亚马逊云科技引领数据库正式进入云原生时代

近年来,云原生数据库持续加速数据库管理系统领域变革。根据 Gartner® 的报告《2022年全球软件市场数据 / Market Share: All Software Markets, 2022》*¹,亚马逊云科技在 2022 年有着全球数据库管理系统(DBMS)领域最大总营收(total revenue)[统计方式详见 Gartner® 的报告《2022年全球软件市场数据 / Market Share: All Software Markets, 2022]。  

亚马逊云科技取得如此骄人业绩,得益于云数据库管理系统领域的持续健康增长,以及亚马逊云科技在云计算和云数据库管理系统的领先地位。Gartner- 数据显示,“2021 年数据库管理系统超过 84% 的增长来自云数据库管理平台服务(dbPaaS)。”*² 而 Gartner 此前发布的《2022 年云数据库管理系统魔力象限》报告对全球 20 家供应商进行了评估,亚马逊云科技在纵轴执行能力和横轴愿景完整性两个维度分别处于最高、最右位置。(报告全文请访问:2022年Gartner云数据库管理系统魔力象限

十七年引领数据库持续创新

2006 年,亚马逊云科技诞生,云原生数据库创新开始。17 年来,亚马逊云科技围绕数据库密集地进行了一系列创新 —— 2006 年推出 Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)让数据存储上云;2009 年发布首个云数据库产品 Amazon Relational Database Service (Amazon RDS);2011 年发布全托管的内存数据库 Amazon ElastiCache;2012 年发布首个无服务器 NoSQL 数据库产品 Amazon DynamoDB,支持键值存储模型;2014 年发布首个云原生关系型数据库 Amazon Aurora;2016 年发布数据库迁移服务 Amazon Database Migration Service(Amazon DMS),简化传统数据库向云原生数据库的迁移;2017 年发布全球分布式数据库 Amazon DynamoDB Global Tables,提供了快速的本地性能和全球数据的故障转移能力;2018 年发布全球首个无服务器关系数据库 Amazon Aurora Serverless v1;2019 年发布兼容 MongoDB API 的文档数据库服务 Amazon  DocumentDB;2020 年发布时序数据库 Amazon Timestream;2021 年发布SQL Server 数据库快速迁移特性 Babelfish for Aurora PostgreSQL;2022 年发布 Amazon Aurora Serverless v2,进一步优化了无服务器数据库的性能和响应速度。 

针对不同场景专门构建数据库

亚马逊云科技提供十多种专门构建的数据库服务,全面覆盖各种数据管理场景和需求,除关系型数据库 Amazon Aurora 及 Amazon RDS 之外,还包括键/值数据库 Amazon DynamoDB、文档数据库 Amazon DocumentDB (兼容 MongoDB)、内存数据库 Amazon ElastiCache 及 Amazon MemoryDB for Redis、图数据库 Amazon Neptune、时间序列数据库 Amazon Timestream、宽列数据库 Amazon Keyspaces 和分类账数据库 Amazon Ledger Database Services (QLDB)。企业在每一个细分应用场景都可以使用最适合的数据库,充分发挥其性能、功能的优势。  

通过云上的无服务器技术,云原生数据库可以按需及时扩缩资源,实现极致弹性;由于无需管理服务器,也可以让客户更敏捷地进行应用创新。  

借助亚马逊云科技全球覆盖的基础设施和全球分布式数据库服务,客户可以轻松实现全球部署,保证全球客户一致的体验,保障数据高可用性,鼎力支持业务持续健康发展。  

数据库与数据分析和 AI 服务深度集成  

亚马逊云科技的数据库管理服务与大数据、AI 等服务紧密集成,帮助客户构建端到端的数据战略,涵盖数据存储、查询、数据分析、机器学习、商业智能、编目与治理的全链条。通过这些服务之间紧密集成,亚马逊云科技提供了一站式的数据平台,支持各种复杂的数据应用。例如,Amazon Redshift 提供全托管式 PB 级别的数据仓库服务,允许用户在云上进行大规模数据分析;Amazon S3 与 Amazon Redshift、Amazon EMR、Amazon Athena 等服务紧密集成,为大数据处理和分析提供强大支持;Amazon EMR 支持批处理、交互查询、机器学习、流处理等各种大数据处理模式,并集成了 Amazon S3、Amazon Redshift、Amazon DynamoDB 等服务,用户可以在 Amazon EMR  中直接处理这些服务中的数据;Amazon SageMaker 是一种完全托管的机器学习服务,集成了亚马逊云科技的大数据和数据库服务,用户可以直接处理这些服务中的数据,简化机器学习流程;Amazon QuickSight 作为商业智能服务,集成了亚马逊云科技的数据库和大数据服务,用户可以在 Amazon QuickSight 中直接访问和分析这些服务中的数据,然后对数据进行可视化分析。  

由此,客户可以借助亚马逊云科技实现云原生数据战略,探索数据之广,释放数据之能,在统一的数据治理和数据安全体系之上,建立面向未来的云原生数据基础设施,跨组织实现安全高效的数据一体化融合,并通过机器学习工具,用数据驱动智能创新。

丰富的服务、完善的解决方案可以帮助客户成功,也可以让亚马逊云科技赢得更多的客户机会,从而成就了亚马逊云科技在全球数据库管理系统领域的地位。  

引用来源:

*1 Gartner, Market Share:  All Software Markets, Neha Gupta et al., 2022, 2023.4.14 (G00788928)

*2 Gartner, Magic Quadrant™ for Cloud Database Management Systems , Henry Cook et al.,
2022. 12.13 ; 此报告在 2014-2019 年间用名 Magic Quadrant for Operational Database Management Systems from 2014–2019。 

免责声明:

该图表由 Gartner, Inc. 发布,其作为更大的研究文档的一部分,应当根据整个文档的上下文进行评估。该 Gartner 文档可根据亚马逊云科技的请求提供。

Gartner 并未在其研究报告中支持任何供应商、产品或服务,也并未建议科技用户只选择该等获最高评分或其它称号的供应商。Gartner 的研究报告含有 Gartner 研究与顾问组织的意见,且该意见不应被视作事实陈述。就该研究报告而言,Gartner 放弃做出所有明示或默示的保证,包括任何有关适销性或某一特定用途适用性的保证。Gartner 和Magic Quadrant 是 Gartner, Inc. 和/或其关联公司在美国和国际上的商标和服务标识,并在获得许可的情况下在此使用。保留所有权利。

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