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 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 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。
安全性是企业上云时最关心的问题之一,而 AWS 作为全球领先的云服务提供商,提供了行业最高级别的安全保障。AWS 遵循全球多项合规认证标准,包括 ISO 27001、SOC 2、PCI DSS 等,确
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
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 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)。
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
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 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