• Amazon DocumentDB Elastic Clusters可(ke)將客戶的文檔(dang)工作負載擴(kuo)展到支持每秒數百萬(wan)次寫入并存(cun)儲PB級數據(ju)
• Amazon OpenSearch Serverless可幫助客戶(hu)在無需(xu)手(shou)動配置、擴展或(huo)管理底(di)層基礎設施(shi)的情(qing)況(kuang)下運行搜索和分(fen)析工作負載
• Amazon Athena for Apache Spark的功能讓客戶(hu)得以使用(yong)Apache Spark進(jin)行交互式分析，并將分析所需(xu)時長從數分鐘縮(suo)短到一秒以內
• Amazon Glue Data Quality自(zi)動(dong)測量、監控和(he)管(guan)理數據(ju)湖(hu)和(he)數據(ju)管(guan)道中的數據(ju)質量，將數據(ju)分(fen)析和(he)規則識別(bie)的時(shi)間從幾天縮短到幾小(xiao)時(shi)
• Amazon Redshift現(xian)在(zai)支持跨多個亞馬遜云科技可(ke)用(yong)區的高可(ke)用(yong)配(pei)置

北京2022年(nian)12月12日 /美(mei)通社/ -- 亞馬遜云(yun)科技(ji)在上宣布推(tui)出五項涵(han)蓋(gai)數(shu)據庫和分(fen)析產品組合的全新功(gong)能，讓客(ke)戶能夠(gou)更快、更輕松(song)地(di)管理和分(fen)析PB級數據。幾項針對、和的新(xin)功(gong)能讓客戶能夠更輕松地大規模運行(xing)高性(xing)能數據庫和(he)分析(xi)工作負載。此外，亞馬遜云科(ke)技還發布了的一(yi)項(xiang)新功能(neng)，可以跨數據(ju)湖和數據(ju)管道(dao)自動管理數據(ju)質量(liang)。最后(hou)，現在支持跨(kua)多(duo)個亞(ya)馬遜云科技可用區(qu)（AZ）的高可(ke)用(yong)配置(zhi)。此次(ci)發布讓客(ke)戶能夠擁有(you)適合其數據(ju)(ju)工作(zuo)負載的恰當工具，實現大規模運營(ying)并提高可(ke)用(yong)性(xing)，從而幫(bang)助客(ke)戶充分利用(yong)其在亞(ya)馬遜(xun)云(yun)科(ke)技上的數據(ju)(ju)。要(yao)了解有(you)關使(shi)用(yong)亞(ya)馬遜(xun)云(yun)科(ke)技釋放(fang)數據(ju)(ju)價值的更(geng)多信息，請訪(fang)問。

“數據天生就是動態的，需要端到端的數據戰略來充分發揮其潛力。數據戰略應該能夠根據客戶的需求進行擴展，適應所有類型的用例，兼顧現在和未來。”亞馬遜云科技數據庫、分析和機器學習副總裁 Swami Sivasubramanian表示，“為了幫助客戶充分利用不(bu)斷增長的、海量而多(duo)樣化的數(shu)據(ju)，我(wo)們一直(zhi)致(zhi)力于(yu)提供最廣泛和最深(shen)入的數(shu)據(ju)庫和分析服務。在此基礎上，我(wo)們今天推出的新功能(neng)可(ke)以讓客戶更方便地查詢、管理數(shu)據(ju)和擴大(da)數(shu)據(ju)規模，更快地做(zuo)出數(shu)據(ju)驅動(dong)的決策。”

