亚马逊云科技加速数据库服务在中国区域落地

亚马逊云科技与中国伙伴合作,推出Babelfish for Amazon Aurora PostgreSQL,支持SQL Server应用迁移,提供高性能数据库服务。专为微服务和多样化场景设计,帮助企业实现数据库现代化,降低成本并提升创新速度。

2021年11月24日,亚马逊云科技宣布通过与光环新网和西云数据的紧密合作,在中国区域(北京与宁夏)推出Babelfish for Amazon Aurora PostgreSQL,客户无需或只需很少的代码更改,便可直接在Amazon Aurora PostgreSQL上运行 Microsoft SQL Server应用。这是亚马逊云科技在数据库迁移服务方面,在现有的数据库架构转换、数据迁移服务之上,进一步提供应用程序迁移服务,帮助客户加速向云上数据库的平滑迁移。亚马逊云科技现已推出十多种数据库服务,针对不同应用场景需求而专门构建,为客户提供兼具高性能、高可用性、可扩展及成本效益的专用数据库服务,支撑客户现代化应用的快速部署及创新。亚马逊云科技不断加速数据库相关服务在中国区域的落地,2021年至今已经通过与光环新网和西云数据的合作新发布60多个数据库相关服务与功能。

亚马逊云科技大中华区产品部总经理顾凡表示,“越来越多的企业正通过现代化应用实现业务的快速发展,这对底层支撑的数据库的功能、性能、扩展性、成本效益提出了更高的要求。微服务作为实现应用现代化的重要途径,开发者需要选择专门构建的数据库来支撑微服务,应对多样化的应用场景需求,实现企业数据基础设施现代化。通过采用微服务、配合专门构建的数据库,企业可以摆脱传统单一的数据库在性能、功能、扩展性等方面的桎梏,有效提高创新速度,并且降低成本。”

目前,全球数十万客户正在采用亚马逊云科技数据库相关服务与功能,获得了更高的性能、扩展性、可用性以及更优的成本效益。

亚马逊云科技数据库“专库专用”,覆盖八大数据库类型,提供极致性能

亚马逊云科技目前提供十多种专门构建的数据库服务,支持关系、键值、文档、内存、图、时间序列、宽列和分类账八大数据类型。其中专为云平台打造的关系型数据库Amazon Aurora,是目前亚马逊云科技历史上用户数量增速最快的云服务。Amazon Aurora既具有传统商业数据库的高性能和可用性,又具有开源数据库的简单性和成本效益。Amazon Aurora与MySQL及PostgreSQL全面兼容,吞吐量是标准MySQL的5倍、标准PostgreSQL的3倍,成本却只有传统商业级数据的十分之一。Amazon Aurora提供可跨 3 个可用区(AZ)复制 6 个数据副本及AZ+1的高可用性。

键/值数据库服务Amazon DynamoDB ,专为海量数据、超大型工作负载而生,可以为世界级超大规模的应用程序提供支持。利用Amazon DynamoDB可以构建吞吐量和存储空间几乎无限的应用程序,在任意规模环境中提供一致的个位数毫秒响应时间,极其适合游戏、广告技术、移动互联以及其它需要任何规模的低延迟数据访问的应用程序。目前,亚马逊全球多个高流量网站和系统均采用Amazon DynamoDB作为数据库,在此前的亚马逊电商Prime Day 期间进行了数万亿次 API 调用,达到每秒 8,920 万次请求的峰值。

开创Serverless数据库,实现数据库的弹性伸缩

为进一步简化客户在创建、维护和扩展数据库方面的工作,实现高扩展性及自动伸缩容量,亚马逊云科技从2012年开始就陆续推出了Amazon DynamoDB、Amazon Aurora Serverless、Amazon Timestream(时间序列数据库服务)、Amazon Keyspaces(兼容 Apache Cassandra 的托管数据库服务)和Amazon Quantum Ledger Database (Amazon QLDB)(全托管的分类账数据库)等多种具有Serverless特性的数据库服务。其中,Amazon Aurora Serverless 已从V1版进化到V2版,Aurora Serverless V2可以在几分之一秒内将数据库工作负载从数百个事务扩展到数十万个事务,与按照峰值负载配置容量的成本相比,最多可节省 90% 的数据库成本。

专为全球分布式应用系统而设计,助力客户全球业务部署

基于亚马逊云科技遍及25个地理区域的81个可用区(AZ)全球基础设施,亚马逊云科技提供了多个可支持全球分布式应用系统的数据库功能,包括Amazon Aurora Global Database、Amazon DynamoDB Global Tables、Amazon ElastiCache for Redis Global Datastore、Amazon DocumentDB Global Clusters。其中,Amazon Aurora Global Database集群可跨越多个地理区域,跨区域数据复制延迟通常不超过1 秒;在发生区域级业务系统中断时,通常不超过1 分钟可实现跨区域灾难恢复,最大限度确保客户全球业务的连续性,还可以贴近各地终端用户,降低访问延迟,提高客户体验。

