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目录
前言、AWS 数据库产品类别
01、Amazon Aurora
02、Amazon DocumentDB
03、Amazon DynamoDB
04、Amazon ElastiCache
05、Amazon Keyspaces
06、Amazon MemoryDB for Redis
07、Amazon Neptune
08、Amazon RDS
09、Amazon RDS on VMware
10、Amazon Redshift
11、Amazon Timestream
前言、AWS 数据库产品类别
AWS 云产品
https://aws.amazon.com/cn/products/?hp=tile&so-exp=below&refid=c327ba14-79ed-4a4a-889e-50cf51061df5&aws-products-all.sort-by=item.additionalFields.productNameLowercase&aws-products-all.sort-order=asc&awsf.re%3AInvent=*all&awsf.Free%20Tier%20Type=*all&awsf.tech-category=tech-category%23databases&awsm.page-aws-products-all=1
AWS 全部产品类别：
- 分析
- 应用程序集成
- 区块链
- 业务应用程序
- 云金融管理
- 计算
- 容器
- 数据库
- 开发人员工具
- 终端用户计算
- 前端 Web 和移动应用程序
- 物联网
- 机器学习
- 管理与监管
- 媒体服务
- 迁移与传输
- 联网和内容分发
- 量子技术
- 机器人技术
- 卫星
- 安全性、身份与合规性
- 存储
数据库 产品类别：
- Amazon Aurora：高性能托管式关系数据库
- Amazon DocumentDB：完全托管式文档数据库
- Amazon DynamoDB：托管式 NoSQL 数据库
- Amazon ElastiCache：内存中缓存服务
- Amazon Keyspaces：托管式 Cassandra 兼容数据库（适用于 Apache Cassandra）
- Amazon MemoryDB for Redis：与 Redis 兼容且持久的内存数据库服务，可实现超快性能
- Amazon Neptune：完全托管式图形数据库服务
- Amazon RDS：适用于 MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL Server 和 MariaDB 的托管式关系数据库服务
- Amazon RDS on VMware：自动化本地数据库管理
- Amazon Redshift：便捷、简易且经济高效的数据仓库数据库
- Amazon Timestream：完全托管式时间序列数据库
01、Amazon Aurora
Amazon Aurora：高性能托管式关系数据库
- 是一种高性能的托管式关系数据库服务，由 AWS 提供。
- 是一个专为云打造的关系数据库管理系统 (RDBMS)，可与 MySQL 和 PostgreSQL 完全兼容。
- 基于 MySQL 或 PostgreSQL 引擎，具有高可用性、可扩展性和耐久性。
官网说明：
Amazon Aurora 功能
Amazon Aurora 概览
主要功能：
- 高性能：Amazon Aurora 提供快速的数据库性能，可以支持大规模的事务处理和高并发访问。
- 可扩展性：它可以根据实际需求自动扩展计算和存储资源，确保应用程序具有足够的容量来处理负载。
- 高可用性：Amazon Aurora 在多个可用区域中复制数据，并提供自动故障转移和故障恢复功能，以确保数据的持久性和可用性。
- 数据安全：它支持数据加密、身份验证和访问控制，以保护数据的机密性和完整性。
应用场景：
- 事务处理：对于需要处理大量事务的应用程序，如电子商务平台、金融系统等，Amazon Aurora 提供了高性能和可扩展性。
- 分析查询：如果应用程序需要快速进行复杂的分析查询，如数据挖掘、商业智能等，Amazon Aurora 的高性能和可用性能够满足这些需求。