當前(qian)，組(zu)織(zhi)創建和(he)存(cun)儲的數據達到PB級甚至EB級，數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)來源日(ri)益多樣化(hua)，這其(qi)中包括數(shu)(shu)(shu)(shu)字媒體(ti)、在(zai)線交易和(he)各種(zhong)聯網設備。為了(le)最(zui)大(da)限度地發揮這些數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)的(de)(de)(de)價值，客戶(hu)需要端(duan)(duan)到(dao)端(duan)(duan)的(de)(de)(de)數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)戰略(lve)，為所有數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)工(gong)作(zuo)負載和(he)應用(yong)提(ti)(ti)供合適的(de)(de)(de)工(gong)具(ju)，并能在(zai)數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)體(ti)量增大(da)、流速提(ti)(ti)升時(shi)仍能規模化(hua)、可靠地執(zhi)行。為了(le)支持客戶(hu)設計自(zi)己(ji)的(de)(de)(de)端(duan)(duan)到(dao)端(duan)(duan)數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)戰略(lve)，亞(ya)馬遜(xun)云科技(ji)提(ti)(ti)供了(le)業界最(zui)全(quan)面的(de)(de)(de)數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)服務和(he)解(jie)決(jue)方(fang)案，其(qi)中包括針對客戶(hu)最(zui)重(zhong)要的(de)(de)(de)用(yong)例(li)而優化(hua)的(de)(de)(de)全(quan)托管(guan)數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)庫，例(li)如用(yong)于關系(xi)數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)庫的(de)(de)(de)Amazon Aurora和(he)用于文檔數據(ju)庫的Amazon DocumentDB；還(huan)包括可以(yi)幫助客戶(hu)從(cong)數據中(zhong)獲得有價值的洞察的多種分(fen)(fen)析(xi)服務，諸(zhu)如面向搜索和分(fen)(fen)析(xi)工作負(fu)載（如實時應(ying)用監控、日志(zhi)分(fen)(fen)析(xi)和網站搜索）的Amazon OpenSearch Service、面向交互(hu)式分析(xi)的Amazon Athena 、面向(xiang)數據集(ji)成(cheng)的Amazon Glue 和面(mian)向數據(ju)倉庫的Amazon Redshift。此次(ci)發布(bu)在(zai)這些服務的基(ji)礎上(shang)提供高(gao)級功能。

• Amazon DocumentDB Elastic Clusters以每秒數百(bai)萬次寫入(ru)的性能為(wei)PB級應用提(ti)供支(zhi)持。數(shu)以萬計的客戶使用 Amazon DocumentDB運(yun)行(xing)文檔工作負載，因為它速度快(kuai)、可擴展、高度可用(yong)而且完全托管。雖然每個 Amazon DocumentDB節點最多可擴(kuo)展(zhan)到64TB數據并(bing)支(zhi)持每秒數百萬次讀(du)取請求(qiu)，但有一(yi)部分(fen)客(ke)戶的工作負(fu)載要求(qiu)極高，需(xu)要超越這些限制的擴(kuo)展能力，以支(zhi)持每秒數百萬次寫入并(bing)存儲PB級(ji)數據。以(yi)往，這些(xie)客(ke)戶必須在多個Amazon DocumentDB節點間手動分(fen)拆(chai)數(shu)據、管理(li)容量。Amazon DocumentDB Elastic Clusters允(yun)許客(ke)戶在幾分鐘內擴(kuo)展，打(da)破單個數據庫節點的限(xian)制(zhi)，以支持每秒數百萬次的讀寫并(bing)存儲高達2 PB的數據(ju)。隨著工作(zuo)負載需求(qiu)不斷(duan)增加(jia)，Amazon DocumentDB Elastic Clusters可以利用分布式(shi)存(cun)儲系統自動(dong)將大型數(shu)(shu)據(ju)集(ji)(ji)劃分到多個(ge)節點(dian)。客戶不再需(xu)要編(bian)寫(xie)自定義代碼分拆(chai)數(shu)(shu)據(ju)集(ji)(ji)和跨節點(dian)手動(dong)管理容(rong)量。底(di)層基礎(chu)設施自動(dong)管理，客戶可以根據(ju)需(xu)要輕松擴(kuo)(kuo)展容(rong)量，無需(xu)配置(zhi)、擴(kuo)(kuo)展或管理數(shu)(shu)據(ju)庫集(ji)(ji)群。要了解有關Amazon DocumentDB Elastic Clusters的更多信息(xi)，請訪問。
  
