对于需要更灵活的数据库存储方式,AWS 还提供 Amazon Aurora,这是一种兼容 MySQL 和 PostgreSQL 的高性能云原生数据库,支持 分布式存储 和 自动扩展,并具备 5 倍 M
AWS 的大数据分析工具帮助企业摆脱传统 IT 基础架构的限制,实现高效、低成本的大数据处理,助力企业做出更快、更精准的商业决策。
AWS 还提供 AWS Glue,这是一款无服务器的数据集成服务,可以自动发现、转换、清洗数据,并将数据流转到不同的数据存储或分析系统。例如,一家零售企业可以使用 Glue 自动从 POS 终端、线上
对于需要共享存储的应用,AWS 还提供 Amazon EFS(Elastic File System),这是一种分布式文件存储服务,能够自动扩展存储容量,适用于多台 EC2 服务器同时访问的数据场景,
对于 NoSQL 数据库,AWS 提供了 Amazon DynamoDB,它是一种完全托管的 键值存储数据库,能够支持高吞吐量和低延迟的数据访问,非常适用于电商、游戏、IoT 设备数据存储等场景。Dy
AWS 还提供了 自动扩展(Auto Scaling) 机制,能够根据流量负载的变化动态调整服务器数量。例如,一个在线教育平台在日常期间访问量可能较低,但在课程直播期间流量会激增。如果使用传统物理服务
AWS 还支持 无服务器计算(Serverless),如 AWS Lambda,使开发人员无需管理底层服务器,即可运行代码,按实际使用的计算时间计费。这种模式特别适用于事件驱动型应用,如 IoT 设备
AWS 提供的 Amazon EMR(Elastic MapReduce) 是一款全托管的大数据处理服务,支持 Apache Hadoop、Spark、Presto、Flink 等流行的大数据框架,企
以 AWS 的 EC2(Elastic Compute Cloud) 为例,它允许用户在几分钟内快速启动和管理云服务器,并提供按需付费、预留实例、竞价实例等多种计费模式,满足不同业务场景的需求。例如,
AWS 提供 Amazon SageMaker,这是一个完整的机器学习平台,涵盖数据准备、模型训练、部署和监控等全流程,适用于各种 AI 任务,如图像识别、语音识别、自然语言处理等。SageMaker