- Web 应用程序：对于需要快速响应和高并发访问的 Web 应用程序，Amazon Aurora 的快速读写能力可以提供卓越的用户体验。
- 数据库迁移到云：对于希望将现有的 MySQL 或 PostgreSQL 数据库迁移到云上的用户，Amazon Aurora 提供了与这些数据库引擎兼容的接口和工具，使迁移过程更加简化和无缝。
与阿里云产品对比：
- 阿里云的同样功能产品是 HybridDB for MySQL，也是一种高性能的托管式关系数据库服务。
- Amazon Aurora 与 HybridDB for MySQL 区别如下：
- 数据存储：Amazon Aurora 采用了分布式存储模型，通过将数据分片并复制到多个存储节点来实现高性能和高可用性。而 HybridDB for MySQL 则基于分布式存储和计算引擎分层架构实现存储和计算分离。
- 数据一致性：Amazon Aurora 强调数据的一致性，具有强制写入磁盘的机制，确保数据的持久性。HybridDB for MySQL 在保证可靠性的同时，可能会出现一定程度的数据延迟。
- 目标市场：Amazon Aurora 主要面向全球市场。而 HybridDB for MySQL 主要面向中国市场。
02、Amazon DocumentDB
Amazon DocumentDB：完全托管式文档数据库
- 是一种完全托管的文档数据库服务，由 AWS 提供。
- 兼容 MongoDB，并提供了高可用性、可扩展性和持久性。
官网说明：
Amazon DocumentDB（与 MongoDB 兼容）的功能
主要功能：
- 文档模型：Amazon DocumentDB 采用类似于 MongoDB 的文档模型，数据以灵活的JSON 格式存储，适用于存储和查询结构化和半结构化的数据。
- 高可用性：它在多个可用区域中复制数据，并提供自动故障转移和故障恢复功能，以确保数据的持久性和可用性。
- 托管式服务：Amazon DocumentDB 是一种托管式服务，AWS 负责管理数据库的维护、备份、监控和扩展等任务，使用户能够专注于应用程序开发而无需管理基础设施。
- 数据安全：它支持数据加密、身份验证和访问控制，以保护数据的机密性和完整性。
应用场景：
- 内容管理系统：对于需要管理和存储大量结构化和半结构化数据的内容管理系统，Amazon DocumentDB提供了高可靠性和可扩展性。
- 个人化推荐系统：如果应用程序需要根据用户的兴趣和行为进行个性化推荐，Amazon DocumentDB的灵活性和高性能能够满足这些需求。
- 产品目录和目标广告：对于需要存储和查询大量产品数据和目标广告数据的应用程序，Amazon DocumentDB的快速读写能力和高可用性非常有用。
- 日志和事件数据分析：对于需要实时处理和分析日志和事件数据的应用程序，Amazon DocumentDB的高性能和可扩展性能够提供快速的查询和聚合功能。
- 协同工作和团队协作：对于需要共享和协同处理文档和数据的应用程序，Amazon DocumentDB的文档模型和可靠性使得团队成员能够方便地协作和共享数据。
与阿里云产品对比：
- 阿里云的同样功能产品是 ApsaraDB for MongoDB，也是一种完全托管的文档数据库服务。
- Amazon DocumentDB 与 ApsaraDB for MongoDB 区别如下：
- 兼容性：Amazon DocumentDB 是兼容 MongoDB 的数据库服务。而 ApsaraDB for MongoDB 则是基于 MongoDB 引擎的阿里云托管服务。
- 功能和性能：Amazon DocumentDB 在性能和功能方面进行了优化，尤其适用于大规模和高并发的工作负载。ApsaraDB for MongoDB 则提供了更宽松的扩展和更多的配置选项，以满足不同场景下的需求。
- 目标市场：Amazon DocumentDB 主要面向全球市场。而 ApsaraDB for MongoDB 主要面向中国市场。
03、Amazon DynamoDB
Amazon DynamoDB：托管式 NoSQL 数据库
- 是一种完全托管的 NoSQL 数据库服务，由 AWS 提供。
- 具有高可扩展性、低延迟和自动化管理的特点。
官网说明：
Amazon DynamoDB 功能