  
• Amazon OpenSearch Serverless自(zi)動擴展搜索和分析工作負載。數以萬計的客戶(hu)使用Amazon OpenSearch Service支持網站搜(sou)索(suo)和實時(shi)應用(yong)(yong)監控等用(yong)(yong)例(li)，這(zhe)其中許多(duo)工作負載(zai)由于經常出現間歇性使用高(gao)峰使得提前規(gui)劃(hua)容量非常(chang)困難。Amazon OpenSearch Serverless可以(yi)自(zi)動置(zhi)備、配置和(he)擴展OpenSearch基礎(chu)設施，即使對(dui)不(bu)可預測和間歇性的工作(zuo)負載，也可以(yi)提供(gong)快速(su)數據注(zhu)入的能力(li)以及毫秒級(ji)的查詢響(xiang)應。借助(zhu) Amazon OpenSearch Serverless，數據注入和(he)搜索資源可以獨(du)立(li)擴展，兩種操作并發運行而不會影響性能。使用 Amazon OpenSearch Serverless的(de)客戶可以獲得無服務器帶(dai)來的(de)優勢（如自動配置(zhi)、按(an)需擴展和按(an)使用(yong)付費定(ding)價等），還可以獲得Amazon OpenSearch Service的(de)功能（如內建的數據可視化(hua)）用以(yi)理解(jie)日志數據、識別(bie)異常、查看搜索相(xiang)關性排(pai)名。要了解有關Amazon OpenSearch Serverless的(de)更多(duo)信(xin)息，請訪問(wen)。
  
  
• Amazon Athena for Apache Spark將交互式分析的啟動時(shi)間(jian)縮短到1秒以內。客戶使(shi)用無(wu)服(fu)務器(qi)交互(hu)式查詢(xun)服(fu)務Amazon Athena。它使用標(biao)準SQL接(jie)口(kou)在Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）查詢數據，是查詢PB級數據最方便、最快(kuai)的(de)方式之一(yi)。很(hen)多客(ke)戶在使(shi)用Apache Spark時也希望有同樣的易用性（Apache Spark是一(yi)種(zhong)開源處理(li)框(kuang)架，用于支持Java、Scala、Python和R等(deng)流行語言框(kuang)架的(de)大數據(ju)工作負載）。開(kai)發人員(yuan)雖然很喜歡(huan)Apache Spark的快速查詢(xun)速度和易用性，但他們不想在(zai)每(mei)次運行(xing)查詢(xun)時都(dou)花時間搭建、管理和擴展Apache Spark基礎設施。現在(zai)，使用Amazon Athena for Apache Spark，客戶(hu)已無需自己置備、配(pei)置和(he)擴(kuo)展(zhan)資(zi)源。交(jiao)互式Apache Spark應用的啟(qi)動時間(jian)不(bu)到1秒，執行速度比跑在亞馬(ma)遜云科技優化版Spark runtime上的開源方案更快(kuai)。由于Amazon Athena與其(qi)他亞(ya)馬遜云(yun)科技服務的集(ji)成，客戶可(ke)以從(cong)多個來(lai)源查詢數據，將(jiang)運(yun)算串連在一起進行復雜(za)分析，并且將(jiang)結(jie)果(guo)可(ke)視化(hua)。Amazon Athena for Apache Spark會根據應用需(xu)求(qiu)自動(dong)確(que)定(ding)所需(xu)的資(zi)源，并且按需(xu)擴(kuo)展，因此客戶只(zhi)需(xu)為(wei)他們運行的查詢付費。要開始使(shi)用面(mian)向(xiang)Apache Spark的Amazon Athena，請(qing)訪問。
  
