AWS-Datenbanken

Speziell entwickelte Datenbanken für sämtliche Anforderungen Ihrer Anwendungen

Mit der stetigen Kostenreduzierung für die Speicherung und Datenverarbeitung in der Cloud entstand eine neue Generation von Anwendungen, wodurch ganz neue Anforderungen an Ihre Datenbanken gestellt werden. Für diese Anwendungen müssen Datenbanken Tera- bis Petabytes an neuen Datentypen speichern, mit einer Latenz im Millisekundenbereich auf Daten zugreifen, Millionen von Anforderungen pro Sekunde verarbeiten und durch Skalieren Millionen von Benutzern überall in der Welt unterstützen. Zur Unterstützung dieser Anforderungen benötigen Sie sowohl relationale als auch nicht-relationale Datenbanken, die darauf ausgelegt sind, den spezifischen Anforderungen Ihrer Anwendungen gerecht zu werden. AWS bietet eine äußerst umfangreiche Palette an Datenbanken an, die sich optimal für Ihre jeweiligen Anwendungsanforderungen eignen. 

Unsere vollständig verwalteten Datenbankservices umfassen relationale Datenbanken für Transaktionsanwendungen, nicht-relationale für Internetanwendungen, ein Data Warehouse für die Analyse, einen In-Memory-Datenspeicher für die Zwischenspeicherung und Echtzeit-Workloads sowie eine Graph-Datenbank für das Erstellen von Anwendungen mit umfassend verknüpften Daten, eine Zeitreihen-Datenbank zum Erfassen der Änderungen im Laufe der Zeit und eine Kontodatenbank zum Verwalten eines vollständigen und verifizierbaren Transaktionsdatensatzes. Wenn Sie Ihre vorhandenen Datenbanken zu AWS migrieren möchten, ist dies mit dem AWS Database Migration Service einfach und kostengünstig.

Speziell entwickelte AWS-Datenbanken

Datenbankservices

Relational Databases
Relational

Relationale Datenbanken speichern Daten mit vordefiniertem Schema und Beziehungen zwischen ihnen, die für das Unterstützen von ACID-Transaktionen, für das Verwalten der referentiellen Integrität und für Datenkonsistenz entwickelt wurden.

Verwendet für: traditionelle Anwendungen, ERP, CRM und E-Commerce.

In-Memory Databases
In-Memory

In-Memory-Datenbanken werden für Anwendungen verwendet, die Echtzeitzugriff auf Daten benötigen. Durch direktes Speichern von Daten im Arbeitsspeicher stellen diese Datenbanken eine Latenz von Mikrosekunden bereit, wobei eine Latenz von Millisekunden nicht ausreicht. 

Verwendet für: Zwischenspeichern, Spielebestenlisten und Echtzeitanalysen.

LD
Konto

Kontendatenbanken werden verwendet, wenn Sie eine zentralisierte, vertrauenswürdige Autorität zum Verwalten eines skalierbaren, vollständigen und kryptografisch verifizierbaren Transaktionsdatensatzes benötigen.

Verwendet für: Systeme für Datensätze, Lieferkette, Registrierungen und Banktransaktionen.

Key-Value Databases
Schlüsselwert

Schlüsselwertdatenbanken werden optimiert, um Schlüsselwertpaare in großen Volumes und in Millisekunden zu speichern und abzurufen – ohne den Leistungsaufwand und die Skalierungsbeschränkungen von relationalen Datenbanken.

Verwendet für: Internet-skalierte Anwendungen, Echtzeitgebote, Einkaufswagen und Kundenvorlieben.

AWS-Angebot

 
Graph Databases
Diagramm

Graph-Datenbanken werden für Anwendungen verwendet, die Millionen von Benutzern das Abfragen und Navigieren in Beziehungen zwischen hochgradig vernetzten Graph-Datensätzen mit einer Latenz von Millisekunden ermöglichen müssen.

