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.
AWS wurde im Gartner Magic Quadrant 2022 für Cloud DBMS am besten in der Ausführung und am weitesten in der Vision positioniert
AWS wurde das achte Jahr in Folge im Gartner Magic Quadrant 2022 für Datenbank-Managementsysteme in der Cloud als Marktführer ausgezeichnet. Zum ersten Mal überhaupt wurde AWS bei der Ausführung am höchsten und bei der Vision am weitesten positioniert.
Lesen Sie unseren Blog zu dieser Auszeichnung und erhalten Sie kostenlosen Zugriff auf den vollständigen Bericht zum Gartner Magic Quadrant für Cloud DBMS 2022.
Unsere beliebtesten neuen Inhalte
⋯ und die am häufigsten heruntergeladenen Inhalte
Einfache Möglichkeiten zur Kostenoptimierung
bis zu 20 % und mehr
Preis-Leistungs-Verbesserung mit AWS Graviton3 in Amazon Aurora und Amazon RDS
bis zu 90 %
Kosteneinsparungen mit Amazon Aurora Serverless v2 und Amazon Neptune Serverless
bis zu 66 %
Kosteneinsparungen durch den Amazon-DynamoDB-Import aus S3 im Vergleich zu clientbasierten Schreibvorgängen mit bereitgestellter Kapazität
bis zu 72 %
höherer Durchsatz und bis zu 71 % geringere Leselatenz mit Amazon ElastiCache für Redis 7
bis zu 46 %
höherer Durchsatz und bis zu 21 % geringere P99-Latenz mit Amazon MemoryDB für Redis
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.
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.
Maximierung der Innovationsgeschwindigkeit bei gleichzeitiger Senkung der Gesamtbetriebskosten
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.
Ausgewählte Lösungen in AWS
Moderne Anwendungen bringen Anforderungen mit sich, die herkömmliche Ansätze zur Datenverwaltung nicht erfüllen können. AWS bietet leistungsstarke, hochverfügbare, skalierbare, verteilte Datenbanklösungen, die aus speziell entwickelten Services, AWS-Lösungen, Partnerlösungen und Anleitungen zur Unterstützung Ihrer modernen Hochleistungsanwendungen bestehen.
Datenbank-Migration
Beschleunigen und unterstützen Sie Ihre Migration von Legacy-Systemen in die Cloud mit Tools, die entwickelt wurden, um die Datenübertragung zu optimieren, die Verarbeitungsleistung zu erhöhen und die Verbindungen zwischen Ihren Datenbanken und Anwendungen zu vereinfachen.
Hochleistungsdatenbanken
Entwickeln Sie moderne Anwendungen, die leistungsstarke, hochverfügbare und skalierbare Datenbanken benötigen.
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. Weitere Informationen »
A+E Networks verwendet Serverless-AWS-Datenbanken, um die Erweiterung dank der Erstellung von Microservices-gesteuerten, systemeigenen Anwendungen zu erleichtern. Weitere Informationen »
Pokémon migrierte zu speziell entwickelten AWS-Datenbanken, um jeden Monat mehrere zehntausende von Dollar zu sparen. Weitere Informationen »
Cathay Pacific modernisierte sein System zur Optimierung der Passagiereinnahmen auf AWS und steigerte so die Leistung um 20 Prozent. Weitere Informationen »