ฐานข้อมูล AWS Cloud

พื้นฐานที่มีประสิทธิภาพสูง ปลอดภัย และเชื่อถือได้สำหรับการขับเคลื่อนแอปพลิเคชัน AI ช่วยสร้างในทุกขนาด

ทำไมต้องใช้ฐานข้อมูลของ AWS

ฐานข้อมูล AWS นำเสนอพื้นฐานที่มีประสิทธิภาพสูง ปลอดภัย และเชื่อถือได้ เพื่อขับเคลื่อนโซลูชัน AI ช่วยสร้างและแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลที่ส่งเสริมคุณค่าให้กับธุรกิจและลูกค้าของคุณ ฐานข้อมูลประสิทธิภาพสูงของ AWS รองรับเวิร์กโหลดทุกขนาดและกรณีการใช้งานทุกกรณี โดยประกอบด้วยฐานข้อมูลแบบเชิงสัมพันธ์ที่มีอัตราการโอนถ่ายข้อมูลเร็วกว่าทางเลือกอื่น 3-5 เท่า ฐานข้อมูลที่สร้างตามวัตถุประสงค์ที่มีเวลาแฝงระดับไมโครวินาที และความสามารถของฐานข้อมูลเวกเตอร์ในตัวที่มีอัตราการโอนถ่ายข้อมูลที่เร็วที่สุด ณ อัตราการเรียกคืนสูงสุด AWS มีตัวเลือกแบบไม่ต้องใช้เซิร์ฟเวอร์ที่ขจัดความจำเป็นในการจัดการความจุโดยการปรับขนาดตามความต้องการได้ทันที ฐานข้อมูล 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

เรียนรู้เกี่ยวกับความสามารถของฐานข้อมูลเวกเตอร์ AWS

วิธีง่าย ๆ ในการปรับปรุงประสิทธิภาพต่อราคาและการใช้ต้นทุนอย่างมีประสิทธิภาพ

สูงสุดมากกว่า 20%

การปรับปรุงประสิทธิภาพต่อราคาด้วย AWS Graviton3 บน Amazon Aurora และ Amazon RDS

สูงสุด 30%

ประหยัดค่าใช้จ่ายด้วยการอ่านประสิทธิภาพสูงของ Amazon Aurora และเวลาแฝงในการคิวรีดีขึ้นสูงสุดถึง 8 เท่า

สูงสุด 90%

ค่าใช้จ่ายที่ประหยัดได้ด้วย Amazon Aurora Serverless v2 และ Amazon Neptune Serverless

สูงสุด 66%

ค่าใช้จ่ายที่ประหยัดได้ด้วยการนำเข้า Amazon DynamoDB จาก S3 เปรียบเทียบกับการเขียนโดยอิงตามไคลเอ็นต์ที่มีความจุที่เตรียมใช้งาน

สูงสุด 72%

อัตราการโอนถ่ายข้อมูลที่เพิ่มขึ้นและเวลาแฝงลดลงถึง 71% ด้วย Amazon ElastiCache

สูงสุด 46%

อัตราการโอนถ่ายข้อมูลที่เพิ่มขึ้นและเวลาแฝง P99 ลดลงถึง 21% ด้วย Amazon MemoryDB

บริการด้านฐานข้อมูล

ประเภทฐานข้อมูล
ตัวอย่าง
บริการของ AWS
ปิด

ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์

ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์จัดเก็บข้อมูลพร้อมแบบแผนที่กำหนดไว้ล่วงหน้าและความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลต่างๆ ฐานข้อมูลเหล่านี้ออกแบบมาเพื่อรองรับธุรกรรม ACID และรักษาความถูกต้องสมบูรณ์ด้านการอ้างอิงและความสอดคล้องกันของข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ

                                                                               

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

Amazon Aurora

ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ที่สามารถใช้งานร่วมกับ MySQL และ PostgreSQL ได้ที่สร้างขึ้นสำหรับระบบคลาวด์ ประสิทธิภาพและความพร้อมใช้งานของฐานข้อมูลเชิงพาณิชย์ที่มีค่าใช้จ่ายเพียง 1 ใน 10 

ปิด

Amazon Relational Database Service (RDS)

ตั้งค่า ใช้งาน และปรับขนาดฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ในระบบคลาวด์ด้วยการคลิกเพียงไม่กี่ครั้ง