  
• Amazon Glue Data Quality自(zi)動監(jian)控和(he)管(guan)理數據(ju)的時(shi)效性、準確性和(he)完(wan)整(zheng)性。成千(qian)上萬客戶(hu)使用Amazon Glue快速、輕松且經濟(ji)高(gao)效地構建和(he)管(guan)理(li)現代(dai)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)管(guan)道。組織需要監控其(qi)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)湖和(he)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)管(guan)道中信(xin)息(xi)的(de)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)質量（衡量數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)的(de)時(shi)效性(xing)(xing)、準確性(xing)(xing)和(he)完(wan)整性(xing)(xing)），在確保數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)的(de)高(gao)質量之(zhi)(zhi)后再將其(qi)用(yong)于(yu)(yu)分析或機器學(xue)習應用(yong)。但數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)質量管(guan)理(li)是一個耗(hao)時(shi)且復雜的(de)過(guo)程(cheng)，需要數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)工程(cheng)師花費(fei)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)天時(shi)間(jian)收集數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)的(de)詳細統計數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)字(zi)，根(gen)據(ju)(ju)這些統計數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)字(zi)信(xin)息(xi)手動識(shi)別數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)質量規則，并將其(qi)應用(yong)于(yu)(yu)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)千個數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)集和(he)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)管(guan)道。在這些規則被付諸(zhu)實(shi)施之(zhi)(zhi)后，數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)工程(cheng)師還(huan)必須持續監控數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)中的(de)錯(cuo)誤或變(bian)化并對規則進行相應的(de)調整。Amazon Glue Data Quality可以(yi)自動測(ce)量、監控和管理數(shu)據湖和Amazon Glue數據管道的(de)數據質量，將數據分析和規(gui)則識別的(de)時間從幾天縮短到幾小時。Amazon Glue Data Quality可以(yi)計(ji)算客(ke)戶數據集(ji)的(de)統(tong)計(ji)數字（如最小(xiao)值(zhi)、最大值(zhi)、直方圖和(he)相關性(xing)），使用(yong)統(tong)計(ji)數字自動(dong)地推薦規(gui)則，確(que)保(bao)數據的(de)時效性(xing)、準確(que)性(xing)和(he)完整性(xing)。客(ke)戶可以(yi)安排Amazon Glue Data Quality在數(shu)據(ju)發生變化時定期運(yun)行，自動(dong)分析(xi)數(shu)據(ju)并提出質(zhi)量規則的更改建議以(yi)確(que)保相關性(xing)。一旦出現質(zhi)量問題(ti)，數(shu)據(ju)工(gong)程師無(wu)需(xu)編寫(xie)代碼即可配置用戶提醒或終止數(shu)據(ju)管道。要了解有關Amazon Glue Data Quality的(de)更(geng)多信息，請訪問。
  
  
• Amazon Redshift現已支持多(duo)可用區部署。數以萬計的亞馬遜(xun)云(yun)科(ke)技客戶每天使用Amazon Redshift處理(li)總計達EB級的數據。為了支持這些(xie)客戶的關鍵任務(wu)工(gong)作(zuo)負載，Amazon Redshift提供(gong)了很多增加可用(yong)(yong)(yong)性(xing)和可靠性(xing)的(de)(de)功能(neng)，例如自動備(bei)份以及在(zai)幾分鐘(zhong)內將集群重新在(zai)另一個可用(yong)(yong)(yong)區(qu)拉起(qi)的(de)(de)能(neng)力。當(dang)前，許多數據庫(ku)使(shi)用(yong)(yong)(yong)主備(bei)復(fu)制模式(shi)來保證高可用(yong)(yong)(yong)性(xing)，單數據庫(ku)為(wei)在(zai)線(xian)流量提供(gong)服務，備(bei)用(yong)(yong)(yong)副本從在(zai)線(xian)版本復(fu)制數據以備(bei)不(bu)時之(zhi)需。在(zai)這(zhe)些功能(neng)的(de)(de)基礎上，Amazon Redshift現在提供新的高可(ke)用配(pei)置功(gong)能以實(shi)現快(kuai)速恢(hui)復，同(tong)時最大限度地降(jiang)低數據丟失風險。借助Amazon Redshift多可(ke)(ke)(ke)用區功(gong)能，客戶可(ke)(ke)(ke)以(yi)跨多個可(ke)(ke)(ke)用區部署(shu)集(ji)群，并且(qie)使用所有資源處理讀寫查詢，取消低利用率的備(bei)用副本(ben)，最(zui)大(da)限度(du)地提高(gao)性價(jia)比。客戶仍然可(ke)(ke)(ke)以(yi)像管理單個Amazon Redshift數(shu)據倉(cang)(cang)庫那樣，在一個端點(dian)管理多可(ke)用區數(shu)據倉(cang)(cang)庫，無(wu)需更改應(ying)用即可(ke)保持業務連續性。要了解(jie)有關(guan)Amazon Redshift多(duo)可用(yong)區的(de)更多(duo)信息，請訪問。

