Datenbanken

AWS Datenbanken bieten eine leistungsstarke, sichere und zuverlässige Grundlage für generative KI-Lösungen und datengesteuerte Anwendungen, die Ihrem Unternehmen und Ihren Kunden einen Mehrwert bieten.

Jeder Service wird im Anschluss an das Diagramm beschrieben. Informationen zur Entscheidung, welcher Dienst Ihren Anforderungen am besten entspricht, finden Sie unter Auswahl eines AWS Datenbankdienst. Allgemeine Informationen finden Sie unter AWS Cloud Datenbanken.

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Compare AWS Datenbankdienste

Datenbank	Anwendungsfälle	AWSDienste
Relational	Herkömmliche Anwendungen, Unternehmensressourcenplanung (ERP), Kundenbeziehungsmanagement (CRM), E-Commerce	Amazon Aurora — Entwickelt für beispiellose hohe Leistung und Verfügbarkeit auf globaler Ebene mit voller My SQL - und Postgre-Kompatibilität SQL Amazon RDS — Mit nur wenigen Klicks eine relationale Datenbank in der Cloud einrichten, betreiben und skalieren Amazon Redshift — Gewinnen Sie schneller Erkenntnisse mit schnellem, einfachem und sicherem Cloud-Data Warehousing in großem Maßstab
Schlüssel-Wert	Webanwendungen mit hohem Datenaufkommen, E-Commerce-Systeme, Spieleanwendungen	Amazon DynamoDB — Schnell, flexibel Kein SQL Datenbankservice für Leistung im einstelligen Millisekundenbereich in jeder Größenordnung
In-Memory	Caching, Sitzungsverwaltung, Gaming-Bestenlisten, Geodatenanwendungen	Amazon ElastiCache — Nutzen Sie die Latenz im Mikrosekundenbereich und skalieren Sie mit In-Memory-Caching Amazon MemoryDB — Redis-kompatibler, langlebiger In-Memory-Datenbankservice für ultraschnelle Leistung
Dokument	Inhaltsverwaltung, Kataloge, Benutzerprofile	Amazon DocumentDB (mit MongoDB-Kompatibilität) — Skalieren Sie JSON Workloads mühelos mit einem vollständig verwalteten Dokumentendatenbank-Service
Wide-Column-Datenbanken	Hochwertige industrielle Apps für die Gerätewartung, das Flottenmanagement und die Routenoptimierung	Amazon Keyspaces — Ein skalierbarer, hochverfügbarer und verwalteter Apache Cassandra-kompatibler Datenbankservice
Diagramm	Betrugserkennung, soziale Netzwerke, Empfehlungsmaschinen	Amazon Neptune — Graph-Anwendungen mit stark vernetzten Datensätzen erstellen und ausführen
Zeitreihen	Anwendungen für das Internet der Dinge (IoT) DevOps, industrielle Telemetrie	Amazon Timestream — Schnelle, skalierbare, serverlose Zeitreihendatenbank
Ledger	Aufzeichnungssysteme, Lieferkette, Registrierungen, Banktransaktionen	Amazon Ledger Database Service (QLDB) — Führen Sie ein unveränderliches, kryptografisch verifizierbares Protokoll von Datenänderungen

Amazon Aurora

Amazon Aurora ist eine My SQL - und SQL Postgre-kompatible relationale Datenbank-Engine, die die Geschwindigkeit und Verfügbarkeit kommerzieller High-End-Datenbanken mit der Einfachheit und Kosteneffizienz von Open-Source-Datenbanken kombiniert.

Amazon Aurora ist bis zu fünfmal schneller als standardmäßige SQL My-Datenbanken und dreimal schneller als SQL Standard-Postgre-Datenbanken. Es bietet die Sicherheit, Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit kommerzieller Datenbanken zu einem Zehntel ^{der Kosten.} Amazon Aurora wird vollständig von Amazon Relational Database Service (AmazonRDS) verwaltet, der zeitaufwändige Verwaltungsaufgaben wie Hardwarebereitstellung, Datenbankeinrichtung, Patching und Backups automatisiert.