主要功能：
- 高可扩展性：Amazon DynamoDB 可以根据需要自动扩展计算和存储资源，以适应峰值负载和数据量增长。
- 低延迟：它提供了快速读写操作，能够处理大规模的并发访问，并提供了强一致性和事件驱动的机制。
- 弹性存储：Amazon DynamoDB 以键值对的形式存储数据，适用于半结构化和非结构化的数据。
- 自动化管理：它由 AWS 自动处理数据库的维护、备份、监控和调节等任务，用户无需关心基础设施的管理。
应用场景：
- Web 应用程序：对于需要快速读写操作和高并发访问的 Web 应用程序，Amazon DynamoDB 的低延迟和高可扩展性能够满足这些需求。
- 游戏后端：对于需要处理用户数据、游戏状态和实时游戏事件的游戏后端服务，Amazon DynamoDB 的高性能和灵活数据模型非常适用。
- 设备传感器数据：对于需要存储和查询设备传感器产生的大量数据，如物联网、工业自动化等应用场景，Amazon DynamoDB 的高可扩展性和低延迟能够满足这些需求。
- 广告技术平台：对于需要存储和处理广告数据、点击事件和实时投放的广告技术平台，Amazon DynamoDB 的快速读写能力和强一致性非常有用。
- 会话管理和状态跟踪：对于需要存储和管理用户会话数据和状态的应用程序，如电子商务、社交媒体等，Amazon DynamoDB 的高性能和可靠性使得用户能够获得一致的体验。
与阿里云产品对比：
- 阿里云的同样功能产品是 ApsaraDB for Redis，也是一种托管式的 NoSQL 数据库服务。
- Amazon DynamoDB 与 ApsaraDB for Redis 区别如下：
- 数据模型：Amazon DynamoDB 采用键值对的数据模型，适用于存储和查询半结构化和非结构化的数据。ApsaraDB for Redis 则是基于内存的键值存储系统，适用于缓存和高速读写操作。
- 数据持久性：Amazon DynamoDB 提供了数据的持久性和高可用性，通过副本和备份机制确保数据的安全。ApsaraDB for Redis 主要用于缓存服务，并不保证数据的持久性，用户需要自行处理数据的持久化和备份。
- 目标市场：Amazon DynamoDB 主要面向全球市场。而 ApsaraDB for Redis 主要面向中国市场。
04、Amazon ElastiCache
Amazon ElastiCache：内存中缓存服务
- 是一种托管的内存中缓存服务，由 AWS 提供。
- 支持两种流行的开源缓存引擎，即 Redis 和 Memcached，并提供高性能的缓存解决方案。
官网说明：
Amazon ElastiCache 概览
主要功能：
- 高性能缓存：Amazon ElastiCache 通过将数据存储在内存中，提供了低延迟的读写操作，加速了应用程序的访问速度。
- 扩展性：它可以根据需要自动扩展缓存节点，并提供了高可用性的缓存集群，以满足不同规模和负载的需求。
- 简化管理：Amazon ElastiCache 由 AWS 管理，负责硬件和软件的维护、备份、升级和监控，使用户可以专注于应用程序开发而无需管理基础设施。
应用场景：
- 缓存加速：对于需要缓存常用数据以加速访问速度的应用程序，如电子商务、内容管理系统等，Amazon ElastiCache 能够显著提升性能。
- 会话存储：对于需要存储用户会话数据的应用程序，如 Web 应用程序、社交媒体等，Amazon ElastiCache 的高速读写能力和持久化特性能够提供快速和可靠的会话管理。
- 数据异步处理：对于需要处理大量数据的异步处理任务，如日志分析、数据清洗等，Amazon ElastiCache 的高性能和可扩展性能够提供快速的数据处理能力。
- 分布式锁和协调：对于需要分布式锁和协调的分布式应用程序，Amazon ElastiCache 的原子操作和分布式特性非常有用。
- 数据库缓存：对于需要缓存数据库查询结果的应用程序，Amazon ElastiCache 能够显著减轻数据库的负载，提高应用程序的响应速度。
与阿里云产品对比：
- 阿里云的同样功能产品是 ApsaraDB for Redis 和 ApsaraDB for Memcache，都是托管的内存中缓存服务。
