ฐานข้อมูล AWS Cloud

พื้นฐานที่มีประสิทธิภาพสูง ปลอดภัย และเชื่อถือได้สำหรับการขับเคลื่อนแอปพลิเคชัน AI ช่วยสร้างในทุกขนาด

ทำไมควรใช้ฐานข้อมูลของ AWS

ฐานข้อมูล AWS นำเสนอพื้นฐานที่มีประสิทธิภาพสูง ปลอดภัย และเชื่อถือได้ เพื่อขับเคลื่อนโซลูชัน AI ช่วยสร้างและแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลที่ส่งเสริมคุณค่าให้กับธุรกิจและลูกค้าของคุณ ฐานข้อมูลประสิทธิภาพสูงของ AWS รองรับเวิร์กโหลดทุกขนาดและกรณีการใช้งานทุกกรณี โดยประกอบด้วยฐานข้อมูลแบบเชิงสัมพันธ์ที่มีอัตราการโอนถ่ายข้อมูลเร็วกว่าทางเลือกอื่น 3-5 เท่า ฐานข้อมูลที่สร้างตามวัตถุประสงค์ที่มีเวลาแฝงระดับไมโครวินาที และความสามารถของฐานข้อมูลเวกเตอร์ในตัวที่มีอัตราการโอนถ่ายข้อมูลที่เร็วที่สุด ณ อัตราการเรียกคืนสูงสุด AWS มีตัวเลือกแบบไม่ต้องใช้เซิร์ฟเวอร์ที่ขจัดความจำเป็นในการจัดการความจุโดยการปรับขนาดตามความต้องการได้ทันที ฐานข้อมูลของ AWS มอบการรักษาความปลอดภัยที่ไม่มีใครเทียบได้ด้วยการเข้ารหัสขณะพักและระหว่างการส่ง การแยกเครือข่าย การยืนยันตัวตน การแก้ไขความผิดปกติ และการปฏิบัติตามมาตรฐานการกำกับดูแลต่าง ๆ อย่างเคร่งครัด มีความน่าเชื่อถือสูงเนื่องจากข้อมูลถูกจำลองแบบอัตโนมัติทั่วทั้ง Availability Zone หลายแห่งภายใน AWS Region หนึ่ง ๆ ด้วยกลไกฐานข้อมูลกว่า 15 รายการที่ปรับให้เหมาะกับโมเดลข้อมูลของแอปพลิเคชัน ฐานข้อมูลที่ได้รับการจัดการเต็มรูปแบบโดย AWS จึงสามารถขจัดงานดูแลระบบฐานข้อมูลที่เป็นภาระหนักแต่ไม่ได้สร้างความแตกต่างออกไปได้

ประโยชน์ของฐานข้อมูล AWS Cloud

เพิ่มประสิทธิภาพให้แอป AI ช่วยสร้าง

ปลดล็อกผลลัพธ์การค้นหาเวกเตอร์ที่มีอัตราการโอนถ่ายข้อมูลสูงและมีความเกี่ยวข้องสูงโดยมีเวลาแฝงต่ำด้วยการใช้ความสามารถของฐานข้อมูลเวกเตอร์แบบเนทีฟ การผสานการทำงานกับ Amazon Bedrock ทำให้เกิดการดึงข้อมูลเพื่อการสร้างแบบเสริม (RAG) ที่มีการจัดการเต็มรูปแบบและเป็นแบบอัตโนมัติ

ปลอดภัยและยืดหยุ่น

รักษาความปลอดภัยให้กับแอปพลิเคชันของคุณด้วยการเข้ารหัสขณะพักและระหว่างส่งข้อมูล การแยกเครือข่าย และอื่น ๆ AWS มอบความยืดหยุ่นด้วยความพร้อมใช้งานสูงสุดถึง 99.999%, การใช้งานอินสแตนซ์แบบ multi-AZ, การจำลองแบบในหลายรีเจี้ยน การใช้ระบบสำรองเพื่อกู้คืนข้อมูลอัตโนมัติ และอื่น ๆ

ประสิทธิภาพในปริมาณงานมาก

เริ่มต้นในระดับเล็กและปรับขนาดด้วยฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ที่มีปริมาณงานสูงกว่าฐานข้อมูลทางเลือกหรือฐานข้อมูลที่ไม่ใช่เชิงสัมพันธ์ที่ให้ความล่าช้าในระดับมิลลิวินาทีถึงไมโครวินาทีในทุกระดับถึง 3–5 เท่า