Verwendet für: Betrugserkennung, soziale Netzwerke und Empfehlungsengines

AWS-Angebot:

 
 
Document Databases
Dokument

Dokumentdatenbanken sind so gestaltet, dass sie halbstrukturierte Daten als Dokumente speichern, und können von Entwicklern intuitiv verwendet werden, weil die Daten in der Regel als lesbares Dokument dargestellt werden.

Verwendet für: Content Management, Personalisierung und mobile Anwendungen.

TS
Zeitreihen

Zeitreihendatenbanken werden verwendet, um enorme Datenmengen, die sich im Lauf der Zeit ändern (als Zeitreihendaten bezeichnet), effizient zu erfassen, zu synthetisieren und Erkenntnisse daraus abzuleiten.

Verwendet für: IoT-Anwendungen, DevOps und Branchentelemetrie.

AWS-Angebot:

 
 

Vorteile von AWS-Datenbanken

Hunderttausende Kunden haben die für die Cloud entwickelten Datenbankservices von AWS eingeführt, weil diese eine bessere Leistung und Skalierung ermöglichen, einfacher zu verwalten, kostengünstiger und zuverlässiger als alte Guard-Datenbankangebote sind.

Speziell entwickelt

Das AWS-Portfolio speziell entwickelter Datenbanken unterstützt verschiedene Datenmodelle und ermöglicht Ihnen das Erstellen von nach Anwendungsfall orientierten, in hohem Maße skalierbaren, verteilten Anwendungen. Durch Auswahl der besten Datenbank für die Lösung eines spezifischen Problems oder einer Reihe von Problemen können Sie sich von beschränkenden, monolithischen Universaldatenbanken lossagen, um die Anforderungen Ihres Unternehmens zu erfüllen.

Skalierbar

Mit AWS-Datenbanken können Sie klein anfangen und das System an Ihre wachsenden Anwendungen anpassen. Sie können die Datenverarbeitungs- und Speicherungsressourcen für Ihre Datenbank mit wenigen Mausklicks oder über einen API-Aufruf skalieren. Oftmals geht das sogar ohne Ausfallzeiten. Da speziell entwickelte Datenbanken für das benötigte Datenmodell optimiert sind, können Ihre Anwendungen skaliert werden und eine bessere Leistung erzielen, als wenn sie anhand monolithischer Universaldatenbanken erstellt worden wären.

Vollständig verwaltet oder ohne Server

Mit AWS-Datenbanken müssen Sie sich keine Sorgen mehr über Datenbankverwaltungsaufgaben wie Serverbereitstellung, Software-Patches, Einrichtung, Konfiguration, Sicherungen und Wiederherstellung machen. AWS überwacht Ihre Cluster fortlaufend, um Ihre Workloads störungsfrei zu betreiben, damit Sie sich auf die wichtigere Anwendungsentwicklung konzentrieren können.

Unternehmensklasse

AWS-Datenbanken wurden für essenzielle Workloads in Unternehmen entwickelt und bieten hohe Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit. Sie haben einen vollständigen Überblick über Ihre Daten in mehreren Sicherheitsebenen, einschließlich Netzwerkisolierung mit Amazon VPC, Verschlüsselung im Ruhezustand mithilfe von Schlüsseln, die Sie über AWS Key Management Service (KMS) erstellen und steuern, und Verschlüsselung während der Übertragung.

Hunderttausende Benutzer vertrauen auf AWS-Datenbanken

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Häufige Anwendungsfälle

Echtzeit

Anwendungsfälle in Echtzeitanwendungen, wie etwa Spielebestenlisten, Ride-Hailing, Social Media-Messaging und Onlineshopping, benötigen eine Latenz von Mikrosekunden und einen hohen Durchsatz. Sie können die Leistung Ihrer Anwendungsfälle in Echtzeitanwendungen verbessern, indem Sie Informationen von den schnellen, verwalteten In-Memory-Datenspeichern und -Caches abrufen, statt sich vollständig auf festplattenbasierte Datenbanken zu verlassen. Amazon ElastiCache ist ein mit Redis oder Memcached kompatibler In-Memory-Datenspeicher und Caching-Service in der Cloud, der die Bereitstellung, Ausführung und Skalierung eines In-Memory-Datenspeichers oder Cache in der Cloud vereinfacht.  Amazon ElastiCache vereint die Geschwindigkeit, Einfachheit und Vielseitigkeit von Redis und Memcached (Open-Source) mit der Verwaltbarkeit, Sicherheit und Skalierbarkeit von Amazon, um die anspruchsvollsten Echtzeitanwendungen zu betreiben.

