亚马逊云计算服务
AWS 提供了丰富的数据库解决方案，涵盖关系型数据库、NoSQL 数据库、数据仓库、图数据库等，满足各种企业的数据存储需求。...
DynamoDB与EMR集成实现大规模数据导出与分析工作流构建
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...
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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。...
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AWS 的全球基础设施还具有高可用性和容灾能力。每个 AWS 区域由多个独立的可用区组成，即使某个数据中心发生故障，AWS 也能通过其他可用区无缝接管业务，确保服务不中断。这种架构设计大幅降低了企业因...
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。
AWS 还具备 身份和访问管理（IAM） 机制，企业可以基于最小权限原则（Least Privilege）分配员工权限，确保不同用户只能访问其职责范围内的资源。这种细粒度的访问控制能够有效防止内部数据
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
在数据安全方面，AWS 提供了 数据加密（Encryption） 机制，企业可以使用 AWS Key Management Service（KMS）管理加密密钥，确保数据在存储和传输过程中的安全性。同
在数字化时代，企业每天都会产生海量数据，如何高效存储、处理和分析这些数据，成为企业竞争力的关键。AWS 提供了一系列大数据分析工具，帮助企业将数据转化为有价值的商业洞察。
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
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
对于企业需要 AI 赋能的具体应用，AWS 还提供了一系列 预训练 AI 服务，例如：Amazon Rekognition：强大的图像和视频分析服务，可识别人脸、物体、文本等，广泛用于安防、内容审核、
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 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）。