AWS宣布五项新的数据库和分析功能

拉斯维加斯——(商业连线)——亚马逊公司(NASDAQ: AMZN)旗下的亚马逊网络服务公司(AWS)今天在AWS re:Invent上宣布了其数据库和分析组合中的五项新功能，使客户能够更快、更轻松地管理和分析pb级的数据。Amazon DocumentDB(与MongoDB兼容)、Amazon OpenSearch Service和Amazon Athena的这些新功能使客户更容易大规模运行高性能数据库和分析工作负载。此外，AWS还宣布了AWS Glue的新功能，可以跨数据湖和数据管道自动管理数据质量。最后，Amazon Redshift现在提供跨多个AWS可用区(az)的高可用性配置支持。今天的公告帮助客户最大限度地利用AWS上的数据，使他们能够访问适合其数据工作负载的正确工具，进行大规模操作，并提高可用性。要了解更多关于使用AWS解锁数据价值的信息，请访问aws.amazon.com/data．

AWS数据库、分析和机器学习副总裁Swami Sivasubramanian表示:“数据本质上是动态的，要充分发挥其潜力，就需要一种端到端数据策略，可以根据客户的需求进行扩展，并适应所有类型的用例——无论是现在还是将来。”“为了帮助客户充分利用其不断增长的数据量和种类，我们致力于提供最广泛和最深入的数据库和分析服务。在此基础上，今天宣布的新功能使客户更容易查询、管理和扩展他们的数据，从而更快地做出数据驱动的决策。”

今天的组织从越来越多的来源(例如，数字媒体、在线交易和连接设备)创建和存储pb级(甚至eb级)的数据。为了最大化这些数据的价值，客户需要端到端数据策略，为所有数据工作负载和应用程序提供正确的工具，以及随着数据量和速度的增加而可靠地大规模执行的能力。为了支持客户设计自己的端到端数据策略，AWS提供了业界最全面的数据服务和解决方案。这包括针对客户最重要的用例优化的完全托管数据库，例如用于关系数据库的Amazon Aurora和用于文档数据库的Amazon DocumentDB。它还包括一系列广泛的分析服务，以帮助客户从数据中获得有价值的见解，包括用于搜索和分析工作负载的Amazon OpenSearch Service(例如，实时应用程序监控、日志分析和网站搜索)，用于交互分析的Amazon Athena，用于数据集成的AWS Glue，以及用于数据仓库的Amazon Redshift。今天的公告建立在这些具有高级功能的服务之上。