Beispiel für In-Memory-Caching:

Real Time Applications - Caching
Tapjoy-logo
"Das Netzwerk der mobilen Apps von Tapjoy umfasst 9 000 Anwendungen sowie 250 Millionen Benutzer von Smartphones und Tablet-Geräten weltweit. Echtzeit-Statistiken und Metadaten im Zusammenhang mit mobilen Anwendungen werden für den schnelleren Zugriff zwischengespeichert. Amazon ElastiCache hat unsere Anfälligkeit, die durch Ausfälle von Cache-Knoten entsteht, erheblich verringert, weil es den Status unserer Cache-Cluster kontinuierlich überwacht und fehlerhafte Knoten automatisch ersetzt. Wir sind sehr begeistert von den Verwaltungsfunktionen von Amazon ElastiCache und nutzen den Service in der Produktion für den Betrieb von einigen unserer geschäftskritischen Anwendungen mit extrem hohen Durchsätzen."

Ryan Johns, Vice President of Technology – Tapjoy

Anwendungsfälle mit Internetskalierung

Erstellen Sie auf der ganzen Welt verteilte und für das Internet skalierte Anwendungen, die Millionen von Anfragen pro Sekunde an Hunderten von Terabytes Daten abwickeln. Die Services werden automatisch nach oben und unten skaliert, um Workloads mit hohem Datenverkehr und Spitzen abzuwickeln. Sie zahlen nur für die in Anspruch genommenen Ressourcen, um Kosteneinsparungen zu optimieren. Server, Updates und Patches müssen nicht verwaltet werden. Ihre Anwendungen profitieren von automatischer Hochverfügbarkeit.

 

Beispiel für eine Gaming-Anwendung:

Internet Scale Applications - Gaming
zynga_logo
"Mit Zynga Poker haben wir eine MySQL-Farm, für deren Verwaltung dedizierte interne Ressourcen benötigt wurden, an den vollständig verwalteten Service Amazon DynamoDB übergeben. Dies führte zu einem erheblich verringertem Betriebsaufwand. Und außerdem haben wir eine massive Leistungssteigerung in einem Zynga Poker-Datenbankcluster verzeichnet, da Abfragen, die früher 30 Sekunden dauerten, jetzt eine Sekunde dauern. Dies ist durch die Verwendung der modernen Instance-Klassen der Architektur und darüber hinaus durch die Nutzung der ständigen Innovationen und Investitionen von AWS in Systeme sowie die ständig angebotenen Rabatte möglich."

Dorion Carroll, Chief Information Officer – Zynga

Migrieren zu vollständig verwalteten Open-Source-Datenbanken

Mobile und Webanwendungen generieren täglich Millionen von Lese- und Schreibanforderungen und stellen so Hochleistungsanforderungen an beliebte Open-Source-Datenbanken wie MySQL, PostgreSQL und Redis. Durch Verschieben Ihrer Open-Source-Datenbanken zu vollständig verwalteten Services wie Amazon RDS und Amazon ElastiCache können Sie den Bedarf minimieren, Ihre eigenen Cluster zu erstellen und zu verwalten, und dadurch eine hohe Verfügbarkeit und Leistung gewährleisten und gleichzeitig den Betriebsaufwand reduzieren.

