AWS Veri Tabanları
Her ölçekte etken yapay zeka çözümlerine ve veri odaklı uygulamalara güç sağlamak için yüksek performanslı, güvenli ve güvenilir altyapı
Neden AWS Veri Tabanları?
AWS veri tabanları; işletmeniz ve müşterileriniz için değer yaratan etken yapay zeka çözümlerini ve veri odaklı uygulamaları güçlendirmenizi sağlayacak yüksek performanslı, güvenli ve güvenilir bir altyapı sunar. AWS yüksek performanslı veri tabanları, alternatiflerine kıyasla 3-5 kat daha yüksek aktarım hızına sahip ilişkisel veri tabanları, mikrosaniye gecikme süresine sahip amaca yönelik veri tabanları ve en yüksek geri çağırma oranlarıyla en yüksek aktarım hızına sahip yerleşik vektör veri tabanı özellikleri dahil olmak üzere her türlü iş yükünü veya kullanım örneğini destekler. AWS, istek üzerine anında ölçeklendirme yaparak kapasite yönetme ihtiyacını ortadan kaldıran sunucusuz seçenekler sunar. AWS Veri Tabanları; bekleme ve taşıma sırasında şifreleme, ağ yalıtımı, kimlik doğrulama, anormalliklerin çözülmesi ve uygunluk standartlarına sıkı sıkıya bağlılık sayesinde benzersiz güvenlik sağlar. Veriler bir AWS bölgesindeki birden fazla Erişilebilirlik Alanında otomatik olarak çoğaltıldığından bu veri tabanları son derece güvenilirdir. AWS tam olarak yönetilen veri tabanları, uygulamanın veri modeli için optimize edilmiş 15'ten fazla veri tabanı motoruyla veri tabanı yönetim görevlerinin farklılaştırılmamış ağır yükünü ortadan kaldırır.
AWS Veri Tabanlarının avantajları
Etken yapay zeka ve üretken yapay zeka uygulamalarını güçlendirme
Çoklu bulut stratejilerini etkinleştirme
AWS veri hizmetlerinin birçoğu çoklu bulut stratejilerini etkinleştirir. Açık kaynak veri tabanlarıyla tam kablo protokol uyumluluğu gibi açık standartları destekliyoruz, bu da veri tabanlarımızın diğer bulutlarda ve şirket içi ortamlarda barındırılan diğer açık kaynaklı uyumlu veri tabanlarıyla sorunsuz bir şekilde entegre olmasına yardımcı olur. Uygulamalar, AWS açık kaynak uyumlu veri tabanlarıyla herhangi bir değişiklik olmadan iletişim kurabilir. Ayrıca ODBC, JDBC, LangChain ve LlamaIndex gibi açık kaynaklı çerçevelerle de entegrasyon sunarız.
AWS Veri Tabanları, çoklu bulut ortamlarını destekleyen çeşitli AWS hizmetleriyle entegre edilmiştir. Örnek vermek gerekirse Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS); Amazon Aurora, Amazon DynamoDB ve Amazon ElastiCache ve daha fazlasıyla entegre edilmiştir. Bu EKS kümelerini çoklu bulut ortamında diğer Kubernetes hizmetleriyle entegre edebilirsiniz. AWS IAM Roles Anywhere kullanarak diğer bulut sağlayıcıları da dahil olmak üzere AWS dışında çalışan iş yüklerine IAM rollerini ve politikalarını kullanarak AWS kaynaklarına geçici erişim izni verebilirsiniz. Ayrıca, verileri bulutlar arasında taşımak için AWS DMS'yi kullanabilirsiniz.
Birlikte çalışabilirlik ve taşınabilirlik kolaylığı, iş yüklerinizi gereksinimlerinize ve kısıtlamalarınıza bağlı olarak çeşitli ortamlarda dağıtma esnekliği sağlar.