Amazon Aurora verfügt über ein verteiltes, fehlertolerantes Speichersystem mit automatischer Fehlerbehebung, das automatisch auf bis zu 128 TB pro Datenbank-Instance skaliert wird. Es bietet hohe Leistung und Verfügbarkeit mit bis zu 15 Read Replicas mit niedriger Latenz, point-in-time Wiederherstellung, kontinuierlichem Backup auf Amazon S3 und Replikation über drei Availability Zones ()AZs.

Amazon Aurora I/O-Optimized ist eine Cluster-Konfiguration, die ein verbessertes Preis-Leistungs-Verhältnis und vorhersehbare Preise für Kunden mit I/O-intensiven Anwendungen wie E-Commerce-Anwendungen, Zahlungsabwicklungssystemen und Finanzanwendungen bietet. Aurora-Optimized bietet eine verbesserte Leistung, erhöht den Durchsatz und reduziert die Latenz, um Ihre anspruchsvollsten Workloads zu unterstützen. Sie können bis zu 40 Prozent Kosten sparen, wenn Ihre I/O-Ausgaben 25 Prozent Ihrer aktuellen Aurora-Datenbankausgaben übersteigen.

Amazon Aurora My SQL Zero ETL Integration mit Amazon Redshift, jetzt in der öffentlichen Vorschauversion verfügbar, ermöglicht Analysen und maschinelles Lernen von Daten, die in Aurora My SQL -Compatible Edition gespeichert sind, nahezu in Echtzeit. In Aurora geschriebene Transaktionsdaten stehen Ihnen innerhalb von Sekunden in Amazon Redshift zur Verfügung, ohne dass komplexe Daten-Pipelines erstellt und verwaltet werden müssen.

Amazon-DynamoDB

Amazon DynamoDB ist eine Schlüsselwert- und Dokumentendatenbank, die in jeder Größenordnung eine Leistung im einstelligen Millisekundenbereich bietet. Es handelt sich um eine vollständig verwaltete, regionsübergreifende Datenbank mit integrierter Sicherheit, Sicherung und Wiederherstellung sowie In-Memory-Caching für Anwendungen im Internet. DynamoDB kann mehr als 10 Billionen Anfragen pro Tag verarbeiten und Spitzenwerte von mehr als 20 Millionen Anfragen pro Sekunde unterstützen.

Viele der weltweit am schnellsten wachsenden Unternehmen wie Lyft, Airbnb und Redfin sowie Unternehmen wie Samsung, Toyota und Capital One sind auf die Größe und Leistung von DynamoDB angewiesen, um ihre geschäftskritischen Workloads zu unterstützen.

Hunderttausende von AWS Kunden haben sich für DynamoDB als Schlüsselwert- und Dokumentendatenbank für Mobilgeräte, Internet, Spiele, Werbetechnologie, Internet der Dinge (IoT) und andere Anwendungen entschieden, die Datenzugriff mit niedriger Latenz in jeder Größenordnung benötigen. Erstellen Sie eine neue Tabelle für Ihre Anwendung und lassen Sie DynamoDB den Rest erledigen.

Amazon ElastiCache

Amazon ElastiCache ist ein Webservice, der es einfach macht, einen In-Memory-Cache in der Cloud bereitzustellen, zu betreiben und zu skalieren. Der Service verbessert die Leistung von Webanwendungen, indem er es Ihnen ermöglicht, Informationen aus schnellen, verwalteten In-Memory-Caches abzurufen, anstatt sich ausschließlich auf langsamere festplattenbasierte Datenbanken zu verlassen.

ElastiCache unterstützt zwei Open-Source-In-Memory-Caching-Engines:

• Redis — ein schneller, quelloffener, speicherinterner Schlüsselwertdatenspeicher zur Verwendung als Datenbank, Cache, Nachrichtenbroker und Warteschlange. Amazon ElastiCache (RedisOSS) ist ein Redis-kompatibler In-Memory-Service, der die Leistungsfähigkeit von Redis sowie die Verfügbarkeit, Zuverlässigkeit ease-of-use und Leistung bietet, die für die anspruchsvollsten Anwendungen geeignet sind. Es sind sowohl Einzelknoten- als auch Cluster mit bis zu 15 Shards verfügbar, was eine Skalierbarkeit auf bis zu 3,55 TiB In-Memory-Daten ermöglicht. Amazon ElastiCache (RedisOSS) ist vollständig verwaltet, skalierbar und sicher. Dies macht es zu einem idealen Kandidaten für leistungsstarke Anwendungsfälle wie Web, mobile Apps, Spiele, Werbetechnologie und IoT.