- Amazon ElastiCache 与 ApsaraDB for Redis、ApsaraDB for Memcache 区别如下：
- Redis 和 Memcached 引擎：Amazon ElastiCache 支持 Redis 和 Memcached 两种流行的开源缓存引擎。而 ApsaraDB for Redis 和 ApsaraDB for Memcache 则是阿里云提供的自有缓存引擎。
- 功能和性能：Amazon ElastiCache 通过与 AWS 生态系统的集成和优化，提供了高性能和可靠性的缓存解决方案。ApsaraDB for Redis 和 ApsaraDB for Memcache 则提供了更多的配置选项和扩展性，以满足不同场景下的需求。
- 目标市场：Amazon ElastiCache 主要面向全球市场。而 ApsaraDB for Redis 和ApsaraDB for Memcache 主要面向中国市场。
05、Amazon Keyspaces
Amazon Keyspaces：托管式 Cassandra 兼容数据库（适用于 Apache Cassandra）
- 是一种托管的 Cassandra 兼容数据库服务，由 AWS 提供。
- 基于 Apache Cassandra 架构，提供了可扩展、高可用的分布式数据库解决方案。
官网说明：
Amazon Keyspaces 概述视频（适用于 Apache Cassandra）
主要功能：
- 兼容性：Amazon Keyspaces 与 Apache Cassandra 协议兼容，可以无缝迁移现有的Cassandra 应用程序到AWS上，并与 Cassandra 工具和生态系统集成。
- 可扩展性：它具备高度可扩展性，能够根据需要水平扩展存储和计算资源，以适应大规模的数据和负载增长。
- 高可用性：Amazon Keyspaces 通过在多个可用区域复制数据和自动处理故障转移，提供高可用性和数据持久性。
应用场景：
- 时序数据存储：对于需要存储和分析时序数据的应用程序，如物联网、实时监控等，Amazon Keyspaces 的分布式和可扩展性能够满足这些需求。
- 分布式数据存储：对于需要存储和查询分布式数据的应用程序，如日志、社交媒体等，Amazon Keyspaces 的分布式特性和可靠性能够提供高性能和高可用性的数据存储。
- 高度可扩展的应用程序：对于需要处理大规模数据和高并发访问的应用程序，Amazon Keyspaces 的可扩展性和性能能够满足这些需求。
- 全球分布式应用程序：对于需要在多个地理区域部署和处理数据的全球分布式应用程序，Amazon Keyspaces 的多可用区域复制能够提供低延迟和高可用性的数据库解决方案。
与阿里云产品对比：
- 阿里云的同样功能产品是 ApsaraDB for Cassandra，也是一种托管的 Cassandra 兼容数据库服务。
- Amazon Keyspaces 与 ApsaraDB for Cassandra 区别如下：
- Redis 和 Memcached 引擎：Amazon ElastiCache 支持 Redis 和 Memcached 两种流行的开源缓存引擎。而 ApsaraDB for Redis 和 ApsaraDB for Memcache 则是阿里云提供的自有缓存引擎。
- 功能和性能：Amazon ElastiCache 通过与 AWS 生态系统的集成和优化，提供了高性能和可靠性的缓存解决方案。ApsaraDB for Redis 和 ApsaraDB for Memcache 则提供了更多的配置选项和扩展性，以满足不同场景下的需求。
- 目标市场：Amazon ElastiCache 主要面向全球市场。而 ApsaraDB for Redis 和ApsaraDB for Memcache 主要面向中国市场。
06、Amazon MemoryDB for Redis
Amazon MemoryDB for Redis：与 Redis 兼容且持久的内存数据库服务，可实现超快性能
- 是一种托管的内存数据库服务，与 Redis 协议兼容，由 AWS 提供。
- 提供了高速的内存读写、可靠的数据持久性和自动化的管理功能，以帮助用户实现超快性能的数据处理和缓存需求。
官网说明：
Amazon MemoryDB for Redis 概览
