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亚马逊云科技连续七年被评为《2021 Gartner Magic Quadrant for Cloud Database Management System》—— 云数据库魔力象限领导者

12月14日，咨询机构Gartner发布了报告《2021 Gartner Magic Quadrant for Cloud Database Management System》。数据库管理系统继续向云移动——这一移动正在产生越来越复杂的供应商和产品。这个魔力象限图将帮助在数据和分析领域的领导者在复杂且快速发展的市场中做出正确的选择。亚马逊云科技连续七年被评为领导者，在“执行能力”上获得20家参评厂商的最高位置。我们很荣幸得到Gartner的认可，我们在这里分享这份报告，因为我们相信它能在关键时刻为我们的客户提供指导。就像云技术的引入催生了一代创新一样，我们相信下一波创新浪潮是由数据驱动的。

图片来源：Gartner

*该图形由 Gartner, Inc. 发布，作为更大的研究文档的一部分，应在整个文档的背景下进行评估。亚马逊云科技可应要求提供 Gartner 文档。

报告中提及了各厂商提供的云数据库产品，涵盖了交易型负载、分析型负载、数据科学等场景。随着客户对亚马逊云科技数据库和分析产品组合的信任度不断提高，我们的在于帮助客户了解下一轮数据驱动的创新浪潮。为此，我们正在努力帮助我们的客户建立自己的现代数据战略，以便他们的业务在未来蓬勃发展。

 

在现代化数据战略中，首先实现的是数据架构现代化。

扮演主力角色的就是各类专门构建数据库。为实现专库专用，亚马逊云科技现在已有十多种专门构建的数据库服务，囊括了关系、键值、文档、内存、图、时间序列、宽列和分类账八大数据类型。这些数据库产品各有优势，分别适用于不同的应用场景

  • Amazon RDS：开启了托管数据库服务的新模式，从最初只支持MySQL，到目前支持六种常用的数据库服务。
  • 专为云平台打造的关系型数据库Amazon Aurora：既具有传统商业数据库的高性能和可用性，又具有开源数据库的简单性和成本效益；是目前亚马逊云科技历史上用户数量增速最快的云服务。
  • 专为海量数据、超大型工作负载而生的键/值数据库服务Amazon DynamoDB：可构建吞吐量和存储空间几乎无限的应用程序，在任意规模环境中提供一致的个位数毫秒响应时间，极其适合游戏、广告技术、移动互联以及其它需要任何规模的低延迟数据访问的应用程序。目前，亚马逊全球多个高流量网站和系统均采用Amazon DynamoDB，在此前的Prime Day 期间进行了数万亿次 API 调用，达到每秒 8,920 万次请求的峰值。
  • 图数据库Amazon Neptune，快速、可靠且完全托管的图数据库服务，帮助客户轻松构建和运行适用于高度互连数据集的应用程序，可存储数十亿个关系并能以毫秒级延迟进行图查询。
  • 内存数据库Amazon ElastiCache 是兼容Redis和Memcached的托管型内存存储, 存储数据库中频繁访问的数据，以实现低延迟访问。Amazon MemoryDB for Redis是与Redis兼容的、可持久化的内存数据库，实例故障时零数据丢失。
  • 文档数据库Amazon DocumentDB 从设计之始，就为客户提供大规模运行关键JSON工作负载所需要的性能、可扩展性和可用性。与MongoDB兼容，可轻松存储、查询和索引 JSON 数据。
  • 宽列数据库Amazon Keyspaces 是一种可扩展、高度可用且兼容 Apache Cassandra 的托管数据库服务。
  • 时间序列数据库Amazon Timestream：这种随时间变化的数据类型被称为时间序列数据，每个数据点由一个或多个属性的时间戳组成。时间序列数据有助于跟踪事物随时间变化的情况，帮助推动实际决策。
  • 分类账数据库：Amazon Quantum Ledger Database (QLDB)：跟踪每一个应用程序的数据变化，保持完整的、可验证的变化历史

现代化应用程序需要处理TB级、PB级的数据，需要支持分布在全球的数百万用户，需要以极低的延迟每秒处理数百万个请求等；构建应用程序的方法也发生了改变。这些都需要数据库具有更高的性能、可扩展性、可用性以及成本效益。

