北京2022年9月23日 /美通社/ -- 亞馬遜云科技宣布將進一步推動云原生數據庫服務在汽車、制造、金融等傳統行業(yè)中的應用，幫助企業(yè)打造數字化轉型的新基建。隨著越來越多傳統行業(yè)企業(yè)遷移上云，具有高性能、高可用性和可伸縮性以及高安全性等特征的云上托管數據庫及云原生數據庫，正成為企業(yè)實現敏捷高效創(chuàng)新，打破傳統數據庫瓶頸的首選。亞馬遜云科技一直通過不斷創(chuàng)新推動云上數據庫服務的迭代與發(fā)展，目前已推出15種專門構建的云上托管數據庫服務，幫助傳統行業(yè)企業(yè)從海量多樣化數據中獲取洞察能力，并降低使用成本。目前，全球已有超過65萬個數據庫通過亞馬遜云科技數據庫遷移服務遷移至亞馬遜云科技。

亞馬遜云科技大中華區(qū)產品部總經理陳曉建表示："數據作為企業(yè)的核心資產和創(chuàng)新的主要推動力，企業(yè)需要率先夯實數據庫這一新基建，為數字化轉型打下堅實的地基。作為云計算領域的引領者，亞馬遜云科技不斷推動云服務的創(chuàng)新，也在積極探索公有云架構與數據庫演進的結合，希望通過云原生數據庫服務的創(chuàng)新，幫助各行業(yè)企業(yè)展開云上創(chuàng)新之旅。"

隨著數字化進程的不斷提速，各行業(yè)企業(yè)面對數據量指數級暴漲和數據類型及應用場景的多元細分等諸多挑戰(zhàn)，對數據庫性能、擴展性、高可用性以及成本效益等需求也愈發(fā)嚴苛。其中，傳統行業(yè)企業(yè)由于行業(yè)的特定應用需求以及歷史遺留數據等，面臨的挑戰(zhàn)更為艱巨。例如，汽車行業(yè)企業(yè)需要處理如車聯網產生的海量以及多樣化數據；制造業(yè)中的智能家居/設備類企業(yè)，需要管理不同生命周期數據并生成洞察；金融業(yè)需要減少成本并提升風險控制能力等等。云數據庫尤其是云原生數據庫由于具有強大性能、高可用性、可擴展性、支持多場景需求且具備成本效益等優(yōu)勢，正成為越來越多傳統行業(yè)企業(yè)的選擇。

率先開啟云上托管數據庫服務，引領并推動云原生數據庫服務的發(fā)展

亞馬遜云科技一直在引領云計算的發(fā)展，并推動云數據庫的迭代與發(fā)展。早在2009年，亞馬遜云科技就發(fā)布了Amazon Relational Database Service(Amazon RDS)，從此開啟了云上托管數據庫服務的新模式。Amazon RDS從開始支持MySQL一種，發(fā)展到現在已支持六大數據庫引擎。我們早在2007年發(fā)布了Dynamo論文，定義了NoSQL運動，并于2012年推出首個云原生數據庫Amazon DynamoDB，讓數據庫以前所未有的方式擁抱云計算的高性能、可擴展性和高可用性，開啟了云原生數據庫的序幕。2014年，我們推出了云原生的關系型數據庫Amazon Aurora，該服務目前是亞馬遜云科技歷史上用戶數量增速最快的云服務。為了進一步簡化客戶在創(chuàng)建、維護和擴展數據庫方面的工作，我們還推出了多種具有Serverless特性的數據庫，讓數據庫的擴展性及自動伸縮容量達到新的高度，其中Amazon Aurora Serverless V2可以在幾分之一秒內將數據庫工作負載從數百個事務擴展到數十萬個事務，與按照峰值負載配置容量的成本相比，最多可節(jié)省 90% 的數據庫成本。

賦能汽車行業(yè)處理海量以及多樣化數據

隨著汽車行業(yè)企業(yè)在自動駕駛和車聯網等創(chuàng)新領域的布局，汽車早已從只是機械系統即硬件上的創(chuàng)新，發(fā)展為機械加電子系統的創(chuàng)新。汽車企業(yè)需要處理海量的、多種類型的數據如汽車基礎數據、交通和基礎設施數據、用戶及其行為等數據，并從中充分挖掘數據的價值，為企業(yè)的業(yè)務創(chuàng)新和運營效率提升提供原動力。

企業(yè)要高效處理不同類型數據，就需要為不同業(yè)務場景找到"理想"的數據庫。亞馬遜云科技的數據庫服務廣泛支持關系、鍵值、文檔、內存、圖、時間序列、寬列和分類賬八大數據庫類型，"專庫專用"為企業(yè)提供極致性能。例如，可使用云原生的關系數據庫Amazon Aurora以及時序數據庫Amazon Timestream管理汽車基礎數據，使用鍵/值數據庫Amazon DynamoDB和文檔數據庫Amazon DocumentDB管理交通和基礎設施數據，使用圖數據庫Amazon Neptune管理用戶行為數據等。其中，Amazon DynamoDB專為海量數據、超大型工作負載而生，可以為超大規(guī)模的應用程序提供支持。