主要功能：
- 高速性能：Amazon MemoryDB for Redis 运行在 AWS 的硬件和软件优化环境下，提供比自托管 Redis 更快的读写速度和更高的并发性处理能力。
- 可靠性与持久性：它可以在多个可用区域进行数据副本复制，并提供了多种持久性选项，包括备份和快照，以确保数据不会因任何内外部因素而丢失。
- 自动化管理：Amazon MemoryDB for Redis 提供了托管式的服务，自动化地处理硬件和软件的维护、升级、监控和备份，使用户可以专注于应用程序开发。
应用场景：
- 高性能缓存：对于需要缓存常用数据以加速访问速度的应用程序，如电子商务、内容管理系统等，Amazon MemoryDB for Redis 能够显著提高性能。
- 分布式锁和协调：对于需要分布式锁和协调的应用程序，如分布式事务管理、分布式锁实现、任务协调等，Amazon MemoryDB for Redis 的原子操作和分布式特性非常有用。
- 会话存储：对于需要存储用户会话数据的应用程序，如 Web 应用程序、社交媒体等，Amazon MemoryDB for Redis 的高速读写能力和持久化特性能够提供快速和可靠的会话管理。
- 队列管理：对于需要实现异步任务和任务队列的应用程序，如消息队列、日志处理等，MemoryDB for Redis 的高速读写和持久化功能能够实现可靠的任务管理。
- 实时数据处理：对于需要快速处理实时数据的应用程序，如实时分析、实时推荐、实时搜索等，Amazon MemoryDB for Redis 具有高速读写和内置算法支持，能够帮助用户快速管理和处理海量数据。
与阿里云产品对比：
- 阿里云的同样功能产品是 ApsaraDB for Redis，也是一种托管的内存数据库服务。
- Amazon MemoryDB for Redis 与 ApsaraDB for Redis 区别如下：
- 可靠性：Amazon MemoryDB for Redis 通过多种持久性和自动故障转移机制来确保数据的可靠性。而 ApsaraDB for Redis 则取消了备份和快照机制，在数据一致性和恢复方面可能存在更高的风险。
- 目标市场：Amazon MemoryDB for Redis 提供了全球扩展的功能，支持 AWS 的多可用区域复制和全球分布式应用程序。而 ApsaraDB for Redis 则主要面向中国市场。
- 定价模式：Amazon MemoryDB for Redis 采用按使用量计费的模式，只需支付用户使用的资源。而 ApsaraDB for Redis 则采用包时包月的模式，要求用户预付费用。
07、Amazon Neptune
Amazon Neptune：完全托管式图形数据库服务
- 是一种完全托管的图形数据库服务，由 AWS 提供。
- 基于图形数据模型，旨在存储、查询和分析具有复杂关系的数据。
官网说明：
Amazon Neptune 功能
主要功能：
- 图形数据模型：Amazon Neptune 使用图形数据模型，其中数据存储为节点和边的集合，可以表示实体和它们之间的关系。
- 高性能查询：它支持快速的图形遍历和复杂查询，使用户能够有效地探索和分析数据图。
- 高可扩展性：Amazon Neptune 是一个分布式数据库服务，可以根据需要自动水平扩展存储和计算资源，以适应不断增长的数据和负载。
- 可靠性和持久性：Amazon Neptune 通过在多个可用区域自动复制数据和自动处理故障转移，提供高可用性和数据持久性。
应用场景：
- 社交网络分析：对于需要分析复杂社交网络关系的应用程序，如社交媒体平台、推荐系统等，Amazon Neptune 的图形数据模型和高性能查询能够提供准确和高效的分析结果。
- 知识图谱：对于需要构建和查询大规模知识图谱的应用程序，如问答系统、语义搜索等，Amazon Neptune 的图形数据模型和强大的查询能力能够帮助用户轻松地管理和查询知识图谱。
- 欺诈检测：对于需要检测欺诈行为和异常模式的应用程序，如金融交易监测、网络安全等，Amazon Neptune 的图形分析和复杂查询能够帮助用户发现有关实体之间的潜在关联和模式。
- 内容推荐：对于需要为用户提供个性化内容推荐的应用程序，如电子商务、音乐流媒体等，Amazon Neptune 的图形数据模型和高性能查询能够帮助用户理解用户兴趣和个性化需求。