• Amazon DocumentDB弹性集群支持pb级的应用程序，每秒可写入数百万次:成千上万的客户使用Amazon DocumentDB来运行他们的文档工作负载，因为它快速、可伸缩、高可用性和完全管理。虽然每个Amazon DocumentDB节点最多可以扩展到64 tebibytes的数据，并支持每秒数百万个读请求，但具有极端苛刻工作负载的客户子集需要能够扩展到超过这些限制的能力，以支持每秒数百万个写入和存储pb级的数据。以前，这些客户必须在多个Amazon DocumentDB节点上手动分布数据和管理容量。Amazon DocumentDB弹性集群允许客户在几分钟内扩展超出单个数据库节点的限制，支持每秒数百万次读写，并存储高达2pb的数据。随着工作负载需求的增加，Amazon DocumentDB弹性集群利用分布式存储系统在多个节点上自动划分大型数据集。这样客户就不需要编写自定义代码来分布数据集，并在节点之间手动管理容量。底层基础设施是自动管理的，因此客户可以根据自己的需要轻松地扩展容量，而不需要准备、扩展或管理数据库集群。要了解更多关于Amazon DocumentDB弹性集群的信息，请访问aws.amazon.com/documentdb/features/ # elastic_clusters．
• Amazon OpenSearch Serverless自动扩展搜索和分析工作负载:为了支持网站搜索和实时应用程序监控等用例，成千上万的客户使用Amazon OpenSearch Service。这些工作负载中的许多工作负载容易出现突然的、间歇性的使用高峰，从而使容量规划变得困难。Amazon OpenSearch Serverless可以自动配置、配置和扩展OpenSearch基础设施，以提供快速的数据输入和毫秒级的查询响应，即使对于不可预测和间歇性的工作负载也是如此。使用Amazon OpenSearch Serverless，数据摄取和搜索资源可以独立扩展，允许这些操作并行运行，而不会对性能造成任何影响。使用Amazon OpenSearch Serverless的客户可以获得无服务器的好处(例如，自动供应、按需扩展和按使用付费定价)，以及Amazon OpenSearch Service功能(例如内置数据可视化)，这些功能可以帮助他们理解日志数据、识别异常并查看搜索相关性排名。要了解更多关于Amazon OpenSearch无服务器的信息，请访问aws.amazon.com/opensearch-service/features/serverless．
• 用于Apache Spark的Amazon Athena将交互式分析的启动加速到不到一秒:客户使用Amazon Athena，这是一种无服务器的交互式查询服务，因为它是使用标准SQL接口查询Amazon Simple Storage service (Amazon S3)中千兆字节数据的最简单、最快的方法之一。当涉及到使用Apache Spark时，许多客户都在寻找同样的易用性，Apache Spark是一个用于大数据工作负载的开源处理框架，支持流行的语言框架(即Java、Scala、Python和R)。虽然开发人员享受Apache Spark的快速查询速度和易用性，但他们不希望每次想要运行查询时都投入时间设置、管理和扩展自己的Apache Spark基础设施。现在，使用Amazon Athena for Apache Spark，客户不必自己提供、配置和扩展资源。交互式Apache Spark应用程序在不到一秒的时间内启动，并且比使用AWS优化的Spark运行时的开源程序执行得更快。由于Amazon Athena与其他AWS服务集成在一起，客户可以从多个来源查询数据，将计算链在一起进行复杂的分析，并将结果可视化。用于Apache Spark的Amazon Athena根据应用程序需求自动确定所需的资源，并根据需要进行扩展，因此客户只需为他们运行的查询付费。要开始使用Amazon Athena for Apache Spark，请访问aws.amazon.com/athena/spark．
• AWS Glue Data Quality自动监控和管理数据的新鲜度、准确性和完整性:成千上万的客户使用AWS Glue快速、轻松、低成本地构建和管理现代数据管道。组织需要监控数据湖和数据管道中的信息的数据质量(衡量数据的新鲜度、准确性和完整性)，以确保其高质量，然后再将其用于分析或机器学习应用程序。但有效的数据质量管理是一个耗时且复杂的过程，需要数据工程师花费数天时间收集数据的详细统计数据，根据这些统计数据手动识别数据质量规则，并将其应用于数千个数据集和数据管道。一旦实现了这些规则，数据工程师必须持续监控数据中的错误或变化，以相应地调整规则。AWS Glue Data Quality自动测量、监控和管理Amazon S3数据湖和AWS Glue数据管道的数据质量，将数据分析和规则识别的时间从几天缩短到几小时。AWS Glue Data Quality计算客户数据集的统计数据(例如，最小值、最大值、直方图和相关性)，并使用它们自动推荐规则，以确保数据的新鲜度、准确性和完整性。客户可以安排AWS Glue Data Quality在数据发生变化时定期运行，自动分析数据并对质量规则提出更改建议，以确保相关性。数据工程师可以配置操作，在出现质量问题时提醒用户或停止数据管道，而无需编写代码。要了解有关AWS Glue数据质量的更多信息，请访问aws.amazon.com/glue/features/data-quality．
• Amazon Redshift现在支持多az部署:数以万计的AWS客户每天通过Amazon Redshift共同处理eb级的数据。为了支持这些客户的关键任务工作负载，Amazon Redshift提供了提高可用性和可靠性的功能，例如自动备份和在几分钟内将集群迁移到另一个AZ的能力。如今，许多数据库使用主-备用复制模式来支持高可用性，即单个数据库服务活动流量，备用副本从活动版本复制数据，以备需要替换时使用。基于这些功能，Amazon Redshift现在提供了一个高可用性配置，以实现快速恢复，同时最大限度地降低数据丢失的风险。使用Amazon Redshift Multi-AZ，集群可以跨多个az部署，并使用所有资源来处理读写查询，从而消除了对未充分利用的备用副本的需求，并最大限度地提高了客户的性价比。由于多az数据仓库仍然作为具有一个端点的单个Amazon Redshift数据仓库进行管理，因此不需要更改应用程序来保持业务连续性。要了解更多关于亚马逊红移多az的信息，请访问aws.amazon.com/redshift/reliability．

