AWS 雲端資料庫

支援任何規模生成式 AI 應用程式的高效能、安全且可靠的基礎

為何要使用 AWS 資料庫?

AWS 資料庫為生成式 AI 應用程式和由資料驅動的應用程式提供高效能、安全且可靠的基礎,從而為企業和客戶創造價值。AWS 高效能資料庫可支援任何工作負載或使用案例,包括輸送量比替代產品快 3 至 5 倍的關聯式資料庫、具有微秒延遲的專用資料庫,以及具有最高召回率下最快輸送量的內建向量資料庫功能。AWS 提供無伺服器選項,即時根據需求進行擴充,不需再管理容量。AWS 資料庫憑藉靜態加密與傳輸中加密、網路隔離、身分驗證、異常解決,且嚴格遵守合規標準,提供無與倫比的安全性。由於資料會在 AWS 區域內的多個可用區域之間自動複寫,因此可靠性很高。AWS 全受管資料庫具有針對應用程式資料模型進行了最佳化的 15 個資料庫引擎,能簡化資料庫管理這類繁複的工作。

改善價格效能並優化成本的簡單方法

高達 20%+

價格效能比提升 (在 Amazon Aurora 和 Amazon RDS 上使用 AWS Graviton3)

高達 30%

透過 Amazon Aurora 優化讀取功能,以及提升高達 8 倍的查詢延遲來節省成本

高達 90%

成本節省 (使用 Amazon Aurora Serverless v2 和 Amazon Neptune Serverless)

高達 66%

成本節省 (從 S3 匯入的 Amazon DynamoDB 與具有佈建容量的用戶端型寫入)

高達 72%

使用 Amazon ElastiCache 提升輸送量並減少高達 71% 的延遲

高達 46%

使用 Amazon MemoryDB 提升輸送量並減少高達 21% 的 P99 延遲

資料庫服務

資料類型
範例
AWS 服務
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關聯式資料庫

關聯式資料庫儲存具有預定義結構描述及其之間關係的資料。這些資料庫旨在支援 ACID 交易,並保持引用完整性和強大的資料一致性。

                                                                               

傳統應用程式、企業資源規劃 (ERP)、客戶關係管理 (CRM)、電子商務、生成式 AI 使用案例 (例如,具有擷取增強產生功能的聊天機器人、相似性搜尋、推薦系統等)
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Amazon Aurora

專為雲端建立的 MySQL 和 PostgreSQL 相容關聯式資料庫。具備商業級資料庫的效能和可用性,但只需 1/10 的費用 

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Amazon Relational Database Service (RDS)

只要按幾下即可在雲端設定、操作和擴展關聯式資料庫

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Amazon Redshift

使用最快速且得到最廣泛使用的雲端資料倉儲分析所有資料

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鍵值資料庫

鍵值資料庫針對常見的存取模式進行了優化,通常用於儲存和擷取大量資料。這些資料庫即使在大量併發請求中,也能提供快速回應時間。

                                            

高流量 Web 應用程式、電子商務系統、遊戲應用程式、生成式 AI 使用案例 (例如,使用 DynamoDB 與 Amazon OpenSearch Service 的零 ETL 整合進行相似性搜尋)
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Amazon DynamoDB

獲得適用於任何規模的快速、靈活且無伺服器的 NoSQL 資料庫,以支援鍵值和文件工作負載

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記憶體內資料庫

記憶體內資料庫是用於需要即時存取資料的應用程式。藉由將資料直接儲存在記憶體中,這些資料庫在其毫秒延遲不足因應的情況中對應用程式提供微秒延遲。

                                                                                    

快取、工作階段管理、遊戲排行榜、地理空間應用程式、生成式 AI 使用案例 (例如,具有擷取增強產生功能的聊天機器人、語義快取、建議系統、詐騙偵測等)
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Amazon MemoryDB

可提供超快效能的 Redis OSS 相容的、耐用性記憶體資料庫服務。

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Amazon ElastiCache

使用可擴展的快取服務解鎖微秒延遲,與 Redis OSS 或 Memcached 相容。

                                                                               

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文件資料庫

文件資料庫旨在將半結構化資料儲存為類似 JSON 的文件。這些資料庫可協助開發人員快速建構和更新應用程式。

                                                       

內容管理、型錄、使用者設定檔、生成式 AI 使用案例 (例如,具有擷取增強產生功能的聊天機器人、相似性搜尋、推薦系統等)
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Amazon DocumentDB (與 MongoDB 相容)

使用與 MongoDB 相容的企業級文件資料庫服務輕鬆擴展 JSON 工作負載。

   

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圖形資料庫

應用程式會使用圖形資料庫,這些應用程式需要在毫秒延遲下大規模瀏覽以及查詢數百萬高度連接圖形資料集之間的關係。

                             

詐騙偵測、社交網路、建議引擎、生成式 AI 使用案例 (例如 GraphRAG、增強詐騙偵測、探索新答案等)
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Amazon Neptune

使用快速、可靠的圖形資料庫服務建置處理高度連接資料集的應用程式。

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寬欄型資料庫

寬欄型儲存是 NoSQL 資料庫的一種類型。使用表格、列和欄,但與關聯式資料庫不同,在同一張表格內,每列的欄名稱和格式可各自不同。

高擴展工業應用程式,適用於設備維護、叢集管理和路由優化
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Amazon Keyspaces

在可擴展、高可用且受管的寬欄資料庫服務上執行 Apache Cassandra 工作負載。

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時間序列資料庫

時間序列資料庫可從隨時間變化的大量資料以及跨時間間隔的查詢中,高效地收集、合成和推演出洞見。

物聯網 (IoT) 應用程式、DevOps、工業遙測
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Amazon Timestream

使用快速可擴展和無伺服器時間序列資料庫服務存放和分析數十億事件。

AWS 資料庫解決方案包括資料庫遷移、現代化和工作負載彈性,以提供可靠的路徑,並推進現代應用程式的快速發展。

工作負載彈性

依賴 AWS 提供工作負載彈性解決方案,包括備份、容錯移轉和復原,即使資料呈指數增長,也能確保營運持續性。AWS 提供多區域資料庫,可降低 AWS 區域的延遲,同時改善您的災難復原狀態。

遷移與現代化

透過解決方案提供實用方法來評估、規劃和建置適合組織的資料庫遷移路徑,以加速遷移至雲端。

Samsung 將三大洲的 11 億名使用者從 Oracle 遷移至 Amazon Aurora。

「Amazon Aurora 的可擴展性是最重要的優勢所在,特別是在專注於成本的情況下。 三星將每月資料庫成本降低 44%。」

- Salva Jung,首席架構師和工程經理

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案例研究

Experian 使用 Amazon DynamoDB 和 Amazon Aurora 的高可用性來實現 100% 的營運正常運行時間。 進一步了解 »

A+E Networks 使用無伺服器 AWS 資料庫,透過建立微型服務驅動的雲端原生應用程式來促進擴展。 進一步了解 »

Pokémon 遷移到 AWS 專用資料庫,每月可節省數萬美元。 進一步了解 »

國泰航空現代化 AWS 上的旅客收入優化系統,將效能提升 20%。 進一步了解 »