riskCanvas是Genpact提供(gong)的一種軟件即(ji)服務（SaaS）產品，是一種金融犯罪合規解決方案。它利用前沿的(de)大數據、自動化和機(ji)器學習技術(shu)幫(bang)助客戶(hu)保(bao)障(zhang)合規，提高效率，實現自動化。“riskCanvas 的(de)(de)(de)實體中心監(jian)控產品包含(han)了對交易監(jian)測、外部(bu)資源、監(jian)測列表篩選和(he)負(fu)面新(xin)聞(wen)的(de)(de)(de)分(fen)析并自動評估(gu)風(feng)險，僅在客戶的(de)(de)(de)真實風(feng)險超過預(yu)定義閾值時提醒高風(feng)險客戶，從而大大減少(shao)了滿足(zu)合規要求的(de)(de)(de)工作量。這需要大量的(de)(de)(de)、多樣化(hua)的(de)(de)(de)分(fen)析處(chu)理，通(tong)常會(hui)遇到峰(feng)值和(he)不可預(yu)測的(de)(de)(de)數據負(fu)載。”riskCanvas 首席技(ji)術(shu)官兼Genpact金融犯罪技術副總裁Ryan Skousen表(biao)示，“我們很高興可以使用Amazon OpenSearch Serverless。它(ta)可以自動擴展，滿足我(wo)們工(gong)作負(fu)載的數據注(zhu)入和分析處理需求(qiu)，并可以隨(sui)著需求(qiu)的減少而縮減規模，大幅降低成本(ben)，所有這一(yi)切都不需要重新設計(ji)或維護。”

美國(guo)金融業(ye)監管局(ju)（FINRA）是美國一個面向公眾開(kai)展業務的證券(quan)公司監管(guan)機(ji)構(gou)，負責監管(guan)股票、債券(quan)和期權(quan)交易。“FINRA在Amazon Athena上開發應用(yong)，使分析師和業務合作伙伴(ban)能(neng)夠安(an)全地查詢每天更新(xin)的數TB金融交易數據。”FINRA 高(gao)級主管Ratnakar Korem表示，“我們(men)很高興看到Amazon Athena for Apache Spark的發布。它將把我們在使用(yong)Amazon Athena過程中非常滿意的分析(xi)速(su)度和(he)易用性體(ti)驗帶(dai)到我們的按需分析(xi)和(he)批處理分析(xi)。這種(zhong)無服務器(qi)功能將(jiang)使(shi)FINRA能夠對大數據進行分(fen)析，不需要花精力(li)明(ming)確(que)定(ding)義計算資源(yuan)和調整Apache Spark性能(neng)。這最(zui)終(zhong)有助于監管用戶(hu)和(he)數據分析師快(kuai)速(su)響(xiang)應不斷變化的市場(chang)動(dong)態，節省(sheng)時間和(he)成本。”

美國聯合航(hang)空公司經營著龐大的國內和國際航線網絡，橫跨美國和所有六大洲的大小城市。“聯合航空公司正在為客戶和員工構建數百個數據和分析驅動的工具，管理和維護數據質量對我們的運營至關重要。”聯合航空公司數據工程總監Sarang Bapat表示，“我們很高興使用Amazon Glue Data Quality。它將(jiang)使我(wo)們能夠在幾分鐘內自動(dong)(dong)識(shi)別和分析數據質(zhi)量問題并采取行動(dong)(dong)，幫助我(wo)們做(zuo)出(chu)明智(zhi)、及時(shi)(shi)和準(zhun)確的決(jue)策，并且節(jie)省大量花在手動(dong)(dong)定(ding)位和修復各種(zhong)數據問題上的時(shi)(shi)間。”

楊(yang)森制藥（Janssen Pharmaceuticals）是強(qiang)生公(gong)司(si)(si)的(de)子(zi)公(gong)司(si)(si)，致力于(yu)研究和(he)生產藥(yao)品，重點(dian)關注患者(zhe)和(he)醫療保(bao)健行(xing)業不(bu)斷變化的(de)需求。“楊森(sen)制藥(yao)使用Amazon Redshift實現關鍵的洞察，賦能數據科學家、數據管理員、業務用戶和外部利益相關者做出重要的業務決策。”強生旗下楊森制藥信息技術總監Shyam Mohapatra表(biao)示(shi)，“Amazon Redshift的(de)多可用(yong)區功能可以(yi)確保(bao)我們(men)的(de)數(shu)據倉庫隨時可用(yong)，確保(bao)我們(men)可以(yi)及時做出(chu)重要業務(wu)決策。”