像大禹治水一样治理数据

编辑:阿由

设计:紫菜

作为亚马逊云服务(AWS)增长最快的一项服务,Amazon Aurora为企业的云数据库应用带来了前所未有的体验,它带来了远超商业数据库的强大性能,却只需十分之一的成本。

教人如何不爱它?当然,除了它的对手。

一如既往,在AWS re:Invent 2020上,AWS带来了更多数据库领域的新进展。大会的头一天,AWS首席执行官Andy Jassy就发布了Babelfish for Aurora PostgreSQL新服务。

从名字上看,这是直奔着微软的SQL Server。作为一款数据库转换工具,Babelfish for Aurora PostgreSQL的作用就是让客户轻松地从轻松地从SQL Server迁移到Amazon Aurora PostgreSQL。

不过更有趣的还在后面,Babelfish不是地球上的物种,而是来自《银河系漫游指南》,这是一种吸收周围人脑电波能量的鱼类。

感觉是不是有些费解?其实换个接地气的说法大家就明白了,譬如《笑傲江湖》里的化功大法……哦,不对!应该是《天龙八部》里的北冥神功,吸人内力贮于四海。那是相当厉害!

Amazon Aurora PostgreSQL,是开源数据库PostgreSQL的兼容版本,它能够在近乎零代码的情况下,直接在Amazon Aurora PostgreSQL上运行SQL Server的应用。

现在的数据库迁移,正在成为一种普遍现象,大家都希望将别家的数据库迁移到自己的平台上。不过由于数据库的迁移非常复杂,很多企业出于业务安全和稳定性的考虑,哪怕对当前使用的数据库有着冲天的怨气,他们不愿意轻易进行尝试。

于是数据库厂商们纷纷行动起来,通过打造专门的工具,帮助客户迁移到自家的云数据库。不过Babelfish for Aurora PostgreSQL却不同,它是将数据库引向开源的PostgreSQL。

怎么说呢,是不是都有几分“英特纳雄耐尔”的味道了?当然,AWS毕竟是一家商业公司,虽然它最大限度地支持开源,但最终目的还是吸引客户使用高质、平价的AWS服务,尽可能做到商业与开源的并行不悖。

此外,针对那些不打算自行管理数据库容量的用户,AWS推出了关系型数据库服务Aurora Serverless v2,它能够在一秒之内大幅扩展执行规模,处理数十万笔的庞大交易。

当然,客户并不需要根据峰值容量来付费,他们只需根据使用的总量支付账单。据称,与通常的商业数据库相比,Aurora Serverless v2可以为客户节省90%的成本。

围绕着数据库应用,AWS还发布了一系列的新服务和新功能。譬如AWS Glue Elastic Views,它的作用是允许用户创建实例化视图,就像是一个来自多个不同数据源的虚拟数据表,数据可以来自S3、Aurora或是DynamoDB。

结合自身在自然语言应用方面的进展,AWS今年还发布了名为Amazon QuickSight Q的资料查询功能,用户无需数据库语法,他们可以用自然语言输入,查询自己想要的资料。

提示一下,这是动图,仔细浏览

不过,目前QuickSight Q只支持英文查询,对于其他语言是否支持尚无消息。

最近几年里,AWS也将其领先的机器学习能力,与数据库循序渐进地进行了对接。数据库管理员不再需要去学习机器模型的构建等复杂过程,就可以直接使用AWS内嵌的机器学习以及数据分析新服务,大幅提升数据分析的效率。

譬如,通过Amazon Aurora ML,Amazon Aurora的用户在发起数据库查询时,只需选择一个机器学习模型,就可以唤醒机器学习服务,Aurora ML会自动将查询结果交给机器学习模型进行推理,最终返回结果。

个人相信,从2021年起,数据库+机器学习会成为业内的新风向标之一。通过强大的数据库和高效的机器学习,企业可以像当年的大禹一样,越来越好地管理从云端、从本地、从边缘,从一切可能的地方奔涌而来的数据,从而创造更大的价值。

AWS,探索无限可能。

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