ปิด

Amazon Redshift

วิเคราะห์ข้อมูลทั้งหมดของคุณด้วยคลังเก็บข้อมูลบนระบบคลาวด์ที่เร็วที่สุดและใช้กันอย่างแพร่หลายที่สุด

ปิด

ฐานข้อมูลคีย์-ค่า

ฐานข้อมูลคีย์-ค่ามีการปรับให้เหมาะกับรูปแบบการเข้าถึงทั่วไป คือการเข้าสู่ร้านค้าตามปกติและรับข้อมูลปริมาณมาก ฐานข้อมูลเหล่านี้มีเวลาตอบสนองที่รวดเร็วแม้มีคำขอในเวลาเดียวกันเป็นจำนวนมาก

                                            

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

Amazon DynamoDB

รับฐานข้อมูล NoSQL ที่รวดเร็ว ยืดหยุ่น และไร้เซิร์ฟเวอร์สำหรับทุกขนาด เพื่อรองรับค่าหลักและปริมาณงานเอกสาร

ปิด

ฐานข้อมูลในหน่วยความจำ

ฐานข้อมูลในหน่วยความจำใช้สำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องเข้าถึงข้อมูลแบบเรียลไทม์ เมื่อจัดเก็บข้อมูลโดยตรงในหน่วยความจำ ฐานข้อมูลเหล่านี้จะให้เวลาแฝงระดับไมโครวินาทีกับแอปพลิเคชันที่เวลาแฝงเป็นมิลลิวินาทีนั้นไม่เพียงพอ

                                                                                    

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

Amazon MemoryDB for Redis

บริการฐานข้อมูลในหน่วยความจำที่ใช้งานร่วมกันได้และทนทานเพื่อประสิทธิภาพที่มีความเร็วสูงเป็นพิเศษ

ปิด

Amazon ElastiCache

ปลดล็อกเวลาแฝงระดับไมโครวินาทีด้วยบริการแคชที่ปรับขนาดได้ ซึ่งใช้งานร่วมกับ Redis หรือ Memcached ได้

                                                                               

ปิด

ฐานข้อมูลเอกสาร

ฐานข้อมูลเอกสารออกแบบมาเพื่อจัดเก็บข้อมูลกึ่งโครงสร้าง เช่น เอกสารที่คล้าย JSON ฐานข้อมูลเหล่านี้ช่วยนักพัฒนาให้สร้างและอัปเดตแอปพลิเคชันได้อย่างรวดเร็ว

                                                       

การจัดการเนื้อหา, แคตตาล็อก, โปรไฟล์ผู้ใช้, กรณีการใช้ AI ช่วยสร้าง (เช่น แชทบอทที่ใช้ Retrieval Augmented Generation, การค้นหาจากความคล้ายคลึงกัน, ระบบคำแนะนำ และอื่น ๆ อีกมากมาย)
ปิด

Amazon DocumentDB (ใช้งานร่วมกับ MongoDB ได้)

ปรับขนาดปริมาณงาน JSON ได้อย่างง่ายดายโดยใช้บริการฐานข้อมูลเอกสารที่พร้อมใช้งานในองค์กรซึ่งใช้งานร่วมกับ MongoDB ได้

   

ปิด

ฐานข้อมูลกราฟ

ฐานข้อมูลแบบกราฟมีไว้สำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องนำทางและสืบค้นความสัมพันธ์ระหว่างชุดข้อมูลกราฟที่เชื่อมต่ออย่างดีเยี่ยมหลายล้านรายการโดยมีเวลาแฝงเป็นมิลลิวินาทีในขนาดใหญ่

                             

การตรวจจับการฉ้อโกง, การสร้างเครือข่ายโซเชียล, เครื่องมือแนะนำ, กรณีการใช้งาน AI ช่วยสร้าง (เช่น GraphRAG, การตรวจจับการฉ้อโกงประสิทธิภาพสูง การค้นพบคำตอบใหม่ และอื่น ๆ อีกมากมาย)
ปิด

Amazon Neptune

สร้างแอปพลิเคชันที่ทำงานร่วมกับชุดข้อมูลที่มีการเชื่อมต่ออย่างดีเยี่ยมโดยใช้บริการฐานข้อมูลกราฟที่รวดเร็วและเชื่อถือได้