ripple将工资单、福利、人力资源、IT等整合在一起，这样他们的客户就可以在一个地方管理员工运营。Rippling的数据工程主管Nitin Aggarwal表示:“随着我们业务的持续增长，我们需要超越单一文档数据库节点的扩展能力。”Amazon DocumentDB弹性集群将帮助我们解决这一挑战，使我们能够快速轻松地扩展到支持每秒数百万次读写和存储pb级的数据。随着业务和客户需求的增长，我们很高兴能够探索Amazon DocumentDB弹性集群。”

riskCanvas是Genpact提供的软件即服务(SaaS)产品，是一种金融犯罪合规解决方案，利用前沿的大数据、自动化和机器学习技术为客户提供合规、效率和自动化。“riskCanvas的以实体为中心的监控集成了交易监控、外部充实、监视列表筛选和负面新闻，可以自动评估风险，并仅在客户的真实风险超过预定义阈值时才提醒高风险客户，大大减少了满足法规遵从性要求的工作。这需要大量不同的分析处理，通常会经历不稳定和不可预测的数据负载，”riskCanvas首席技术官兼Genpact Financial Crimes技术副总裁Ryan Skousen说。“我们对Amazon OpenSearch无服务器服务感到兴奋，它将自动扩展以满足我们工作负载的数据采集和分析处理需求，然后随着需求的减少而缩小规模以大幅降低成本——所有这些都不会对重新设计或维护造成影响。”

美国金融业监管局(FINRA)是美国与公众打交道的证券公司的监管机构，负责监管股票、债券和期权交易。美国金融业监管局高级主管拉特纳卡•科瑞姆(Ratnakar Korem)表示:“在美国金融业监管局，我们在亚马逊雅典娜(Amazon Athena)上开发应用程序，使分析师和业务合作伙伴能够安全地查询每日更新的数tb金融交易数据。”“我们为Apache Spark的Amazon Athena感到兴奋，它将为我们的按需和批处理分析带来我们所享受的Amazon Athena的速度和易用性。这种无服务器特性将使FINRA能够对大数据进行分析，而无需显式定义计算资源和调优Apache Spark性能。这最终有助于监管用户和数据分析师快速响应不断变化的市场动态，并以具有成本效益和及时的方式与他人分享结果。”

联合航空公司运营着庞大的国内和国际航线网络，横跨美国和所有六个有人居住的大陆的大小城市。美联航数据工程总监Sarang Bapat表示:“美联航正在为我们的客户和员工构建数百个数据和分析驱动工具，这使得管理和维护数据质量对我们的运营至关重要。”“我们对AWS Glue Data Quality感到兴奋，它将使我们能够在短时间内自动识别、分析数据质量问题并采取行动几分钟的事。这将帮助我们做出明智、及时和准确的决策，并节省人工识别和修复所有数据问题的大量时间。”

杨森制药是强生公司的子公司，专注于患者和医疗保健行业不断变化的需求，研究和生产药物。强生公司杨森制药公司信息技术总监Shyam Mohapatra表示:“杨森制药使用亚马逊Redshift提供关键见解，为我们的数据科学家、数据管理员、业务用户和外部利益相关者推动重要的业务决策。”“有了亚马逊Redshift Multi-AZ，我们可以确信我们的数据仓库将是可用的，不会出现任何可能延迟或影响我们做出重要业务决策的能力的中断。”

关于亚马逊网络服务

15年来，亚马逊网络服务一直是世界上最全面、最广泛采用的云服务。AWS一直在不断扩展其服务，以支持几乎任何云工作负载，现在它拥有200多种功能齐全的服务，涉及计算、存储、数据库、网络、分析、机器学习和人工智能(AI)、物联网(IoT)、移动、安全、混合、虚拟和增强现实(VR和AR)、媒体以及应用程序开发、部署和管理，覆盖30个地理区域的96个可用区。宣布计划在澳大利亚、加拿大、以色列、新西兰和泰国再增加15个可用性区域和5个AWS区域。数以百万计的客户(包括增长最快的初创公司、最大的企业和领先的政府机构)都信任AWS为他们的基础设施提供动力，使其变得更加敏捷，并降低成本。要了解AWS的更多信息，请访问aws.amazon.com．

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资料来源:亚马逊公司