• Memcached — ein weit verbreitetes Caching-System für Speicherobjekte. Amazon ElastiCache (Memcached) ist protokollkonform mit Memcached, sodass beliebte Tools, die Sie heute in bestehenden Memcached-Umgebungen verwenden, problemlos mit dem Service zusammenarbeiten.

Amazon ElastiCache Serverless ist eine serverlose Option für Amazon ElastiCache , die die Cache-Verwaltung vereinfacht und sofort skaliert werden kann, um die anspruchsvollsten Anwendungen zu unterstützen. Mit ElastiCache Serverless können Sie in weniger als einer Minute einen hochverfügbaren und skalierbaren Cache erstellen, sodass Sie die Cache-Cluster-Kapazität nicht mehr planen, bereitstellen und verwalten müssen. ElastiCache Serverless speichert Daten automatisch redundant in mehreren Availability Zones (AZs) und bietet ein Service Level Agreement () mit einer Verfügbarkeit von 99,99%. SLA Mit ElastiCache Serverless zahlen Sie für die gespeicherten Daten und die Rechenleistung, die von Ihrem Workload verbraucht werden, ohne Vorabverpflichtungen oder zusätzliche Kosten.

Amazon Keyspaces (für Apache Cassandra)

Amazon Keyspaces (für Apache Cassandra) ist ein skalierbarer, hochverfügbarer und verwalteter Apache Cassandra-kompatibler Datenbankservice. Mit Amazon Keyspaces können Sie Ihre Cassandra-Workloads ausführen auf AWS mit demselben Cassandra-Anwendungscode und denselben Entwicklertools, die Sie heute verwenden. Sie müssen keine Server bereitstellen, patchen oder verwalten und Sie müssen keine Software installieren, warten oder betreiben. Amazon Keyspaces ist serverlos, sodass Sie nur für die Ressourcen zahlen, die Sie nutzen, und der Service kann Tabellen als Reaktion auf den Anwendungsdatenverkehr automatisch nach oben und unten skalieren. Sie können Anwendungen erstellen, die Tausende von Anfragen pro Sekunde mit praktisch unbegrenztem Durchsatz und Speicherplatz bearbeiten. Daten werden standardmäßig verschlüsselt und Amazon Keyspaces ermöglicht es Ihnen, Ihre Tabellendaten mithilfe von point-in-time Recovery kontinuierlich zu sichern. Amazon Keyspaces bietet Ihnen die Leistung, Elastizität und Unternehmensfunktionen, die Sie benötigen, um geschäftskritische Cassandra-Workloads skalierbar zu betreiben.

Amazon MemoryDB

Amazon MemoryDB ist ein Redis-kompatibler, langlebiger In-Memory-Datenbankservice, der ultraschnelle Leistung bietet. Er wurde speziell für moderne Anwendungen mit Microservices-Architekturen entwickelt.

MemoryDB ist mit Redis, einem beliebten Open-Source-Datenspeicher, kompatibel und ermöglicht es Kunden, schnell Anwendungen mit denselben flexiblen und benutzerfreundlichen Redis-Datenstrukturen und Befehlen zu erstellenAPIs, die sie bereits heute verwenden. Mit MemoryDB werden alle Ihre Daten im Arbeitsspeicher gespeichert, sodass Sie Leselatenz im Mikrosekundenbereich und Schreibvorgänge im einstelligen Millisekundenbereich sowie einen hohen Durchsatz erreichen können. MemoryDB speichert Daten auch dauerhaft in mehreren Availability Zones mithilfe eines verteilten Transaktionsprotokolls, um ein schnelles Failover, Datenbankwiederherstellung und Knotenneustarts zu ermöglichen. MemoryDB bietet sowohl In-Memory-Leistung als auch Multi-AZ-Beständigkeit und kann als leistungsstarke Primärdatenbank für Ihre Microservices-Anwendungen verwendet werden. Dadurch entfällt die Notwendigkeit, sowohl einen Cache als auch eine dauerhafte Datenbank separat zu verwalten.