賦能制造業(yè)釋放數據不同生命周期價值并獲得數據洞察

數據是驅動制造業(yè)企業(yè)加速發(fā)展的關鍵因素。除海量、多種類型數據的挑戰(zhàn)外，制造業(yè)企業(yè)往往還會面臨如管理不同生命周期數據、解決數據孤島等挑戰(zhàn)。以智能家居/設備企業(yè)為例，企業(yè)可能需要管理包括基于家庭的自動化設備（如電燈、白色家電、電視等）、家庭安全和監(jiān)控設備（如智能恒溫器、安全攝像頭等）以及家庭網絡設備所產生的（如WIFI路由器和調制解調器）具有生命周期性質的數據，并希望從這些數據中獲得洞察，為最終用戶提供更好的服務體驗。

隨著時間的推移，企業(yè)需要處理的數據量增長迅速，企業(yè)往往需要在成本、訪問頻率之間進行平衡。為解決客戶的這些挑戰(zhàn)，亞馬遜云科技提供具有數據分層功能的數據庫服務，包括Amazon Timestream、Amazon DynamoDB以及Amazon ElastiCache for Redis，可以幫助制造業(yè)企業(yè)將大量低訪問頻率的歷史數據進行冷熱數據分離，并自動進行分層存儲。該功能可廣泛應用于制造業(yè)的智能家居、智能可穿戴設備和工業(yè)生產設備監(jiān)控產生的數據生命周期管理場景，幫助企業(yè)提升性能并優(yōu)化成本。

此外，亞馬遜云科技圖數據庫Amazon Neptune可以存儲數十億個關系，可將圖數據查詢延遲降低到毫秒級，幫助制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)建工業(yè)知識圖譜或整合產品關系數據以提供數據洞察。西門子工業(yè)自動化產品成都生產及研發(fā)基地利用Amazon Neptune構建云邊一體產線知識圖譜應用試點，有效管理工業(yè)生產環(huán)境下的眾多生產元素，滿足現實生產過程中的復雜需求，為生產人員提供及時專業(yè)的現場自助式服務。西門子工業(yè)自動化產品(成都)有限公司信息技術部經理楊健表示："建設工業(yè)制造系統的數字化需要借助工業(yè)知識圖譜，基于Amazon Neptune，我們初步實現了產線故障知識圖譜，這讓我們具備了云端彈性的計算調度能力和海量擴展的數據處理能力，機器學習功能的加入讓知識圖譜具備了自我進化的能力。我們相信云原生數據庫將是制造業(yè)實現數字化的重要路徑。"

賦能金融業(yè)加強風險控制并拓展全球業(yè)務

金融行業(yè)正通過數字化轉型來推動新應用場景的發(fā)展，但卻面臨高昂的數據庫成本、眾多海量數據來源以及風險控制效率低下等挑戰(zhàn)。以風險控制為例，隨著數字化、電子化的發(fā)展，金融風險日益呈現規(guī)?；㈦[蔽性、動態(tài)變化的特征，這給金融機構帶來了巨大的識別挑戰(zhàn)。金融機構希望通過實時的對大規(guī)模數據進行復雜的關聯鏈路分析，提升風險控制。其中，亞馬遜云科技Amazon Neptune專為挖掘數據間復雜關系而優(yōu)化設計，能在幾毫秒內查詢數十億種關系，且無需運維操作即可針對海量數據隨時添加新的數據維度，可幫助金融機構提升風險控制。

面對需要支持全球業(yè)務提升客戶體驗及業(yè)務連續(xù)性需求，亞馬遜云科技提供全球數據庫解決方案，可幫助金融機構輕松將數據庫讀取擴展至世界范圍，讓數據更靠近各地區(qū)的用戶。亞馬遜云科技還提供三個可用區(qū)的災備保護能力，有效保障金融機構全球業(yè)務的一致性與連續(xù)性。亞馬遜云科技全球數據庫服務具體包括Amazon Aurora Global Database、 Amazon DynamoDB Global Tables、Amazon Neptune Global Database、Amazon DocumentDB Global Clusters以及Amazon ElastiCache for Redis Global Datastore。

此外，亞馬遜云科技構建了強大的合作伙伴網絡，通過合作伙伴網絡成員的服務幫助各行業(yè)客戶基于云上托管以及云原生數據開展創(chuàng)新。深圳市融聚匯信息科技有限公司（融聚匯）是一家金融數據服務提供商，為超過100家機構客戶提供境外金融信息服務。融聚匯產品總監(jiān)向坤表示："行情資訊數字化是我們的客戶實現服務升級的核心驅動力?；趤嗰R遜云科技云原生的高性能關系數據庫服務Amazon Aurora，融聚匯構建了一站式的金融行情SaaS服務云平臺，能夠讓客戶簡便、快速地進行應用服務和應用創(chuàng)新，實現低成本的數字化轉型。通過Amazon Aurora，我們將數據跨區(qū)存儲，實現了無感災難恢復，可用性可以達到99.99%；每秒并發(fā)查詢效率也提升了近5倍，進一步滿足金融業(yè)務場景高并發(fā)的需求；在成本方面，Aurora的彈性擴展能力還幫助我們節(jié)約了30%的硬件成本。"