Beispiel einer Transaktionsdatenbank mit Caching:

Managed Open Source
Aurora_logo-talentbin-nb
„TalentBin by Monster hat auf Aurora umgestellt, um den betrieblichen Aufwand und die Verwaltung von MySQL zu reduzieren. Dadurch wurde es unserem Entwicklungsteam möglich, sich auf Innovationen zu konzentrieren. Aurora bietet eine deutlich schnellere Replikation und stellt mehr Schreibvorgänge bereit, die sich nicht auf Downstream-Anwendungen auswirken. Außerdem muss dank der Tools von Aurora kein großer Speicher mehr für Nutzungs- und Wachstumsanforderungen zugewiesen werden, sodass ein noch größerer Wert und noch größere Einsparungen entstehen. Aurora hat es unserem Team ermöglicht, verschiedene Datenbanken zusammenzufassen und so die Anzahl unserer Datenbank-Instances um ca. 40 % zu reduzieren. Andere Vorteile und echte betriebliche Verbesserungen entstanden durch automatische Snapshots und die zeitpunktbezogene Wiederherstellung. Durch alle diese Funktionen war die Migration zu Aurora für uns eine leichte Entscheidung.“

Travis Theune, Sr. Site Reliability Engineer – TalentBin

Fallbeispiele

Airbnb

Airbnb verwendet DynamoDB zum Speichern des Suchverlaufs von Nutzern aufgrund des Datenvolumens und der Notwendigkeit für eine Schnellsuche, um eine personalisierte Suche zu ermöglichen, ElastiCache zum Speichern des Sitzungsstatus im Speicher für eine schnellere (unter 1 Millisekunde) Wiedergabe von Seiten und RDS als primäre Transaktionsdatenbank.

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Capital One

Capital One verwendet RDS zum Speichern von Transaktionsdaten für das Statusmanagement, Redshift zum Speichern von Web-Protokollen für Auswertungen, die Aggregationen benötigen, und DynamoDB zum Speichern von Nutzerdaten, damit den Kunden ein schneller Zugriff über die mobile App ermöglicht wird.

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Johnson and Johnson

Johnson and Johnson verwendet RDS, DynamoDB und Redshift, um den Zeit- und Arbeitsaufwand für das Erfassen und Bereitstellen von Daten zu vereinfachen und schneller Einblicke zu erhalten. Mit den AWS-Datenbankservices kann Johnson and Johnson die Compliance der Ärzte sowie die Lieferkette optimieren und neue Arzneimittel entwickeln.

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Expedia

Expedia hat ein Echtzeit-Data Warehouse für die Preise auf dem Übernachtungsmarkt sowie die Verfügbarkeitsdaten für die interne Marktanalyse mit Aurora, Redshift und ElastiCache erstellt. Das System verarbeitet große Mengen an Übernachtungspreis- und Verfügbarkeitsdaten. Hierzu werden eine Vereinigung mehrerer Streams und eine Selbstverknüpfung mit einem Rückblickszeitraum von 24 Stunden durchgeführt. 

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WEBSITE: Datenbankmigrationen
Sparen Sie Zeit und Kosten, indem Sie auf vollständig verwaltete Datenbanken migrieren.

Die Verwaltung von Datenbanken zur skalierten Ausführung mit hoher Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit ist schwierig, zeitintensiv und teuer. Erfahren Sie, wie Organisationen ihre Datenbanken in AWS migrieren und wie Sie kostenlos einsteigen.

BLOG: Die speziell entwickelte Datenbank
Eine Universalgröße passt nicht für alle Datenbanken

Blog von Werner Vogels zum Aufkommen speziell entwickelter Datenbanken und der Evolution der modernen Anwendungsworkloads, die höhere Funktionalität, Leistung und Skalierung erfordern.

VIDEO: Speziell entwickelte Datenbanken
Das richtige Tool für jeden Auftrag wählen

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TUTORIAL: Erstellen einer modernen Web-App
Verwenden serverloser Services: Fargate, Lambda und DynamoDB mit Python

In diesem Tutorial erstellen Sie Ihre erste moderne Anwendung in AWS. Moderne Anwendungen sind elastische, skalierbare Sammlungen unabhängiger Services, die die zugrunde liegende Infrastruktur abstrahieren.