Die größte Auswahl an Spezialdatenbanken für sämtliche Anforderungen für Ihre Anwendungen
Wählen Sie aus über 15 speziell entwickelten Datenbankmodulen aus, darunter relationale, Schlüsselwert-, Dokument-, In-Memory-, Diagramm-, Zeitreihen-, Wide Column- und Ledger-Datenbanken. Das AWS-Portfolio an Spezialdatenbanken unterstützt verschiedene Datenmodelle und ermöglicht Ihnen das Erstellen von nach Anwendungsfall orientierten, in hohem Maße skalierbaren, verteilten Anwendungen.
Arbeiten Sie mit relationalen Datenbanken, die 3-5x schneller sind als gängige Alternativen, oder nicht-relationalen Datenbanken, die Ihnen eine Latenzzeit von Mikrosekunden bis Submillisekunden bieten. Sie können klein anfangen und das System an Ihre wachsenden Anwendungen anpassen. Sie können die Datenverarbeitungs- und Speicherungsressourcen für Ihre Datenbank einfach skalieren. Oftmals geht das sogar ohne Ausfallzeiten.
Mit AWS-Datenbanken müssen Sie sich keine Sorgen mehr über Datenbankverwaltungsaufgaben wie Serverbereitstellung, Software-Patches, Konfiguration oder Sicherungen machen. AWS überwacht Ihre Cluster fortlaufend, um Ihre Workloads störungsfrei mit sich selbst reparierendem Speicher und Auto Scaling zu betreiben, damit Sie sich auf die Anwendungsentwicklung konzentrieren können.
AWS-Datenbanken wurden für essenzielle Workloads in Unternehmen entwickelt und bieten hohe Verfügbarkeit, Zuverlässigkeit und Sicherheit. Diese Datenbanken unterstützen die Replikation über mehrere Regionen und Master und bieten einen vollständigen Überblick über alle Ihre Daten mit mehreren Sicherheitsebenen, unter anderem Netzwerkisolation und Ende-zu-Ende-Verschlüsselung.
Datenbankservices
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.
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
Das beliebteste und schnellste Cloud-basierte Data Warehouse
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 extremen Mengen gleichzeitiger Anfragen.
Amazon DynamoDB
Schneller und flexibler NoSQL-Datenbankservice für alle Größenordnungen
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.
Amazon ElastiCache für Memcached
Verwalteter, Memcached-kompatibler In-Memory-Speicher. Bereitstellung von Latenzen unterhalb von Millisekunden zur Unterstützung von Echtzeitanwendungen
Amazon ElastiCache for Redis
Ein mit Redis kompatibler In-Memory-Datenspeicher für die Cloud. Führen Sie Echtzeitanwendungen mit Latenzen von unter einer Millisekunde aus
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.
Amazon DocumentDB (mit MongoDB-Kompatibilität)
Schneller, skalierbarer, hochverfügbarer MongoDB-kompatibler Datenbankservice
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.
Amazon Keyspaces (für Apache Cassandra)
Managed Cassandra-kompatible Datenbank
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.
Amazon Neptune
Schnelle, zuverlässige Graph-Datenbank, entwickelt für die Cloud
Neue Zeitreihendatenbank
Zeitreihendatenbanken erfassen, synthetisieren und leiten Erkenntnisse aus Daten, die sich im Laufe der Zeit ändern, und aus Abfragen über Zeitintervalle hinweg ab.
Amazon Timestream
Schnelle, skalierbare, vollständig verwaltete Zeitreihendatenbank
Ledger Database
Ledger-Datenbanken bieten eine zentralisierte, vertrauenswürdige Autorität zum Verwalten eines skalierbaren, vollständigen und kryptografisch verifizierbaren Transaktionsdatensatzes für jede Anwendung.
Amazon Quantum Ledger Database (QLDB)
Eine vollständig verwaltete Ledger-Datenbank, die ein transparentes, unveränderliches und kryptographisch überprüfbares Transaktionsprotokoll bereitstellt. Im Besitz einer zentralen vertrauenswürdigen Stelle
Anwendungsfälle
AWS bietet ein breites Spektrum an vollständig verwalteten Datenbankservices, die speziell für jeden größeren Anwendungsfall entwickelt werden
Wechseln Sie zu verwalteten Datenbanken
Erstellen moderner Apps mit Spezialdatenbanken
AWS hat das breiteste Angebot an 15 Spezialdatenbankservices. Diese Datenbanken sind für die Leistung, Skalierbarkeit und Verfügbarkeit optimiert, die Sie für die Unterstützung Ihrer anspruchsvollsten Workloads benötigen.
Befreien Sie sich von älteren Datenbanken
Befreien Sie sich von herkömmlichen Datenbanken, die Sie an proprietäre Technologie binden, sanktionierende Lizenzbedingungen auferlegen und mit häufigen Prüfungen einhergehen. AWS bietet Open-Source-kompatible Datenbanken, die für die Cloud mit kommerzieller Leistung, Verfügbarkeit und Skalierbarkeit zu einem Bruchteil der üblichen Kosten entwickelt wurden.
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
Fallbeispiele
A+E Networks migrierte auf serverlose AWS-Datenbanken, um auf Microservices basierte, Cloud-native Anwendungen zu erstellen.
The Pokémon Company migrierte auf AWS-Spezialdatenbanken und spart monatlich Zehntausende Dollar.
Cathay Pacific modernisierte das System für die Optimierung der Passagierumsätze auf AWS und steigerte die Leistung um 20 %.
Experian erreichte durch die Nutzung von Amazon DynamoDB und Amazon Aurora.100 % Verfügbarkeit im Betrieb.
Verwandte Inhalte
- Datum (neuestes bis ältestes)