AWS-Cloud-Datenbanken
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.
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.
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.
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.
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
Analysieren Sie alle Ihre Daten mit dem schnellsten und am weitesten verbreiteten cloudbasierten 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 vielen gleichzeitigen Anfragen.
Amazon DynamoDB
Arbeiten Sie mit einer schnellen, flexiblen und Serverless-NoSQL-Datenbank für jede Größenordnung zur Unterstützung von Schlüsselwert- und Dokumenten-Workloads
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 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.
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)
Skalieren Sie JSON-Workloads ganz einfach, indem Sie einen mit MongoDB kompatiblen, unternehmenstauglichen Dokumentendatenbankdienst verwenden.
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
Führen Sie Ihre Apache-Cassandra-Workloads auf einem skalierbaren, hochverfügbaren und verwalteten Wide-Column-Datenbank-Service aus.
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
Erstellen Sie Anwendungen, die mit stark vernetzten Datensätzen arbeiten, indem Sie einen schnellen, zuverlässigen Graphdatenbankdienst verwenden.
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
Speichern und analysieren Sie Billionen von Ereignissen pro Tag mit einem schnellen, skalierbaren und Serverless-Zeitreihen-Datenbankdienst.
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)
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
Wechseln Sie zu verwalteten Datenbanken
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.
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.
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
Experian benutzt Amazon DynamoDB und die Hochverfügbarkeit von Amazon Aurora, um eine Betriebszeit von 100 Prozent zu erreichen.
A+E Networks verwendet Serverless-AWS-Datenbanken, um die Erweiterung dank der Erstellung von Microservices-gesteuerten, systemeigenen Anwendungen zu erleichtern.
Pokémon migrierte zu speziell entwickelten AWS-Datenbanken, um jeden Monat mehrere zehntausende von Dollar zu sparen.
Cathay Pacific modernisierte sein System zur Optimierung der Passagiereinnahmen auf AWS und steigerte so die Leistung um 20 Prozent.
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