En popüler içeriğimiz
Fiyat performansını iyileştirmenin ve maliyetleri optimize etmenin kolay yolları
%50
Amazon DynamoDB isteğe bağlı fiyatlandırmada fiyatlandırma ve DynamoDB global tablolarında %67'ye varan fiyat indirimi
%33
Valkey için Amazon ElastiCache Sunucusuz fiyatlandırma indirimi - ayda 6 USD'den başlayan fiyatlarla başlayın
%+29'a kadar
Amazon Aurora ve Amazon RDS'de AWS Graviton4 ile fiyat-performans iyileştirmesi
%30'a kadar
maliyet tasarrufu ve 8 kata kadar daha iyi sorgu gecikmesi, Amazon Aurora Optimize Edilmiş Okumalar ile sağlanır
%90'a varan
Amazon Aurora Sunucusuz, Amazon Neptune Sunucusuz ve Amazon DocumentDB Sunucusuz ile maliyet tasarrufu
%72'ye varan
aktarım hızı artışı ve gecikmede %71'e varan azalma, Amazon ElastiCache ile sağlanır
Veri tabanı hizmetleri
|
Veri tabanı türü
|
Örnekler
|
AWS hizmeti
|
|---|---|---|
|
İlişkisel İlişkisel veri tabanları, verileri önceden tanımlanmış şemalar ve aralarındaki ilişkilerle birlikte depolar. ACID işlemlerini desteklemek üzere tasarlanan bu veri tabanları, başvuru bütünlüğünün ve güçlü veri tutarlılığının sürekliliğini sağlar.
|
Geleneksel uygulamalar, kurumsal kaynak planlaması (ERP), müşteri ilişkileri yönetimi (CRM), e-ticaret, üretken yapay zeka kullanım örnekleri (Almayla Artırılmış Üretim özellikli sohbet robotları, benzerlik arama, öneri sistemleri ve daha fazlası gibi) |
|
|
Anahtar-değer Anahtar-değer veri tabanları, başta büyük hacimli verilerin depolanması ve alınması olmak üzere yaygın erişim modelleri için optimize edilmiştir. Bu veri tabanları, aşırı yüksek sayıda eş zamanlı istek alındığında bile hızlı yanıt süreleri sağlar.
|
Yüksek trafikli web uygulamaları, e-ticaret sistemleri, oyun uygulamaları, üretken yapay zeka kullanım örnekleri (Amazon OpenSearch Hizmeti ile DynamoDB sıfır ETL entegrasyonunu kullanan benzerlik araması gibi)
|
|
|
Bellek içi Bellek içi veri tabanları, verilere gerçek zamanlı erişim gerektiren uygulamalar için kullanılır. Verileri doğrudan bellekte depolayan bu veri tabanları, bu sayede milisaniye düzeyinde gecikme değerlerinin yetersiz kaldığı uygulamalara mikrosaniye düzeyinde gecikme değerleri sunar.
|
Önbelleğe alma, oturum yönetimi, oyun puan tabloları, jeo-uzamsal uygulamalar, üretken yapay zeka kullanım örnekleri (Almayla Artırılmış Üretim özellikli sohbet robotları, semantik önbellekleme, öneri sistemleri, dolandırıcılık tespiti ve daha fazlası gibi)
|
|
|
Belge Belge veri tabanları, yarı yapılandırılmış verileri JSON benzeri belgeler olarak depolamak için tasarlanmıştır. Bu veri tabanları, geliştiricilerin uygulamaları hızla geliştirmesine ve güncellemesine yardımcı olur.
|
İçerik yönetimi, kataloglar, kullanıcı profilleri, üretken yapay zeka kullanım örnekleri (Almayla Artırılmış Üretim özellikli sohbet robotları, benzerlik araması, öneri sistemleri ve daha fazlası gibi)
|
|
|
Grafik Grafik veri tabanları, yüksek oranda bağlı grafik veri kümeleri arasındaki ilişkileri milisaniye düzeyinde gecikmeyle büyük ölçekte bulma ve sorgulama özelliğine sahip olması gereken uygulamalara yöneliktir.
|
Dolandırıcılık tespiti, sosyal ağ oluşturma, öneri motorları, üretken yapay zeka kullanım örnekleri (GraphRAG, gelişmiş dolandırıcılık tespiti, yeni cevapların keşfi ve daha fazlası gibi)
|
|
|
Geniş sütun Geniş sütun deposu, bir NoSQL veri tabanı türüdür. Tablolardan, satırlardan ve sütunlardan oluşur ancak bir ilişkisel veri tabanının aksine, sütunların adları ve biçimi aynı tabloda satırdan satıra değişebilir.
|
Ekipman bakımı, filo yönetimi ve rota optimizasyonu için yüksek ölçekli endüstriyel uygulamalar
|
|
|
Zaman serisi Zaman serisi veri tabanları, zaman içinde değişen verilerden öngörüleri etkili bir şekilde ve birden fazla zaman aralığını kapsayan sorgularla toplar, sentezler ve çıkarır.
|
Nesnelerin İnterneti (IoT) uygulamaları, DevOps, endüstriyel telemetri
|