ประหยัดและคุ้มค่า

ลดค่าใช้จ่ายโดยรวมในการเป็นเจ้าของโดยใช้เครื่องมือที่เหมาะสมกับงานและใช้ประโยชน์จากนวัตกรรมต่าง ๆ เช่น การไม่ต้องใช้เซิร์ฟเวอร์ Aurora I/O-Optimized สำหรับการคาดการณ์ราคา และอินสแตนซ์ EC2 Graviton4 เพื่อประโยชน์เพิ่มเติมด้านประสิทธิภาพของราคา

การจัดการแบบเต็มรูปแบบ

ปลดปล่อยทีมของคุณจากงานที่ต้องใช้เวลานาน AWS ได้รับการพิสูจน์มาแล้วว่ามีความเป็นเลิศในด้านการปฏิบัติงานและสามารถจัดการกับงานต่าง ๆ ได้ เช่น การจัดเตรียมเซิร์ฟเวอร์และการสำรองข้อมูล อีกทั้งยังให้การตรวจสอบอย่างต่อเนื่อง พื้นที่จัดเก็บแบบฟื้นฟูด้วยตัวเอง และการปรับขนาดอัตโนมัติ

ความเรียบง่ายของการดำเนินงาน

ปรับขนาดทันทีโดยไม่ต้องใช้เซิร์ฟเวอร์ ไม่ต้องจัดการเซิร์ฟเวอร์ และไม่มีเวลาหยุดทำงานระหว่างการบำรุงรักษา นอกจากนี้ การบูรณาการ AWS Zero-ETL ยังช่วยลดความซับซ้อนของการวิเคราะห์ ML และการค้นหาข้อมูลการปฏิบัติการ โดยไม่ต้องสร้างหรือจัดการข้อมูลอีกต่อไป

การเปิดใช้งานกลยุทธ์หลายคลาวด์

บริการข้อมูล AWS จำนวนมากเปิดใช้งานกลยุทธ์หลายคลาวด์ เราสนับสนุนมาตรฐานแบบเปิด เช่น ความเข้ากันได้ของโปรโตคอลแบบเต็มรูปแบบกับฐานข้อมูลโอเพนซอร์ส ซึ่งช่วยให้ฐานข้อมูลของเราผสานรวมกับฐานข้อมูลที่ใช้งานได้กับโอเพนซอร์สอื่น ๆ ที่โฮสต์ในระบบคลาวด์อื่น ๆ และสภาพแวดล้อมในองค์กรได้อย่างราบรื่น แอปพลิเคชันสามารถสื่อสารกับฐานข้อมูลที่ใช้งานได้กับโอเพนซอร์ส AWS โดยไม่ต้องปรับเปลี่ยนใด ๆ นอกจากนี้เรายังเสนอการผสานรวมกับเฟรมเวิร์กโอเพนซอร์ส เช่น ODBC, JDBC, LangChain และ LlamaIndex

ฐานข้อมูล AWS ถูกผสานรวมเข้ากับบริการ AWS ต่าง ๆ ที่รองรับสภาพแวดล้อมแบบหลายคลาวด์ เพื่อให้เห็นภาพ Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) จะผสานรวมเข้ากับ Amazon Aurora, Amazon DynamoDB และ Amazon ElasticAche และอื่น ๆ คุณสามารถผสานรวมคลัสเตอร์ EKS เหล่านี้เข้ากับบริการ Kubernetes อื่น ๆ ในสภาพแวดล้อมแบบหลายคลาวด์ได้ คุณสามารถใช้ IAM Roles Anywhere ของ AWS เพื่อมอบเวิร์กโหลดที่ทำงานนอก AWS รวมถึงผู้ให้บริการระบบคลาวด์อื่น ๆ การเข้าถึงทรัพยากร AWS ชั่วคราวโดยใช้บทบาทใน IAM และนโยบายต่าง ๆ นอกจากนี้คุณยังสามารถใช้ AWS DMS เพื่อย้ายข้อมูลข้ามคลาวด์ได้ด้วย

ความง่ายในการทำงานร่วมกันและความสามารถในการเคลื่อนย้ายช่วยให้คุณมีความยืดหยุ่นในการปรับใช้เวิร์กโหลดในสภาพแวดล้อมต่าง ๆ ตามความต้องการและข้อจำกัดของคุณ

เนื้อหายอดนิยมของเรา

รายงานการวิเคราะห์

ผู้ใช้ SQL Server ส่วนใหญ่เลือก AWS เป็นผู้ให้บริการคลาวด์หลัก »

ภาพรวมการวิเคราะห์

การศึกษา IDC แสดงให้เห็นว่าทีมบริหารจัดการฐานข้อมูลมีประสิทธิภาพมากขึ้น 62% และ ROI สูงถึง 434% ในช่วง 3 ปีจากการใช้ Amazon Aurora »