- IoT 场景：对于需要处理和分析物联网设备之间复杂连接关系的应用程序，如智能家居、工业物联网等，Amazon Neptune 的图形数据库能够帮助用户轻松存储和查询设备之间的关系和拓扑结构。
与阿里云产品对比：
- 阿里云的同类产品是 ApsaraDB for JanusGraph，也是一种托管的图形数据库服务。
- Amazon Neptune 与 ApsaraDB for JanusGraph 区别如下：
- 数据模型：Amazon Neptune 使用 RDF（资源描述框架）和 SPARQL（基于图形模式查询语言）进行数据建模和查询。而 ApsaraDB for JanusGraph 基于 JanusGraph，支持Gremlin 查询语言。
- 兼容性：Amazon Neptune 可以与其他 AWS 服务（如 Amazon S3 和 Amazon Lambda）进行集成，以及与其他图形数据库相互操作。ApsaraDB for JanusGraph 则与阿里云生态系统紧密集成，并与其他阿里云服务无缝连接。
- 跨地域部署：Amazon Neptune 支持在全球多个 AWS 区域进行部署，以实现更好的性能和可用性。ApsaraDB for JanusGraph 主要部署在中国境内的阿里云区域。
08、Amazon RDS
Amazon RDS：适用于 MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL Server 和 MariaDB 的托管式关系数据库服务
- 是一种由 AWS 提供的托管式关系数据库服务。
- 支持 MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL Server 和 MariaDB 数据库引擎。
官网说明：
Amazon RDS 定价
主要功能：
- 可扩展性：可以轻松地扩展计算和存储资源以支持不断增长的数据和负载，实现可持续的应用程序性能。
- 可靠性和持久性：自动备份和日志记录可确保数据安全，并可应对灾难性故障。
- 自动化管理任务： Amazon RDS 可以自动化对数据库实例的常规维护任务（例如软件修补程序安装、备份等），简化了 IT 工作负担。
- 安全性：Amazon RDS 支持多种安全特性【如网络隔离、加密、身份验证和访问控制（如 AWS Identity and Access Management（IAM））】以保护数据。
应用场景：
- Web 应用程序： Amazon RDS 可以轻松为 Web 应用程序提供高度可靠的数据库服务。
- 游戏数据库： 为支持多人在线游戏（MMOG）和其他高度可扩展游戏应用程序提供高度可靠的数据库服务。
- 私有云数据库应用程序： Amazon RDS 提供了在私有云中部署和管理数据库所需的基础设施及它所需的其他支持。
- 大数据： Amazon RDS 可以轻松为大数据应用程序存储和管理大量的结构化数据。
与阿里云产品对比：
- 阿里云的一个类似的产品是 ApsaraDB for RDS，是一种完全托管的关系数据库服务。
- Amazon RDS 与 ApsaraDB for RDS 区别如下：
- 数据库引擎和版本： Amazon RDS 支持的数据库引擎包括 MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL Server 和 MariaDB，支持许多不同的版本。而 ApsaraDB for RDS 与 Amazon RDS 相似，也支持 MySQL、PostgreSQL、Oracle 和 SQL Server 数据库引擎以及它们的多个版本。
- 自定义性： Amazon RDS 受限于可用的设置和参数。而 ApsaraDB for RDS 往往在可设置的选项上更加灵活和可定制。
- 权限管理：Amazon RDS 可以与 AWS 服务、如 AWS Identity and Access Management（IAM）集成，可以让您为数据库实例创建个性化访问控制，并细分到行级别的权限控制。而 ApsaraDB for RDS 可以与阿里云其他产品集成，例如 RAM 和阿里云安全中心，并支持访问控制、权限管理、安全防护等。
09、Amazon RDS on VMware
