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Obtenez le logiciel de base de données de votre choix en quelques minutes, au lieu de plusieurs mois… et profitez d'un système de paiement à l'utilisation.

Exploitez votre propre base de données dans le cloud. AWS propose des services entièrement gérés pour les bases de données relationnelles et NoSQL, la mise en cache en mémoire en tant que service et une solution d'entreposage de données de l'ordre du pétaoctet. Il est désormais possible de trouver rapidement des solutions de tierces parties dans AWS Marketplace vous permettant d'exécuter votre propre outil de gestion des données exploitant Amazon EC2, CloudFormation et des services comme Amazon S3 ou Amazon EBS.

  • Déployez des bases de données relationnelles ou non structurées en quelques minutes.
  • Obtenez et déployez des capacités de stockage et de calcul de niveau professionnel dans le monde entier.
  • Paiement en fonction de l'utilisation.
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Relationnelle

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Entrepôt de données

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Mise en cache en mémoire de niveau intermédiaire

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Outils pour DBA

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Transformation et transfert de données

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Magasins valeur-clé – Conçus comme une solution simple dédiée au stockage, à la récupération et à la gestion d'enregistrements en utilisant des clés en guise d'identifiants uniques, les magasins valeur-clé sont des bases de données NoSQL utiles pour traiter un flux constant d'opérations de lecture/écriture avec une latence faible. Parmi les cas d'utilisation les plus courants, on retrouve notamment la gestion de sessions, les magasins de profils et de préférences d'utilisateurs, les recommandations de produit en temps réel, la diffusion d'annonces publicitaires personnalisées en temps réel, le stockage de données de journal et de capteur et la mise en cache en mémoire de données fréquemment accédées mais rarement modifiées.

Magasins d'objets et de documents – Conçus pour stocker, récupérer et gérer des objets ou des données semi-structurées axées sur les documents. Parmi les cas d'utilisation les plus courants, on retrouve notamment l'intelligence opérationnelle et les analyses en temps réel, la gestion de données de produit, le stockage de données générées automatiquement, la gestion de l'inventaire, la hiérarchisation de catégories, la gestion des metadonnées et des ressources, la génération de rapports récapitulatifs à partir de données d'événement brutes, le traitement et le stockage de rapports hiérarchiques à partir de données d'événement brutes et le stockage de commentaires d'utilisateurs.

SGBD orienté graphe – Conçu pour utiliser des structures de graphes pour traiter les requêtes sémantiques, avec des nœuds, des arcs et des propriétés servant à représenter et à stocker des données, le SGBD orienté graphe est un type de base de données NoSQL. Parmi les cas d'utilisation les plus courants, on retrouve notamment la gestion de données maître, la gestion de réseaux et de ressources informatiques, l'analyse de cellules réseau, le routage géographique, l'analyse de risques pour les assurances, les recommandations en temps réel, la détection de fraudes, la gestion de contenus et le contrôle des ressources, le séquençage génétique, la gestion du comportement et de l'influence sur les réseaux sociaux et la recherche à partir de graphes.

Magasins XML et RDF – Conçus en tant que base de données dédiée au stockage et à la récupération de documents ou de triplets XML à partir de requêtes sémantiques, XML, RDF et Triplestore sont des types de bases de données NoSQL. Parmi les cas d'utilisation les plus courants, on retrouve notamment le traitement backend de catalogues de données, la visualisation de données, les contenus et recommandations personnalisés, la journalisation sémantique et de provenance de données, la récupération de données à l'aide d'identifiants persistants, les annotations sémantiques et les opérations de recherche et détection.

Moteurs de recherche – Conçus pour rechercher des informations dans plusieurs sources de données. Parmi les cas d'utilisation les plus courants, on retrouve notamment la journalisation et l'analyse, l'indexage en temps quasi-réel, la classification hors ligne, les recherches géospatiales, les recherches textuelles, les recherches programmatiques pour les applications de développement, les recherches d'images, l'alignement sémantique visuel pour la génération de descriptions d'images, et la détection d'anomalies.

Hadoop et Map Reduce – Mise en cluster de matériel générique pour analyser des ensembles de données massifs en parallèle. Lancement de plusieurs moteurs d'exécution pour l'écosystème Apache Hadoop. Parmi les cas d'utilisation les plus courants, on retrouve notamment la gestion des risques et de la sécurité, l'optimisation marketing, l'intelligence opérationnelle, les hubs de données d'entreprise et les analyses de l'Internet des objets.


Exécutez des solutions logicielles de gestion de base de données relationnelle et SQL sur AWS et des architectures de cloud hybrides.


Un entrepôt de données contient différents types de données issus de nombreuses sources et facilite les opérations de gestion de l'organisation. Les entrepôts de données sur site reposent généralement sur des machines, ce qui peut entraîner des coûts importants et des délais de disponibilité.  


Solutions logicielles de mise en cache en mémoire de bases de données intermédiaires pour plus d'évolutivité et des performances élevées.


Trouvez des outils axés sur les bases de données pour identifier les informations sensibles, analyser les performances, envoyer des requêtes et accéder à différentes informations.


Migrez vos bases de données vers AWS sans interruption d'activité avec AWS Database Migration Service. Répliquez votre base de données transactionnelle sur le cloud AWS en temps quasi-réel et avec un impact minimal sur vos performances. Utilisez des solutions de tierces parties pour extraire et charger des informations dans Amazon Redshift, Amazon RDS et d'autres destinations de données.   


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