Amazon DynamoDB ist ein vollständig verwalteter NoSQL-Datenbankdienst, der unseren Kundinnen und Kunden eine schnelle, vorhersehbare Leistung und einfache Skalierbarkeit bietet. Wir verlassen uns bei der Erstellung von Softwarelösungsspeichern für eine API-Plattform auf diesen Amazon-Service, da er große Mengen von Anfragen mit einer Latenz von weniger als 100 ms verarbeitet. Da Amazon DynamoDB sich um den Betrieb und die Skalierung der verteilten Datenbank kümmert, müssen wir uns nicht mehr um Hardwarebereitstellung, Einrichtung und Konfiguration, Replikation, Software-Patching und Cluster-Skalierung kümmern. Der Dienst bietet außerdem Verschlüsselung ruhender Daten und befreit uns so zusätzlich von dem zusätzlichen operativen Aufwand und der Komplexität des Datenschutzes. Bei der Entwicklung unseres Single-Table-Datenmodells und der Software, die mit DynamoDB interagiert, orientieren wir uns an den ausführlich im DynamoDB Book dargelegten Richtlinien.
Wir sind stolzer AWS-Partner mit einer stetig wachsenden Anzahl an Servicebezeichnungen. Unsere Teilnahme am AWS Service Delivery Program bestätigt uns als AWS-Partner mit fundiertem technischem Wissen, Erfahrung und nachweislichem Erfolg bei der Bereitstellung spezifischer AWS-Services für Kundinnen und Kunden.
Amazon DynamoDB
Amazon RDS
Amazon Relational Database Service ist ein vollständig verwalteter Open-Source-Cloud-Datenbankdienst, der sieben Datenbank-Engines zur Auswahl bietet. Wir können uns auf diesen Amazon-Service verlassen, da er eine reibungslose Interoperabilität mit dem Code, den Anwendungen und Tools bietet, die unsere Kundinnen und Kunden bereits mit ihren bestehenden Datenbanken einsetzen. Da Amazon RDS routinemäßige Datenbankaufgaben übernimmt – einschließlich Bereitstellung, Patching, Datensicherung, Wiederherstellung, Fehlererkennung und Reparatur – bietet es eine benutzerfreundliche Replikation zur Verbesserung der Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit von Produktionsworkloads. Die Multi-AZ-Bereitstellungsoption ermöglicht es uns, geschäftskritische Workloads mit hoher Verfügbarkeit und integriertem automatisiertem Failover von einer primären Datenbank zu einer synchron replizierten sekundären Datenbank auszuführen. Amazon RDS Read Replicas ermöglichen die Skalierung über die Kapazität einer einzelnen Datenbankbereitstellung hinaus für leseintensive Datenbank-Workloads.
Amazonas Kinesis
Amazon Kinesis ist ein vollständig verwalteter Service, der unseren Kundinnen und Kunden hilft, Streaming-Daten in Echtzeit zu erfassen, zu verarbeiten und zu analysieren. Wir verlassen uns auf diesen Amazon-Service, um zeitnahe Erkenntnisse zu gewinnen, die es uns ermöglichen, neue Informationen zu erhalten und sofort darauf zu reagieren, anstatt auf die vollständige Datenerfassung warten zu müssen, bevor wir Maßnahmen ergreifen können. Das wiederum bedeutet, dass Kundinnen und Kunden datengestützte Entscheidungen treffen können, die zu besseren Geschäftsergebnissen führen. Da Amazon Kinesis wichtige Funktionen zur kosteneffizienten Verarbeitung von Streaming-Daten in jeder Größenordnung bietet und die Flexibilität besitzt, die besten Tools für eine bestimmte Anwendung auszuwählen, ist es einfach, Echtzeitdaten wie Video, Audio, Anwendungsprotokolle, Website-Clickstreams und IoT-Telemetriedaten für maschinelles Lernen, Analysen und andere Anwendungen zu erfassen.
AWS Glue
AWS Glue ist ein serverloser Datenintegrationsdienst, der die schnelle Ermittlung, Aufbereitung, Übertragung und Integration von Informationen aus verschiedenen Quellen ermöglicht. Wir können uns auf diesen AWS-Service verlassen, da er alle notwendigen Datenintegrationsfunktionen für Analysen, maschinelles Lernen und Anwendungsentwicklung bietet. Da AWS Glue sowohl visuelle als auch codebasierte Schnittstellen bietet, sind Informationen über den AWS Glue Data Catalog leicht zugänglich. Mithilfe von AWS Glue Studio können die Datentechniker und Engineers unserer Kundenteams ETL-Workflows (kurz für Extrahieren, Transformieren und Laden) visuell erstellen, ausführen und überwachen. Datenanalysten und Datenwissenschaftler können AWS Glue DataBrew verwenden, um Daten visuell anzureichern, zu bereinigen und zu normalisieren, ohne Code zu schreiben.
Amazon Redshift Serverless
Amazon Redshift Serverless ist ein Produkt, das die Durchführung und Skalierung von Analysen ermöglicht, ohne dass eine Data-Warehouse-Infrastruktur verwaltet werden muss. Wir verlassen uns auf dieses Amazon-Produkt, damit Entwickler, Datenwissenschaftler und Analysten datenbankübergreifend, in Data Warehouses und Data Lakes arbeiten können, um Berichts- und Dashboard-Anwendungen zu erstellen, Echtzeitanalysen durchzuführen, Daten auszutauschen und gemeinsam zu bearbeiten sowie Modelle für maschinelles Lernen zu entwickeln und zu trainieren. Da Amazon Redshift Serverless die Data-Warehouse-Kapazität automatisch bereitstellt und intelligent skaliert, um auch bei anspruchsvollen und unvorhersehbaren Workloads eine schnelle Performance zu gewährleisten, zahlen unsere Kundinnen und Kunden nur für das, was sie nutzen. Große Datenmengen werden innerhalb von Sekunden zu Erkenntnissen, da Daten geladen und Abfragen sofort im Amazon Redshift Query Editor oder einem anderen Business-Intelligence-Tool gestartet werden können. Dabei nutzen wir stets das beste Preis-Leistungs-Verhältnis und vertraute SQL-Funktionen in einer benutzerfreundlichen Umgebung, die keinerlei Administration erfordert.
AWS Lambda
AWS Lambda ist ein serverloser, ereignisgesteuerter Computing-Dienst, mit dem wir Code ausführen können, ohne uns um Server- oder Clusterüberlegungen kümmern zu müssen. Wir verlassen uns auf diesen Amazon-Service, weil er es ermöglicht, Code zu schreiben und als ZIP-Datei oder Container-Image für praktisch jede Art von Anwendung oder Backend-Service hochzuladen, ohne Server bereitstellen oder verwalten zu müssen. Da AWS Lambda automatisch auf Codeausführungsanforderungen in jeder Größenordnung reagiert – von einem Dutzend Ereignissen pro Tag bis zu Hunderttausenden pro Sekunde – sparen unsere Kundinnen und Kunden Kosten. Die Bezahlung erfolgt ausschließlich für die genutzte Rechenzeit, gemessen pro Millisekunde, anstatt dass im Voraus eine Infrastruktur für Spitzenkapazitäten bereitgestellt werden muss.
Erfahren Sie hier mehr darüber, wie wir die AWS-Servicebezeichnungen für einen unserer Kunden implementiert haben.
Möchten Sie mehr erfahren?
Kontaktieren Sie Martijn van Dongen.