Amazon RDS on VMware：自动化本地数据库管理
- 是 AWS 托管式服务 RDS 的扩展。
- 使客户能够自动化地管理本地 VMware 数据库。
官网说明：
Amazon RDS 定价
主要功能：
- 自动化数据库管理：Amazon RDS on VMware 可自动化地执行诸如备份、容灾恢复、软件补丁和升级等基本数据库管理任务。
- 灵活性：客户可以选择本地决策权和控制，同时利用RDS 托管解决方案的优点，从而实现部署和运营数据库的最佳方式。
- 容灾恢复：Amazon RDS on VMware 支持通过异地镜像的自动故障转移来保持应用程序的高可用性。支持跨区域复制和AWS故障转移的集成。
- 集成性： Amazon RDS on VMware 与 Amazon RDS、AWS Lambda、AWS Identity and Access Management (IAM) 和 Amazon CloudWatch 等 AWS 服务无缝集成。
应用场景：
- 企业内数据库迁移和扩展：将本地的 VMware 数据库移动到 AWS 中，并受益于 AWS 安全、可用性和扩展性优势；或扩展本地 VMware 数据库的计算和存储资源到 AWS 云中。
- 跨越本地数据中心和公共云的 DR：通过使用 Amazon RDS on VMware 的自动故障转移，客户可以方便地实现跨本地数据中心和公共云的完全托管 DR 解决方案。
- 集中式管理：Amazon RDS on VMware 可以通过统一的管理控制台，从单个位置集中式管理多个 VMware 数据库，并轻松管理本地数据库和云数据库。
- 带外故障转移：当本地服务器出现故障时，Amazon RDS on VMware 可以自动将其故障转移到备份节点，从而提高应用程序的可用性。
与阿里云产品对比：
- 阿里云提供的同类产品是 HybridDB for MySQL，是一种基于 MaxCompute 和 MySQL组合的分布式云数据库服务。
- Amazon RDS on VMware 与 HybridDB for MySQL 区别如下：
- 数据处理和管理方式：HybridDB for MySQL 是基于分布式计算和存储的方法来处理和管理数据。而 Amazon RDS on VMware 主要是自动化地管理本地 VMware 数据库。
- 托管式服务：Amazon RDS on VMware 是基于 AWS 提供的托管式服务。而 HybridDB for MySQL 是基于阿里云提供的托管式服务。
- 集成性：Amazon RDS on VMware 可以与 AWS 生态系统内的其他云服务平滑集成，也可以扩展到 on-premises 环境中。而 HybridDB for MySQL 仅与阿里云生态系统集成。
10、Amazon Redshift
Amazon Redshift：便捷、简易且经济高效的数据仓库数据库
- 是由 AWS 提供的一种云数据仓库服务。
- 旨在提供便捷、简易且经济高效的数据仓库数据库。
官网说明：
借助 Amazon Redshift 在 AWS 上建立数据仓库简介视频
主要功能：
- 高性能：Amazon Redshift 提供列存储、压缩和分布式查询等技术，以实现高性能的数据查询和分析能力。
- 弹性扩展：用户可以根据需要轻松地扩展 Amazon Redshift 的计算和存储能力，以适应不断增长的数据量和负载。
- 容灾备份：Amazon Redshift 可以自动进行数据备份，并提供了故障转移和容灾恢复功能，确保数据的高可用性和持久性。
- 安全性：Amazon Redshift 提供了多种数据加密和访问控制功能，以保护数据的安全性。
- 简化管理：Amazon Redshift 提供了管理和监视数据库的工具和指标，简化了数据库运维的工作。
应用场景：
- 数据仓库和分析：Amazon Redshift 可以处理大规模的数据集，适用于复杂查询、数据分析和BI 报表等场景。
- 业务智能：Amazon Redshift 可以将多个数据源整合到一个中心化的数据仓库中，为企业提供全面的业务智能分析能力。
- 日志和事件分析：Amazon Redshift 可以分析大量的日志数据、事件数据和监控数据，提供实时和历史的关键业务指标和洞察。