云上托管数据库服务首先可以简化客户运维：企业自己管理传统数据库基础设施，甚至在云端自己管理数据库，都费时费事，需要管理软硬件、系统性能、容量规划、合规等。企业可以把时间更多用于创新，构建应用程序，而不是管理基础设施。云上数据库可以进一步提供Serverless，将客户运维工作降到尽可能低。

其次，云数据库可以兼顾高性能和成本效益。

此外，云上数据库可以更好的支撑客户扩展最大且最复杂的工作负载。比如Amazon DynamoDB可构建吞吐量和存储空间几乎无限的应用程序，在任意规模环境中提供一致的个位数毫秒响应时间，极其适合游戏、广告技术、移动互联以及其它需要任何规模的低延迟数据访问的应用程序。

亚马逊云科技所有的数据库服务都经过了大量客户、大规模的实战测试，具有高可用性、高性能、高扩展性和高安全性。我们的策略是，所有的数据库都是专门为工作负载（关系型、键值型、文档型、内存型等）而构建和优化。

在中国，华米科技、九州通、嘉谊互娱、虎牙等各行业客户，正在使用亚马逊云科技数据库相关服务。

现代化数据战略中，利用专门构建的云上数据分析工具实现统一分析是释放数据价值的核心

同样强大的，还有亚马逊云科技数据分析产品。在刚刚结束的2021 re:Invent全球大会上，我们宣布推出了更多数据分析服务的无服务器版：Amazon Redshift Serverless 可在几秒钟内自动设置和扩展资源，让客户无需管理数据仓库集群，即可以PB级数据规模运行高性能分析工作负载；Amazon EMR Serverless 让客户无需部署、管理和扩展底层基础设施，即可使用开源大数据框架（如 Apache Spark、Hive 和 Presto）运行分析型应用程序；Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK)  Serverless 可快速扩展资源，简化实时数据摄取和流式传输，支持全面监控、移动甚至跨集群加载分区，自动调配和扩展计算和存储资源，用户可以按需使用Kafka。亚马逊云科技提供的每一款服务工具的迭代，都在向更加敏捷、更加智能的数据管理目标迈进。数据作为企业数字化转型的最底层，也是应用现代化的底层动力。“智能湖仓”架构的核心产品Amazon Lake Formation带来的数据管理方式变革与快速大家能力。“智能湖仓”架构也承载着亚马逊云科技现代化数据战略——架构现代、统一分析、智能创新的构想。

以Gartner 报告中提及的 Amazon Redshift 为例，Serverless 版本在原有 Amazon Redshift 功能的基础上，支持在任何规模上以高性能在云端运行分析和数据查询。简单来说，无服务器版本最大的优越性在于弹性和成本控制，用户可以根据工作负载需求随时拉起计算资源，按需获取数据仓库容量和使用时间。目前来看，Amazon Redshift Serverless 更适用于无法预估计算需求的业务场景，以及需要快速开始临时分析需求的测试和开发环境。同样的，亚马逊云科技是一家具备从底层架构向上优化能力的公司，RA3实例和AQUA 查询加速器就是一些Amazon Redshift数据仓库基于底层能力优化的例子

我们相信，对于我们的客户来说，最好的数据策略不是“一刀切”它适合您的独特需求。它为您提供了最好的数据湖和专门构建的数据存储。它允许您以低成本、开放的、基于标准的数据格式存储所需的任何数据量。它不受数据筒仓的限制，并使公司能够使用您首选的工具或技术运行分析和机器学习。最重要的是，它可以让您安全地管理谁可以访问您的数据。

我们意识到构建现代化数据战略并不容易。它随着客户的发展与行业的发展是一个动态变化的过程，我们的每个客户都呈现了不同的旅程。接下来的旅程，我们期待与客户携手共进。

阅读完整 2021 Gartner Magic Quadrant for Cloud Database Management Systems 报告.

*来源：

Gartner, Magic Quadrant for Cloud Database Management Systems, Henry Cook, Merv Adrian, Rick Greenwald, Adam Ronthal, Philip Russom, 14 December 2021

*免责声明:

Gartner 不认可其研究出版物中描述的任何供应商、产品或服务，也不建议技术用户只选择那些评级最高或其他名称的供应商。高德纳研究出版物由高德纳研究组织的意见组成，不应被解释为事实陈述。Gartner 不承担与本研究有关的所有明示或暗示的保证，包括对适销性或特定用途适用性的任何保证。

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