Bases de datos en la nube de AWS
Una base de alto rendimiento, segura y confiable para impulsar soluciones de IA generativa y aplicaciones basadas en datos, sin importar la escala
¿Por qué optar por las bases de datos de AWS?
Las bases de datos de AWS ofrecen una base de alto rendimiento, segura y confiable para impulsar soluciones de IA generativa y aplicaciones basadas en datos que generan valor para su empresa y sus clientes. Las bases de datos de alto rendimiento de AWS admiten cualquier carga de trabajo o caso de uso, incluidas bases de datos relacionales con un rendimiento de 3 a 5 veces superior al de otras opciones, bases de datos personalizadas con latencia de nivel microsegundo y capacidades integradas de bases de datos vectoriales con el mayor rendimiento y las tasas de recuperación más altas. AWS ofrece opciones sin servidor que eliminan la necesidad de administrar capacidad, al escalar de forma instantánea según la demanda. Las bases de datos de AWS ofrecen una seguridad inigualable con cifrado en reposo y en tránsito, aislamiento de red, autenticación, resolución de anomalías y un cumplimiento riguroso de los estándares normativos. Son altamente confiables, ya que los datos se replican de forma automática en múltiples zonas de disponibilidad dentro de una región de AWS. Con más de 15 motores de base de datos optimizados según el modelo de datos de cada aplicación, las bases de datos completamente administradas de AWS eliminan por completo las tareas administrativas repetitivas y sin valor estratégico.
Beneficios de las bases de datos en la nube de AWS
Activación de estrategias multinube
Muchos de los servicios de datos de AWS permiten estrategias multinube. Admitimos estándares abiertos, como la compatibilidad total de protocolos cableados con bases de datos de código abierto, lo que ayuda a que nuestras bases de datos se integren sin problemas con otras bases de datos compatibles con código abierto alojadas en otras nubes y entornos locales. Las aplicaciones pueden comunicarse con las bases de datos compatibles con el código abierto de AWS sin ninguna modificación. También ofrecemos integración con marcos de código abierto como ODBC, JDBC, LangChain y LlamaIndex.
Las bases de datos de AWS están integradas con varios servicios de AWS que admiten entornos multinube. Por ejemplo, Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) está integrado con Amazon Aurora, Amazon DynamoDB y Amazon ElastiCache, entre otros. Puede integrar estos clústeres de EKS con otros servicios de Kubernetes en un entorno multinube. Puede usar AWS IAM Roles Anywhere para conceder a las cargas de trabajo que se ejecutan fuera de AWS (incluidos otros proveedores de servicios en la nube) acceso temporal a los recursos de AWS mediante políticas y roles de IAM. Además, puede usar AWS DMS para mover datos entre nubes.
La facilidad de interoperabilidad y portabilidad le brindan flexibilidad para implementar sus cargas de trabajo en varios entornos en función de sus requisitos y restricciones.
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Servicios de bases de datos
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Database type
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Examples
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AWS service
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Relacional
Las bases de datos relacionales almacenan datos con esquemas predefinidos y relaciones establecidas entre estos. Estas bases de datos están diseñadas para admitir transacciones ACID, mantener la integridad referencial y garantizar una consistencia robusta de los datos.
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Aplicaciones tradicionales, sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP), administración de relaciones con clientes (CRM), comercio electrónico y casos de uso de IA generativa (como chatbots con generación aumentada por recuperación, búsqueda por similitud, sistemas de recomendación, entre otros) |
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Clave-valor
Las bases de datos clave-valor están optimizadas para patrones de acceso comunes, generalmente orientados al almacenamiento y recuperación de grandes volúmenes de datos. Estas bases de datos ofrecen tiempos de respuesta rápidos, incluso ante volúmenes extremos de solicitudes simultáneas.
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Aplicaciones web de alto tráfico, sistemas de comercio electrónico, aplicaciones de videojuegos y casos de uso de IA generativa (como la búsqueda por similitud mediante la integración sin ETL de DynamoDB con Amazon OpenSearch Service) |
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En memoria
Las bases de datos en memoria se utilizan en aplicaciones que exigen acceso a los datos en tiempo real. Al almacenar los datos directamente en memoria, estas bases de datos ofrecen una latencia de nivel microsegundo para aplicaciones en las que la latencia de milisegundos resulta insuficiente.
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Almacenamiento en caché, administración de sesiones, clasificaciones en videojuegos, aplicaciones geoespaciales y casos de uso de IA generativa (como chatbots con generación aumentada por recuperación, caché semántica, sistemas de recomendación, detección de fraudes, entre otros) |
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Documento
Una base de datos de documentos está diseñada para almacenar datos semiestructurados en forma de documentos similares a JSON. Estas bases de datos permiten a los desarrolladores crear y actualizar aplicaciones con rapidez.
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Administración de contenidos, catálogos, perfiles de usuario y casos de uso de IA generativa (como chatbots con generación aumentada por recuperación, búsqueda por similitud, sistemas de recomendación, entre otros) |
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Grafos
Las bases de datos de grafos están diseñadas para aplicaciones que necesitan explorar y consultar millones de relaciones dentro de conjuntos de datos de grafos altamente conectados, con latencia de milisegundos y a gran escala.
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Detección de fraudes, redes sociales, motores de recomendación y casos de uso de IA generativa (como GraphRAG, detección de fraudes mejorada, descubrimiento de nuevas respuestas, entre otros) |
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Columna ancha
Una base de datos de columnas anchas es un tipo de base de datos NoSQL. Utiliza tablas, filas y columnas, pero a diferencia de una base de datos relacional, los nombres y el formato de las columnas pueden variar de una fila a otra dentro de la misma tabla.
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Aplicaciones industriales de gran escala para el mantenimiento de equipos, la administración de flotas y la optimización de rutas |
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Series temporales
Las bases de datos de series temporales recopilan, sintetizan y permiten extraer información de forma eficiente a partir de datos que cambian con el tiempo y que se consultan en intervalos temporales.
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