ปิด

ฐานข้อมูลคอลัมน์แบบกว้าง

การจัดเก็บด้วยคอลัมน์แบบกว้างเป็นฐานข้อมูล NoSQL ประเภทหนึ่ง โดยจะใช้ตาราง แถว และคอลัมน์ แต่ต่างจากฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ โดยชื่อและรูปแบบของคอลัมน์สามารถแตกต่างกันไปตามแต่ละแถวในตารางเดียวกันได้

แอปของอุตสาหกรรมขนาดใหญ่สำหรับการบำรุงรักษาอุปกรณ์ การจัดการฟลีต และการเพิ่มประสิทธิภาพการกำหนดเส้นทาง
ปิด

Amazon Keyspaces

เรียกใช้ปริมาณงาน Apache Cassandra ของคุณบนบริการฐานข้อมูลคอลัมน์แบบกว้างที่ปรับขนาดได้ พร้อมใช้งานสูง และมีการจัดการ

ปิด

ฐานข้อมูลอนุกรมเวลา

ฐานข้อมูลอนุกรมเวลาจะรวบรวม สังเคราะห์ และรับข้อมูลเชิงลึกอย่างมีประสิทธิภาพจากข้อมูลที่เปลี่ยนแปลงเมื่อเวลาผ่านไปและมีช่วงเวลาการสืบค้น

แอปพลิเคชันอินเทอร์เน็ตในทุกสิ่ง (IoT), DevOps, การวัดและส่งข้อมูลทางไกลในอุตสาหกรรม
ปิด

Amazon Timestream

จัดเก็บและวิเคราะห์เหตุการณ์นับล้านล้านเหตุการณ์ต่อวันได้ด้วยบริการฐานข้อมูลอนุกรมเวลาที่รวดเร็ว ปรับขนาดได้ และไร้เซิร์ฟเวอร์

ปิด

ฐานข้อมูลบัญชีแยกประเภท

ฐานข้อมูลบัญชีแยกประเภทมีแหล่งสำหรับให้บริการแบบรวมศูนย์และเชื่อถือได้เพื่อเก็บบันทึกธุรกรรมที่ไม่เปลี่ยนแปลง ปรับขนาดได้ และตรวจสอบได้โดยการเข้ารหัสลับทุกแอปพลิเคชัน

ระบบบันทึก ห่วงโซ่อุปทาน การลงทะเบียน ธุรกรรมทางธนาคาร
ปิด

Amazon Quantum Ledger Database (QLDB)

มีบันทึกธุรกรรมที่โปร่งใส ไม่เปลี่ยนแปลง และตรวจสอบได้โดยการเข้ารหัสด้วยบริการฐานข้อมูลแบบบัญชีแยกประเภทที่มีการจัดการอย่างเต็มรูปแบบ

โซลูชันฐานข้อมูล AWS ครอบคลุมการย้ายฐานข้อมูล การปรับให้ทันสมัย และความยืดหยุ่นของเวิร์กโหลดเพื่อมอบเส้นทางที่ไว้วางใจได้และมีความก้าวหน้าในการขับเคลื่อนแอปพลิเคชันที่ทันสมัยอย่างรวดเร็ว

ความยืดหยุ่นของเวิร์กโหลด

อาศัย AWS สำหรับโซลูชันความยืดหยุ่นของเวิร์กโหลด (เช่น การสำรองข้อมูล การใช้ระบบสำรองเพื่อกู้คืนข้อมูล และการกู้คืน) ที่จะทำให้มั่นใจได้ถึงความต่อเนื่องในการดำเนินงานแม้ข้อมูลจะเพิ่มมากขึ้นแบบทวีคูณ AWS มีฐานข้อมูลในหลายภูมิภาคให้บริการเพื่อลดเวลาแฝงใน AWS Region ควบคู่ไปกับการปรับปรุงกระบวนการกู้คืนจากความเสียหาย

การย้ายข้อมูลและการปรับให้ทันสมัย

ช่วยให้ย้ายข้อมูลไปยังระบบคลาวด์ได้เร็วขึ้นด้วยโซลูชันที่มอบแนวทางที่ใช้งานได้จริงสำหรับการประเมิน การวางแผน และการสร้างเส้นทางการย้ายฐานข้อมูลที่เหมาะสมสำหรับองค์กรของคุณ

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 »