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。
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 提供了多种计算实例,从适用于一般工作负载的通用型实例(如 T 系列、M 系列),到专为高性能计算优化的 C 系列,再到适用于 AI 训练和大数据分析的 GPU 实例(如 P 系列、G 系列)。
此外,AWS 还提供 Amazon Athena,这是一款基于 SQL 查询 S3 存储数据 的无服务器分析工具,企业无需搭建和管理数据库,即可直接对存储在 S3 的数据进行查询和分析,适用于日志分析
对于需要高性能数据仓库的企业,AWS 提供 Amazon Redshift,它采用列式存储技术,支持并行查询,能够在几秒钟内处理 PB 级数据,并且提供 机器学习优化查询 功能,使分析性能提升 10
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
AWS 提供了一系列高性能、可扩展的存储服务,满足不同企业的业务需求。无论是大数据存储、数据库存储、对象存储,还是文件存储,AWS 都能提供稳定可靠的解决方案。
最受欢迎的存储服务之一是 Amazon S3(Simple Storage Service),它是一种对象存储服务,提供 99.999999999%(11 个 9)的数据持久性,几乎消除了数据丢失的可
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 在人工智能(AI)和机器学习(ML)领域处于行业领先地位,提供了一系列 AI/ML 服务,帮助企业快速构建智能应用,提升业务效率。