北京2023年6月5日 /美通社/ -- 近年來，云原生數據庫持續(xù)加速數據庫管理系統(tǒng)領域變革。根據Gartner®的報告《2022年全球軟件市場數據/Market Share: All Software Markets, 2022》[1]，亞馬遜云科技在2022年有著全球數據庫管理系統(tǒng)（DBMS）領域最大總營收（total revenue）[2]。
亞馬遜云科技取得如此驕人業(yè)績，得益于云數據庫管理系統(tǒng)領域的持續(xù)健康增長，以及亞馬遜云科技在云計算和云數據庫管理系統(tǒng)的領先地位。Gartner數據顯示，“2021年數據庫管理系統(tǒng)超過84%的增長來自云數據庫管理平臺服務（dbPaaS）?！?sup>[3] 而Gartner此前發(fā)布的《2022 年云數據庫管理系統(tǒng)魔力象限》報告對全球20家供應商進行了評估，亞馬遜云科技在縱軸執(zhí)行能力和橫軸愿景完整性兩個維度分別處于最高、最右位置。（報告全文請訪問：2022年Gartner云數據庫管理系統(tǒng)魔力象限）
十七年引領數據庫持續(xù)創(chuàng)新
2006年，亞馬遜云科技誕生，云原生數據庫創(chuàng)新開始。17年來，亞馬遜云科技圍繞數據庫密集地進行了一系列創(chuàng)新 -- 2006年推出Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）讓數據存儲上云；2009年發(fā)布首個云數據庫產品Amazon Relational Database Service （Amazon RDS）；2011年發(fā)布全托管的內存數據庫Amazon ElastiCache；2012年發(fā)布首個無服務器NoSQL數據庫產品Amazon DynamoDB，支持鍵值存儲模型；2014年發(fā)布首個云原生關系型數據庫Amazon Aurora；2016年發(fā)布數據庫遷移服務Amazon Database Migration Service（Amazon DMS），簡化傳統(tǒng)數據庫向云原生數據庫的遷移；2017年發(fā)布全球分布式數據庫Amazon DynamoDB Global Tables，提供了快速的本地性能和全球數據的故障轉移能力；2018年發(fā)布全球首個無服務器關系數據庫Amazon Aurora Serverless v1；2019年發(fā)布兼容MongoDB API的文檔數據庫服務Amazon DocumentDB；2020年發(fā)布時序數據庫Amazon Timestream；2021年發(fā)布SQL Server數據庫快速遷移特性Babelfish for Aurora PostgreSQL；2022年發(fā)布Amazon Aurora Serverless v2，進一步優(yōu)化了無服務器數據庫的性能和響應速度。
針對不同場景專門構建數據庫
亞馬遜云科技提供十多種專門構建的數據庫服務，全面覆蓋各種數據管理場景和需求，除關系型數據庫Amazon Aurora 及Amazon RDS之外，還包括鍵/值數據庫Amazon DynamoDB、文檔數據庫Amazon DocumentDB（兼容 MongoDB）、內存數據庫Amazon ElastiCache 及Amazon MemoryDB for Redis、圖數據庫Amazon Neptune、時間序列數據庫Amazon Timestream、寬列數據庫Amazon Keyspaces和分類賬數據庫Amazon Ledger Database Services (QLDB)。企業(yè)在每一個細分應用場景都可以使用最適合的數據庫，充分發(fā)揮其性能、功能的優(yōu)勢。
通過云上的無服務器技術，云原生數據庫可以按需及時擴縮資源，實現高度彈性；由于無需管理服務器，也可以讓客戶更敏捷地進行應用創(chuàng)新。
借助亞馬遜云科技全球覆蓋的基礎設施和全球分布式數據庫服務，客戶可以輕松實現全球部署，保證全球客戶一致的體驗，保障數據高可用性，鼎力支持業(yè)務持續(xù)健康發(fā)展。
數據庫與數據分析和AI服務深度集成
亞馬遜云科技的數據庫管理服務與大數據、AI等服務緊密集成，幫助客戶構建端到端的數據戰(zhàn)略，涵蓋數據存儲、查詢、數據分析、機器學習、商業(yè)智能、編目與治理的全鏈條。通過這些服務之間緊密集成，亞馬遜云科技提供了一站式的數據平臺，支持各種復雜的數據應用。例如，Amazon Redshift提供全托管式PB級別的數據倉庫服務，允許用戶在云上進行大規(guī)模數據分析；Amazon S3與Amazon Redshift、Amazon EMR、Amazon Athena 等服務緊密集成，為大數據處理和分析提供強大支持；Amazon EMR支持批處理、交互查詢、機器學習、流處理等各種大數據處理模式，并集成了 Amazon S3、Amazon Redshift、Amazon DynamoDB 等服務，用戶可以在Amazon EMR直接處理這些服務中的數據；Amazon SageMaker是一種完全托管的機器學習服務，集成了亞馬遜云科技的大數據和數據庫服務，用戶可以直接處理這些服務中的數據，簡化機器學習流程；Amazon QuickSight 作為商業(yè)智能服務，集成了亞馬遜云科技的數據庫和大數據服務，用戶可以在Amazon QuickSight中直接訪問和分析這些服務中的數據，然后對數據進行可視化分析。
由此，客戶可以借助亞馬遜云科技實現云原生數據戰(zhàn)略，探索數據之廣，釋放數據之能，在統(tǒng)一的數據治理和數據安全體系之上，建立面向未來的云原生數據基礎設施，跨組織實現安全高效的數據一體化融合，并通過機器學習工具，用數據驅動智能創(chuàng)新。
豐富的服務、完善的解決方案可以幫助客戶成功，也可以讓亞馬遜云科技贏得更多的客戶機會，從而成就了亞馬遜云科技在全球數據庫管理系統(tǒng)領域的地位。
引用來源：
[1] Gartner, Market Share: All Software Markets, Neha Gupta et al., 2022, 2023.4.14 (G00788928) |
[2]統(tǒng)計方式詳見Gartner®的報告《2022年全球軟件市場數據/Market Share: All Software Markets, 2022》 |
[3]Gartner, Magic Quadrant? for Cloud Database Management Systems , Henry Cook et al., 2022. 12.13 ; 此報告在2014-2019年間用名 Magic Quadrant for Operational Database Management Systems from 2014–2019。 |
