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
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 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
企业可以通过 AWS 轻松实现全球部署,无论是电商平台、金融科技公司,还是游戏开发企业,都可以利用 AWS 的基础设施在目标市场就近部署服务器,减少网络延迟,提高用户体验。例如,一家在中国运营的跨境电
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 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
网络安全方面,AWS 提供 Amazon VPC(虚拟私有云),企业可以在 AWS 上创建完全隔离的网络环境,并通过 安全组(Security Groups) 和 网络访问控制列表(NACLs) 进行
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
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)。