Bases de données dans le Cloud AWS
Une fondation à haute performance, sécurisée et fiable pour alimenter des solutions d’IA générative et des applications pilotées par les données à n’importe quelle échelle
Pourquoi se tourner vers les bases de données AWS ?
Les bases de données AWS constituent un socle très performant, sécurisé et fiable pour alimenter les solutions d’IA générative et les applications orientées données qui génèrent de la valeur pour votre entreprise et vos clients. Les bases de données haute performance AWS prennent en charge tous les cas d’utilisation et charges de travail, notamment les bases de données relationnelles avec un débit trois à cinq fois plus rapide que celui des solutions alternatives, les bases de données sur mesure avec une latence de l’ordre de la microseconde et les capacités de bases de données vectorielles intégrées offrant le débit le plus rapide et les taux de rappel les plus élevés. AWS propose des options sans serveur qui éliminent le besoin de gérer les capacités en les mettant instantanément à l’échelle sur la demande. Les bases de données AWS offrent une sécurité inégalée grâce au chiffrement au repos et en transit, à l’isolation du réseau, à l’authentification, à la résolution des anomalies ainsi qu’au respect rigoureux des normes de conformité. Elles sont extrêmement fiables, car les données sont automatiquement répliquées dans plusieurs zones de disponibilité au sein d’une même Région AWS. Avec plus de 15 moteurs de base de données optimisés pour le modèle de données de l’application, les bases de données entièrement gérées par AWS suppriment les tâches administratives indifférenciées.
Avantages des bases de données Cloud AWS
Mise en place de stratégies multicloud
De nombreux services de données AWS permettent des stratégies multicloud. Nous prenons en charge les normes ouvertes telles que la compatibilité totale des protocoles filaires avec les bases de données open source, ce qui permet à nos bases de données de s'intégrer parfaitement à d'autres bases de données compatibles open source hébergées dans d'autres clouds et environnements sur site. Les applications peuvent communiquer avec les bases de données AWS compatibles open source sans aucune modification. Nous proposons également une intégration avec des frameworks open source tels que ODBC, JDBC, LangChain et LlamaIndex.
Les bases de données AWS sont intégrées à divers services AWS qui prennent en charge les environnements multicloud. À titre d'exemple, Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) est intégré à Amazon Aurora, Amazon DynamoDB, Amazon ElastiCache et bien d'autres. Vous pouvez intégrer ces clusters EKS à d'autres services Kubernetes dans un environnement multicloud. Vous pouvez utiliser AWS Rôles Anywhere IAM pour accorder aux charges de travail exécutées en dehors d'AWS, y compris à d'autres fournisseurs de cloud, un accès temporaire aux ressources AWS à l'aide de politiques et de rôles IAM. En outre, vous pouvez utiliser AWS DMS pour déplacer des données entre les clouds.
La facilité d'interopérabilité et de portabilité vous offre la flexibilité nécessaire pour déployer vos charges de travail dans différents environnements en fonction de vos besoins et de vos contraintes.
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Services de bases de données
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Database type
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Examples
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AWS service
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Relationnelle
Les bases de données relationnelles stockent des données avec des schémas prédéfinis qui communiquent entre eux. Ces bases de données sont conçues pour prendre en charge les transactions ACID, ainsi que maintenir l’intégrité des référentiels et une forte cohérence des données.
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Applications traditionnelles, planification des ressources d’entreprise (ERP), gestion de la relation client (CRM), e-commerce, cas d’utilisation de l’IA générative (tels que les chatbots avec génération augmentée d’extraction, recherche de similarité, systèmes de recommandation, etc.) |
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Clé-valeur
Les bases de données clé-valeur sont optimisées pour des modèles d’accès communs, généralement pour stocker et récupérer de grands volumes de données. Ces bases de données garantissent des temps de réponse rapides, même quand il s’agit de traiter des volumes extrêmement importants de demandes simultanées.
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Applications Web à trafic élevé, systèmes de e-commerce, applications de jeux, cas d’utilisation de l’IA générative (comme la recherche de similarité à l’aide de l’intégration zéro ETL de DynamoDB à Amazon OpenSearch Service) |
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En mémoire
Les bases de données en mémoire sont utilisées pour les applications qui nécessitent un accès en temps réel aux données. En stockant les données directement en mémoire, ces bases de données fournissent une latence en microsecondes aux applications pour lesquelles la latence en millisecondes n’est pas suffisante.
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Mise en cache, gestion des sessions, tableaux des scores, applications géospatiales, cas d’utilisation de l’IA générative (tels que les chatbots avec génération augmentée de récupération, la mise en cache sémantique, les systèmes de recommandation, la détection des fraudes, etc.) |
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Document
Une base de données de documents est conçue pour stocker des données semi-structurées sous forme de documents de type JSON. Les développeurs utilisent ces bases de données pour créer et mettre à jour rapidement des applications.
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Gestion de contenu, catalogues, profils utilisateurs, cas d’utilisation de l’IA générative (tels que les chatbots avec génération augmentée d’extraction, recherche de similarité, systèmes de recommandation, etc.) |
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Graphe
Les bases de données orientées graphe sont destinées aux applications qui ont besoin d’explorer et d’interroger des millions de relations entre des jeux de données de graphe hautement connectés avec une latence de quelques millisecondes à grande échelle.
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Détection des fraudes, réseaux sociaux, moteurs de recommandation, cas d’utilisation de l’IA générative (tels que GraphRAG, détection améliorée des fraudes, découverte de nouvelles réponses, etc.) |
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Larges colonnes
Une base de données à larges colonnes constitue une forme de base de données NoSQL. Elle utilise des tables, des lignes et des colonnes mais, contrairement à une base de données relationnelle, les noms et le format des colonnes peuvent varier d’une ligne à l’autre dans la même table.
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Applications industrielles à grande échelle pour la maintenance des équipements, la gestion de la flotte et l’optimisation de l’acheminement |
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Série chronologique
Les bases de données de séries temporelles collectent, synthétisent et extraient efficacement des informations de données qui changent au fil du temps et avec des requêtes couvrant des intervalles de temps.
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Applications IoT (internet des objets), DevOps, télémétrie industrielle |
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