- 数据科学和机器学习：Amazon Redshift 可以用于存储和处理大规模的数据集，为数据科学家和机器学习工程师提供丰富的数据资源。
与阿里云产品对比：
- 阿里云提供的同类型产品是 AnalyticDB for PostgreSQL，是一种云原生的即席分析型数据库服务。
- Amazon Redshift 与 AnalyticDB for PostgreSQL 区别如下：
- 数据库引擎：Amazon Redshift 是一种列式存储数据库。而 AnalyticDB for PostgreSQL 则是基于 PostgreSQL 开发的分布式关系型数据库。
- 扩展性：Amazon Redshift 通过计算和存储分离的方式实现扩展性，可根据负载需求独立调整计算和存储资源。AnalyticDB for PostgreSQL 提供水平扩展性和计算能力自动伸缩功能。
- 适用场景：Amazon Redshift 主要用于大规模数据仓库和分析场景，适用于数据分析、BI 和复杂查询等工作负载。AnalyticDB for PostgreSQL 则更适用于多维分析、实时分析和 OLAP 等工作负载，适合在线分析查询。
11、Amazon Timestream
Amazon Timestream：完全托管式时间序列数据库
- 是 AWS 提供的一种完全托管式时间序列数据库服务。
- 旨在帮助用户存储、查询和分析大规模的时间序列数据。
官网说明：
Amazon Timestream 简介视频
主要功能：
- 高性能和可扩展性：Amazon Timestream 使用了创新的元数据索引和自动数据分层技术，以实现高性能的时间序列数据读写和查询。
- 高可用性：Amazon Timestream 提供多区域复制和自动故障转移功能，确保数据的高可用性和持久性。
- 数据保留和存储：Amazon Timestream 可以根据设定的数据保留策略自动清理和存储数据，优化存储和成本效益。
- 数据分析和聚合：Amazon Timestream 提供了内置的时间序列数据查询和分析功能，包括聚合、过滤、采样等功能，使数据分析更加方便和高效。
- 与 AWS 生态系统集成：Amazon Timestream 可以与其他 AWS 服务集成，如 Amazon S3、Amazon IoT Core、Amazon CloudWatch 等，提供全面的数据处理和分析能力。
应用场景：
- 物联网数据分析：Amazon Timestream 可以用于存储和分析来自大规模物联网设备的时间序列数据，如传感器数据、设备状态等。
- 日志分析和监控：Amazon Timestream 可以分析和存储大规模的日志数据和监控数据，并提供实时和历史的指标和洞察。
- 金融分析：Amazon Timestream 可以用于存储和查询金融市场的实时数据和历史数据，支持快速的数据分析和决策。
- 工业生产和制造：Amazon Timestream 可以帮助工业生产和制造行业存储和分析设备数据、生产数据和质量数据，优化生产效率和质量控制。
- 应用性能监测：Amazon Timestream 可以监测和分析应用的性能指标，如请求延迟、吞吐量等，以支持应用性能优化和故障排查。
与阿里云产品对比：
- 阿里云提供的同类型产品是时序时空计算服务（OTST），是一种云原生的时间序列数据库产品。
- Amazon Timestream 与 时序时空计算服务（OTST） 区别如下：
- 数据结构和存储方式：Amazon Timestream 使用基于表格的存储模型，将时间序列数据存储为行，具有自定义的维度和度量。OTST 则使用基于时空的存储模型，将时间序列数据存储为列，支持字段和标签的灵活定义。
- 弹性扩展性：Amazon Timestream 可以根据负载需求自动扩展计算和存储资源。OTST 提供自动水平扩展和分布式计算能力，支持海量数据的存储和处理。
- 访问控制和安全性：Amazon Timestream 使用 AWS 的身份验证和访问控制功能，确保数据的安全性和隐私。OTST 使用阿里云的访问控制和身份验证机制。
- 协议和接口：Amazon Timestream 支持标准的 SQL 查询语言，提供 JDBC 和 ODBC 接口。OTST 提供 SQL 查询和分析的云原生接口，如 OTS Java/Python/Go SDK。