รายงานนักวิเคราะห์

การศึกษา IDC แสดงให้เห็นว่าเกิดเหตุการณ์ฐานข้อมูล/แอปพลิเคชัน/เวิร์กโหลดที่ไม่ได้วางแผนลดลงถึง 68% ต่อปีเมื่อใช้ Amazon ElastiCache »

รายงานการวิเคราะห์

การศึกษา IDC แสดงให้เห็นว่าได้รับผลประโยชน์เฉลี่ยต่อปีถึง 8.48 ล้านดอลลาร์สหรัฐต่อองค์กรเมื่อใช้ Amazon DynamoDB »

รายงานการวิเคราะห์

การศึกษา IDC แสดงให้เห็นว่าได้รับผลประโยชน์เฉลี่ยต่อปีถึง 11.7 ล้านดอลลาร์สหรัฐต่อองค์กรเมื่อใช้ Amazon RDS »

อีบุ๊ก

ใหม่! รูปแบบการออกแบบสำหรับ Valkey »

เอกสารรายงาน

ฟีเจอร์ความพร้อมใช้งานสูงและกระบวนการกู้คืนจากความเสียหายของ Amazon Aurora เพื่อความยืดหยุ่นในทั่วโลก »

อีบุ๊ก

สร้างแบบจำลองข้อมูลด้วย Amazon DocumentDB ได้ง่าย ๆ»

เอกสารรายงาน

สร้างแอปพลิเคชันที่ทันสมัยโดยใช้ฐานข้อมูล AWS »

วิธีง่าย ๆ ในการปรับปรุงประสิทธิภาพต่อราคาและการใช้ต้นทุนอย่างมีประสิทธิภาพ

50%

ลดราคาสำหรับราคาตามความต้องการของ DynamoDB และสูงสุดถึง 67% สำหรับตารางทั่วโลก DynamoDB

33%

ลดราคาสำหรับ ElastiCache Serverless สำหรับ Valkey - เริ่มต้นเพียง 6 USD/เดือน

สูงสุดมากกว่า 29%

การปรับปรุงประสิทธิภาพต่อราคาด้วย AWS Graviton4 บน Amazon Aurora และ Amazon RDS

สูงสุด 30%

ประหยัดค่าใช้จ่ายด้วยการอ่านประสิทธิภาพสูงของ Amazon Aurora และเวลาแฝงในการคิวรีดีขึ้นสูงสุดถึง 8 เท่า

สูงสุด 90%

ค่าใช้จ่ายที่ประหยัดได้ด้วย Amazon Aurora Serverless และ Amazon Neptune Serverless

สูงสุด 72%

อัตราการโอนถ่ายข้อมูลที่เพิ่มขึ้นและเวลาแฝงลดลงถึง 71% ด้วย Amazon ElastiCache

เรียนรู้เกี่ยวกับความสามารถของฐานข้อมูลเวกเตอร์ AWS

บล็อก

บทบาทของคลังข้อมูลเวกเตอร์ในแอปพลิเคชัน AI ช่วยสร้าง »

บล็อก

ปรับปรุงประสิทธิภาพเวิร์กโหลดของ AI ช่วยสร้างบน Amazon Aurora ด้วยการอ่านประสิทธิภาพสูงและ pgvector »

บล็อก

สร้างแอปพลิเคชัน AI ช่วยสร้างด้วย Amazon Aurora และฐานความรู้ของ Amazon Bedrock »

เวิร์กช็อป

กรณีการใช้งาน AI ช่วยสร้างกับ Aurora PostgreSQL และ pgvector »

วิดีโอ

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการสืบค้นข้อมูลเวกเตอร์สำหรับแอป AI ช่วยสร้างใน PostgreSQL »

เวิร์กช็อป

AI ช่วยสร้างกับการการบูรณาการ ETL แบบไร้รอยต่อของ DynamoDB พร้อมด้วย OpenSearch Service และ Amazon Bedrock »

วิดีโอ

เจาะลึกเกี่ยวกับการวิเคราะห์ของ Amazon Neptune และความสามารถของ AI ช่วยสร้าง »

ความคิดเห็นจากลูกค้า

เรียนรู้วิธีที่ Xata ใช้ย้ายลูกค้าจาก Pinecone ไปยัง Aurora PostgreSQL และลดต้นทุนได้ถึง 65% ควบคู่กับการบรรลุเป้าหมายด้านเวลาแฝงของการคิวรี »

บริการด้านฐานข้อมูล

ประเภทฐานข้อมูล
ตัวอย่าง
บริการของ AWS

                                                                               