Amazon Neptune

Amazon Neptune ist ein schneller, zuverlässiger und vollständig verwalteter Graphdatenbank-Service, der es einfach macht, Anwendungen zu erstellen und auszuführen, die mit stark verbundenen Datensätzen arbeiten. Der Kern von Amazon Neptune ist eine speziell entwickelte, leistungsstarke Graphdatenbank-Engine, die für das Speichern von Milliarden von Beziehungen und das Abfragen des Graphen mit einer Latenz von Millisekunden optimiert ist. Amazon Neptune unterstützt die gängigen Graphmodelle Property Graph und W3C sowie die jeweiligen Abfragesprachen Apache TinkerPop Gremlin undRDF, sodass Sie auf einfache Weise Abfragen erstellen könnenSPARQL, mit denen Sie effizient in stark vernetzten Datensätzen navigieren können. Neptune unterstützt Anwendungsfälle für Graphen wie Empfehlungs-Engines, Betrugserkennung, Wissensgraphen, Wirkstoffforschung und Netzwerksicherheit.

Amazon Neptune ist hochverfügbar und bietet Read Replicas, point-in-time Wiederherstellung, kontinuierliches Backup auf Amazon S3 und Replikation über Availability Zones hinweg. Neptune ist sicher und unterstützt Verschlüsselung im Ruhezustand. Neptune wird vollständig verwaltet, sodass Sie sich nicht mehr um Datenbankverwaltungsaufgaben wie Hardwarebereitstellung, Software-Patching, Einrichtung, Konfiguration oder Backups kümmern müssen.

Amazon Neptune Analytics ist eine Analyse-Datenbank-Engine für die schnelle Analyse großer Mengen von Grafikdaten, um Erkenntnisse zu gewinnen und Trends aus Daten zu finden, die in Amazon S3 S3-Buckets oder einer Neptune-Datenbank gespeichert sind. Neptune Analytics verwendet integrierte Algorithmen, Vektorsuche und In-Memory-Computing, um Abfragen von Daten mit zig Milliarden von Beziehungen innerhalb von Sekunden auszuführen.

Amazon Relational Database Service

Amazon Relational Database Service (AmazonRDS) macht es einfach, eine relationale Datenbank in der Cloud einzurichten, zu betreiben und zu skalieren. Es bietet kosteneffiziente und anpassbare Kapazität und automatisiert gleichzeitig zeitaufwändige Verwaltungsaufgaben wie Hardwarebereitstellung, Datenbankeinrichtung, Patching und Backups. So können Sie sich auf Ihre Anwendungen konzentrieren, sodass Sie ihnen die schnelle Leistung, Hochverfügbarkeit, Sicherheit und Kompatibilität bieten können, die sie benötigen.

Amazon RDS ist für verschiedene Datenbank-Instance-Typen verfügbar — optimiert für Speicher, Leistung oder I/O — und bietet Ihnen sechs bekannte Datenbank-Engines zur Auswahl, darunter My, MariaDB, PostgreSQL, Oracle Database, Microsoft Server SQL und Amazon on SQL RDS AWS Outposts. Sie können das verwenden AWS Database Migration Serviceum Ihre bestehenden Datenbanken einfach zu Amazon RDS zu migrieren oder zu replizieren.

Amazon RDS für Db2

Amazon RDS for Db2 macht es einfach, Db2-Bereitstellungen in der Cloud einzurichten, zu betreiben und zu skalieren. Amazon RDS automatisiert zeitaufwändige Datenbankverwaltungsaufgaben wie Bereitstellung, Backups, Software-Patching, Überwachung und mehr, um Zeit für Innovationen zu gewinnen und den Geschäftswert zu steigern. Es bietet außerdem Hochverfügbarkeit mit Multi-AZ-Bereitstellung, Disaster-Recovery-Lösungen mit regionsübergreifenden Backups und Sicherheitsfunktionen zur Unterstützung Ihrer geschäftskritischen Workloads. Darüber hinaus können Sie die Integration mit anderen und IBM AWS Services, um neue Erkenntnisse zu gewinnen und Ihre Analytics-Workloads zu skalieren.

