenzierten, schweren Arbeit der Bereitstellung und Verwaltung von Datenbanken vor Ort.
Erstellen neuer Anwendungen mit AWS-Spezialdatenbanken

Erstellen moderner Apps mit Spezialdatenbanken

Wählen Sie den geeignetsten Datenbankservice, um bei der Entwicklung von Anwendungen Skalierung, Leistung und Kosten zu optimieren. Erfahren Sie, wie zweckbestimmte Datenbanken mit modernen Microservices-Architekturen zusammenpassen.

Modernisieren Sie Ihre Legacy-Anwendungen mit AWS-Datenbanken

Befreien Sie sich von älteren Datenbanken

Schluss mit proprietären Standards, ungünstigen Preisbedingungen und häufigen Audits. Nutzen Sie Open-Source-kompatible Cloud-Datenbanken mit kommerzieller Leistung, Verfügbarkeit und Skalierung zu einem Bruchteil der Kosten.

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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

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Fallbeispiele

Experian BM TM RGB

Experian benutzt Amazon DynamoDB und die Hochverfügbarkeit von Amazon Aurora, um eine Betriebszeit von 100 Prozent zu erreichen.

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ae_networks_logo

A+E Networks verwendet Serverless-AWS-Datenbanken, um die Erweiterung dank der Erstellung von Microservices-gesteuerten, systemeigenen Anwendungen zu erleichtern.

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Pokemon_Logo

Pokémon migrierte zu speziell entwickelten AWS-Datenbanken, um jeden Monat mehrere zehntausende von Dollar zu sparen.

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Cathay-Pacific-Logo

Cathay Pacific modernisierte sein System zur Optimierung der Passagiereinnahmen auf AWS und steigerte so die Leistung um 20 Prozent.

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