แอปพลิเคชันแบบดั้งเดิม, การวางแผนทรัพยากรองค์กร (ERP), การจัดการความสัมพันธ์กับลูกค้า (CRM), อีคอมเมิร์ซ, กรณีการใช้ AI ช่วยสร้าง (เช่น แชทบอทที่ใช้ Retrieval Augmented Generation, การค้นหาจากความคล้ายคลึงกัน, ระบบคำแนะนำ และอื่น ๆ อีกมากมาย)
Amazon Aurora
Amazon RDS
Amazon Redshift

                                            

เว็บแอปพลิเคชันที่มีการรับส่งข้อมูลสูง, ระบบอีคอมเมิร์ซ, แอปพลิเคชันเกม, กรณีการใช้งาน AI ช่วยสร้าง (เช่น การค้นหาจากความคล้ายคลึงกันที่ใช้การบูรณาการ ETL แบบไร้รอยต่อของ DynamoDB พร้อมด้วย Amazon OpenSearch Service)
Amazon DynamoDB

                                                                                    

การแคช การจัดการเซสชัน, ลีดเดอร์บอร์ดเกม, แอปพลิเคชันข้อมูลเชิงพื้นที่, กรณีการใช้งาน AI ช่วยสร้าง (เช่น แชทบอทที่ใช้ Retrieval Augmented Generation, การแคชเชิงความหมาย, ระบบคำแนะนำ, การตรวจจับการฉ้อโกง และอื่น ๆ อีกมากมาย)
Amazon ElastiCache
Amazon MemoryDB

                                                                               

                                                       

การจัดการเนื้อหา, แคตตาล็อก, โปรไฟล์ผู้ใช้, กรณีการใช้ AI ช่วยสร้าง (เช่น แชทบอทที่ใช้ Retrieval Augmented Generation, การค้นหาจากความคล้ายคลึงกัน, ระบบคำแนะนำ และอื่น ๆ อีกมากมาย)
Amazon DocumentDB (พร้อมฟังก์ชันการทำงานร่วมกับ MongoDB)

   

                             

การตรวจจับการฉ้อโกง, การสร้างเครือข่ายโซเชียล, เครื่องมือแนะนำ, กรณีการใช้งาน AI ช่วยสร้าง (เช่น GraphRAG, การตรวจจับการฉ้อโกงประสิทธิภาพสูง การค้นพบคำตอบใหม่ และอื่น ๆ อีกมากมาย)
Amazon Neptune
แอปของอุตสาหกรรมขนาดใหญ่สำหรับการบำรุงรักษาอุปกรณ์ การจัดการฟลีต และการเพิ่มประสิทธิภาพการกำหนดเส้นทาง
Amazon Keyspaces
แอปพลิเคชันอินเทอร์เน็ตในทุกสิ่ง (IoT), DevOps, การวัดและส่งข้อมูลทางไกลในอุตสาหกรรม
Amazon Timestream

เรียนรู้เพิ่มเติมด้วยบทแนะนำสอนการใช้งานแบบทีละขั้นตอนความยาว 10 นาที »

Samsung โยกย้ายผู้ใช้ 1.1 พันล้านคนในสามทวีปจาก Oracle ไปยัง Amazon Aurora

"ความสามารถในการปรับขนาดของ Amazon Aurora เป็นประโยชน์อย่างมาก โดยเฉพาะอย่างยิ่ง เมื่อเราให้ความสำคัญกับต้นทุน ซึ่งทำให้ Samsung สามารถลดค่าใช้จ่ายรายเดือนด้านฐานข้อมูลได้ถึง 44%"

- Salva Jung ผู้จัดการฝ่ายสถาปนิกและวิศวกรรมหลัก

เรียนรู้เพิ่มเติม »

กรณีศึกษา

Experian ใช้ Amazon DynamoDB และความพร้อมใช้งานสูงของ Amazon Aurora เพื่อให้มีเวลาในการทำงาน 100 เปอร์เซ็นต์ เรียนรู้เพิ่มเติม »

A+E Networks ใช้ฐานข้อมูลของ AWS แบบไร้เซิร์ฟเวอร์เพื่อช่วยให้ขยายได้ง่ายขึ้นโดยการสร้างแอปพลิเคชันแบบ cloud-native ที่ขับเคลื่อนด้วยไมโครเซอร์วิส เรียนรู้เพิ่มเติม »

Pokémon ย้ายไปใช้ฐานข้อมูลที่สร้างขึ้นตามวัตถุประสงค์เฉพาะของ AWS เพื่อประหยัดเงินหลายหมื่นดอลลาร์ต่อเดือน เรียนรู้เพิ่มเติม »

Cathay Pacific ปรับปรุงระบบการเพิ่มประสิทธิภาพด้านรายได้จากผู้โดยสารบน AWS ให้ทันสมัยและเพิ่มประสิทธิภาพขึ้นถึง 20 เปอร์เซ็นต์ เรียนรู้เพิ่มเติม »