Amazon RDS auf VMware

Mit Amazon Relational Database Service (AmazonRDS) on VMware können Sie verwaltete Datenbanken in lokalen VMware Umgebungen mithilfe der RDS Amazon-Technologie bereitstellen, die Hunderttausende von AWS Kunden. Amazon RDS bietet kosteneffiziente und anpassbare Kapazität und automatisiert gleichzeitig zeitaufwändige Verwaltungsaufgaben wie Hardwarebereitstellung, Datenbankeinrichtung, Patches und Backups, sodass Sie sich auf Ihre Anwendungen konzentrieren können. Amazon RDS on VMware bietet dieselben Vorteile für Ihre lokalen Bereitstellungen und macht es einfach, Datenbanken in VMware vSphere privaten Rechenzentren einzurichten, zu betreiben und zu skalieren oder sie zu migrieren AWS.

VMwareMit Amazon RDS on können Sie dieselbe einfache Oberfläche für die Verwaltung von Datenbanken in lokalen VMware Umgebungen verwenden wie in AWS. Sie können Amazon RDS auf VMware Datenbanken ganz einfach auf RDS Amazon-Instances replizieren in AWS, ermöglicht kostengünstige Hybridbereitstellungen für Disaster Recovery, Read Replica Bursting und optionale langfristige Aufbewahrung von Backups in Amazon Simple Storage Service (Amazon S3).

Amazon Quantum Ledger-Datenbank (AmazonQLDB)

Amazon QLDB ist eine vollständig verwaltete Hauptbuchdatenbank, die ein transparentes, unveränderliches und kryptografisch verifizierbares Transaktionsprotokoll bereitstellt, das einer zentralen vertrauenswürdigen Behörde gehört. Amazon QLDB verfolgt jede Änderung der Anwendungsdaten und führt einen vollständigen und überprüfbaren Verlauf der Änderungen im Laufe der Zeit.

Ein Ledger (Hauptbuch) wird normalerweise verwendet, um einen Verlauf der wirtschaftlichen und finanziellen Aktivitäten eines Unternehmens aufzuzeichnen. Viele Unternehmen entwickeln Anwendungen mit Ledger-ähnlichen Funktionen, weil sie eine genaue Historie der Daten ihrer Anwendungen beibehalten möchten, z. B. um den Verlauf von Gutschriften und Belastungen bei Banktransaktionen nachzuverfolgen, die Datenherkunft eines Versicherungsanspruchs zu verifizieren oder die Bewegung eines Artikels in einem Lieferkettennetzwerk nachzuverfolgen. Ledger-Anwendungen werden häufig mithilfe von Prüfungstabellen oder Prüfpfaden implementiert, die in relationalen Datenbanken erstellt werden. Der Aufbau von Auditfunktionen mit relationalen Datenbanken ist jedoch zeitaufwändig und anfällig für menschliche Fehler. Es erfordert eine kundenspezifische Entwicklung, und da relationale Datenbanken nicht von Natur aus unveränderlich sind, sind unbeabsichtigte Änderungen an den Daten schwer nachzuverfolgen und zu überprüfen. Alternativ können Blockchain-Frameworks wie Hyperledger Fabric und Ethereum auch als Ledger verwendet werden. Dies erhöht jedoch die Komplexität, da Sie ein ganzes Blockchain-Netzwerk mit mehreren Knoten einrichten, dessen Infrastruktur verwalten und von den Knoten verlangen müssen, dass jede Transaktion validiert wird, bevor sie dem Ledger hinzugefügt werden kann.

Amazon QLDB ist eine neue Datenbankklasse, die den komplexen Entwicklungsaufwand für die Erstellung eigener Ledger-ähnlicher Anwendungen überflüssig macht. Die Änderungshistorie Ihrer Daten ist unveränderlich — sie kann nicht verändert oder gelöscht werden — und mithilfe von Kryptografie können Sie leicht überprüfen, ob keine unbeabsichtigten Änderungen an den Daten Ihrer Anwendung vorgenommen wurden. QLDB QLDBverwendet ein unveränderliches Transaktionsprotokoll, ein sogenanntes Journal, das jede Änderung der Anwendungsdaten nachverfolgt und einen vollständigen und überprüfbaren Verlauf der Änderungen im Laufe der Zeit aufbewahrt. QLDBist einfach zu verwenden, da es Entwicklern ein vertrautes SQLAPI, flexibles Dokumentendatenmodell und volle Unterstützung für Transaktionen bietet. QLDBist außerdem serverlos, sodass es automatisch skaliert wird, um die Anforderungen Ihrer Anwendung zu erfüllen. Es müssen keine Server verwaltet und keine Lese- oder Schreibbeschränkungen konfiguriert werden. Mit zahlen Sie nur für dasQLDB, was Sie tatsächlich nutzen.