赋能数据库开发者,使用数据库查询语句就能进行机器学习操作

亚马逊云科技数据库服务与其AI/ML深度集成,推出Amazon Aurora ML、Amazon Neptune ML等特性,数据库开发者无需具备机器学习专业知识,只需使用熟悉的数据库语言,即可进行机器学习操作。其中,今年8月,亚马逊云科技通过与光环新网和西云数据的紧密合作,在中国区域推出Amazon Neptune ML。它借助由Deep Graph Library(DGL,面向图神经网络以及图机器学习的全新框架)和Amazon SageMaker 驱动的图神经网络(GNN),能在几小时内对图数据库中的数十亿关系进行进行基于机器学习的预测,可在知识图谱、欺诈检测或产品推荐等应用程序中发挥重大作用,通过所需的数十亿个节点/边所蕴含的关联关系进行推断。

提供灵活的数据库迁移方式,帮助客户平滑迁移

目前全球已有超过45万个数据库通过亚马逊云科技数据库迁移服务迁移至亚马逊云科技。亚马逊云科技提供多种创新的迁移服务帮忙客户迁移数据库,包括Amazon Schema Conversion Tool可转换数据库架构, Amazon Database Migration Service可迁移数据,新发布的Babelfish for Amazon Aurora PostgreSQL则可帮助客户迁移SQL Server应用程序。Babelfish for PostgreSQL源代码现已在Github开源。客户还可以通过亚马逊云科技Database Freedom项目,了解如何从传统商业数据迁移至云数据库。

此外,亚马逊云科技构建了强大的合作伙伴网络,通过合作伙伴网络成员服务帮助客户平滑迁移。伊克罗德 (eCloudrover) 信息科技是亚马逊云科技核心级咨询合作伙伴,并获得亚马逊云科技7项能力认证。数据库迁移服务是伊克罗德重点业务之一。此前曾帮助某知名游戏公司顺利完成从MySQL集群迁移至Amazon Aurora,将播放延迟保持在35毫秒以内,并获得高于MySQL数据库5倍的效能,并且以经济高效的方式对多种客户行为数据进行处理,使其总体成本降低了约40%。

众多中国客户采用亚马逊云科技数据库服务

在中国,华米科技、九州通、嘉谊互娱、虎牙直播等各行业客户,正在使用亚马逊云科技数据库相关服务。虎牙直播是一家以游戏直播为核心业务的技术驱动型内容公司,旗下主要产品包括国内知名游戏直播平台虎牙直播、风靡东南亚和南美的游戏直播平台NimoTV等,前者月活跃用户突破1.78亿,后者月活用户达到3,000万。在巩固扩大业务市场、提升海内外各地用户体验过程中,虎牙使用Amazon Aurora替换传统MySQL实现数倍性能提升,通过Amazon DynamoDB自动扩容、轻松应对10倍以上推送流量突增,利用Amazon ElastiCache for Redis 实现内存数据全球化,并使用Amazon Neptune 标定直播欺诈行为。

### 亚马逊云科技中国峰会会议详情与技术分享 亚马逊云科技中国峰会是亚马逊云科技每年在中国举办的重要技术盛会,旨在展示其最新的技术成果、产品及行业解决方案,并为参会者提供学习和交流的机会。以下是关于该峰会的相关信息: #### 会议时间与地点 2024年的亚马逊云科技中国峰会将在上海盛大开启[^3]。具体日期尚未明确提及,但通常此类峰会会在秋季举行,类似于2022年10月的安排[^2]。 #### 会议内容概览 - **技术展示**:峰会上将重点展示亚马逊云科技的前沿技术,包括全新自研计算及AI加速芯片、全栈Serverless架构以及AI驱动的下一代数据仓库等[^3]。 - **行业赋能**:通过自有技术展示、合作伙伴及客户的最佳应用案例场景还原,呈现多个板块的技术展览,帮助与会者全面感知云技术对行业发展的推动作用[^2]。 - **动手实践与认证**:参会者可以通过近百场技术主题演讲和动手实践环节,学习云原生部署和故障排除的最佳实践,并有机会获得专业认证[^3]。 #### 技术分享亮点 - **生成式AI**:亚马逊云科技全球CEO Matt Garman强调了生成式AI在中国市场的应用前景,并表示将加速行业应用落地[^4]。 - **云原生技术**:围绕云原生架构设计与优化,提供从理论到实践的全方位指导,助力企业实现高效数字化转型。 - **AI与大数据**:展示AI驱动的数据仓库技术,结合实际案例分析如何提升数据分析效率和业务决策能力[^3]。 ```python # 示例代码:使用Amazon SageMaker进行生成式AI模型训练 import sagemaker from sagemaker import get_execution_role from sagemaker.huggingface import HuggingFace role = get_execution_role() hyperparameters = {'epochs': 5, 'train_batch_size': 32} huggingface_estimator = HuggingFace(entry_point='train.py', source_dir='./source', instance_type='ml.p3.2xlarge', instance_count=1, role=role, transformers_version='4.6', pytorch_version='1.7', py_version='py36', hyperparameters=hyperparameters) huggingface_estimator.fit({'train': 's3://my-bucket/my-training-data'}) ``` #### 峰会的意义 亚马逊云科技中国峰会不仅是技术产品的展示平台,更是云计算领域的重要技术交流与汇聚场所。通过主会场、分论坛和技术展区的丰富活动,峰会为参会者提供了深入了解亚马逊云科技最新进展的机会[^1]。
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