Amazon Timestream

Amazon Timestream ist ein schneller, skalierbarer, vollständig verwalteter Zeitreihen-Datenbankservice für IoT- und Betriebsanwendungen, der es einfach macht, Billionen von Ereignissen pro Tag zu speichern und zu analysieren, und das zu einem Zehntel der Kosten relationaler Datenbanken. Aufgrund der Zunahme von IoT-Geräten, IT-Systemen und intelligenten Industriemaschinen gehören Zeitreihendaten — Daten, die messen, wie sich Dinge im Laufe der Zeit verändern — zu den am schnellsten wachsenden Datentypen. Zeitreihendaten weisen spezifische Merkmale auf, z. B. kommen sie in der Regel in zeitlicher Reihenfolge an, Daten werden nur angehängt und Abfragen erfolgen immer über ein Zeitintervall. Relationale Datenbanken können diese Daten zwar speichern, sie sind jedoch bei der Verarbeitung dieser Daten ineffizient, da ihnen Optimierungen wie das Speichern und Abrufen von Daten in Zeitintervallen fehlen.

Timestream ist eine speziell entwickelte Zeitreihendatenbank, die diese Daten effizient nach Zeitintervallen speichert und verarbeitet. Mit Timestream können Sie auf einfache Weise Protokolldaten für DevOps, Sensordaten für IoT-Anwendungen und industrielle Telemetriedaten für die Gerätewartung speichern und analysieren. Wenn Ihre Daten im Laufe der Zeit wachsen, erkennt die adaptive Abfrageverarbeitungs-Engine von Timestream ihren Standort und ihr Format, sodass Ihre Daten einfacher und schneller analysiert werden können. Timestream automatisiert auch Rollups, Aufbewahrung, Tiering und Komprimierung von Daten, sodass Sie Ihre Daten zu den geringstmöglichen Kosten verwalten können. Timestream ist serverlos, sodass keine Server verwaltet werden müssen. Es bewältigt zeitaufwändige Aufgaben wie Serverbereitstellung, Software-Patching, Einrichtung, Konfiguration oder Datenarchivierung und Tiering, sodass Sie sich auf die Entwicklung Ihrer Anwendungen konzentrieren können.

Amazon DocumentDB (mit MongoDB-Kompatibilität)

Amazon DocumentDB (mit MongoDB-Kompatibilität) ist ein schneller, skalierbarer, hochverfügbarer und vollständig verwalteter Dokumentendatenbankservice, der MongoDB-Workloads unterstützt.

Amazon DocumentDB wurde von Grund auf so konzipiert, dass es Ihnen die Leistung, Skalierbarkeit und Verfügbarkeit bietet, die Sie für den skalierbaren Betrieb geschäftskritischer MongoDB-Workloads benötigen. Amazon DocumentDB implementiert die Open-Source-Version MongoDB 3.6 und 4.0 APIs von Apache 2.0, indem es die Antworten emuliert, die ein MongoDB-Client von einem MongoDB-Server erwartet, sodass Sie Ihre vorhandenen MongoDB-Treiber und -Tools mit Amazon DocumentDB (mit MongoDB-Kompatibilität) verwenden können.

Von Amazon Lightsail verwaltete Datenbanken

Von Amazon Lightsail verwaltete Datenbanken sind von Rechen-Workloads getrennt, sodass Sie Anwendungen und Websites ohne Unterbrechung auf Lightsail-Instances erstellen können. Lightsail unterstützt My SQL - und SQL Postgre-Datenbanken, und Sie können sie für Standardverfügbarkeit für reguläre Workloads oder Hochverfügbarkeit für kritische Workloads konfigurieren. Von Lightsail verwaltete Datenbanken bündeln die zugrunde liegende Rechen-, SSD Speicher- und Datenübertragungsbandbreite zu einem festen monatlichen Preis. Sie können Ihre von Lightsail verwaltete Datenbank mithilfe der Lightsail-Konsole verwalten, AWS Command Line Interface (AWS CLI), das Lightsail oder API ein. AWSSDK

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