AWS

Amazon DocumentDB Elastic Clusters adapte les charges de travail documentaires des clients pour prendre en charge des millions d'écritures par seconde et stocker des pétaoctets de données.

Amazon OpenSearch Serverless aide les clients à exécuter des charges de travail de recherche et d'analyse sans avoir à configurer, mettre à l'échelle ou gérer l'infrastructure sous-jacente.

Amazon Athena pour Apache Spark permet aux clients de se lancer dans l'analyse interactive à l'aide d'Apache Spark en moins d'une seconde, au lieu de quelques minutes.

AWS Glue Data Quality réduit le temps d'analyse des données et d'identification des règles de quelques jours à quelques heures en mesurant, surveillant et gérant automatiquement la qualité des données dans les lacs de données et dans les pipelines de données.

Amazon Redshift prend désormais en charge une configuration haute disponibilité sur plusieurs zones de disponibilité AWS

LAS VEGAS--(BUSINESS WIRE)-- Lors du salon AWS re:Invent, Amazon Web Services, Inc. (AWS), une société d'Amazon.com, Inc. (NASDAQ : AMZN), a annoncé aujourd'hui cinq nouvelles fonctionnalités dans sa base de données et ses analyses. des portefeuilles qui permettent aux clients de gérer et d'analyser plus rapidement et plus facilement les données à l'échelle du pétaoctet. Ces nouvelles fonctionnalités pour Amazon DocumentDB (avec compatibilité MongoDB), Amazon OpenSearch Service et Amazon Athena permettent aux clients d'exécuter plus facilement des charges de travail de bases de données et d'analyse hautes performances à grande échelle. De plus, AWS a annoncé une nouvelle fonctionnalité pour AWS Glue permettant de gérer automatiquement la qualité des données dans les lacs de données et les pipelines de données. Enfin, Amazon Redshift offre désormais la prise en charge d'une configuration haute disponibilité sur plusieurs zones de disponibilité (AZ) AWS. L'annonce d'aujourd'hui aide les clients à tirer le meilleur parti de leurs données sur AWS en leur permettant d'accéder aux outils adaptés à leurs charges de travail de données, de fonctionner à grande échelle et d'augmenter la disponibilité. Pour en savoir plus sur la façon d'exploiter la valeur des données à l'aide d'AWS, visitez aws.amazon.com/data.

« Les données sont intrinsèquement dynamiques, et les exploiter à leur plein potentiel nécessite une stratégie de données de bout en bout capable d'évoluer avec les besoins du client et de s'adapter à tous les types de cas d'utilisation, aujourd'hui et à l'avenir », a déclaré Swami Sivasubramanian, vice-président. président des bases de données, de l'analyse et de l'apprentissage automatique chez AWS. « Pour aider nos clients à tirer le meilleur parti de leur volume croissant et de leur variété de données, nous nous engageons à offrir l'ensemble le plus large et le plus complet de services de bases de données et d'analyse. Les nouvelles fonctionnalités annoncées aujourd'hui s'appuient sur cela en permettant aux clients d'interroger, de gérer et de faire évoluer encore plus facilement leurs données afin de prendre des décisions plus rapides et basées sur les données.

Aujourd'hui, les organisations créent et stockent des pétaoctets, voire des exaoctets, de données provenant d'un nombre croissant de sources (par exemple, médias numériques, transactions en ligne et appareils connectés). Pour maximiser la valeur de ces données, les clients ont besoin d'une stratégie de données de bout en bout qui donne accès aux bons outils pour toutes les charges de travail et applications de données, ainsi que la capacité d'effectuer des performances fiables à grande échelle à mesure que le volume et la vitesse des données augmentent. Pour aider les clients à concevoir leurs propres stratégies de données de bout en bout, AWS propose l'ensemble de services et de solutions de données le plus complet du secteur. Cela inclut des bases de données entièrement gérées optimisées pour les cas d'utilisation les plus importants des clients, telles qu'Amazon Aurora pour les bases de données relationnelles et Amazon DocumentDB pour les bases de données documentaires. Il comprend également une large gamme de services d'analyse pour aider les clients à obtenir des informations précieuses sur leurs données, notamment Amazon OpenSearch Service pour les charges de travail de recherche et d'analyse (par exemple, surveillance des applications en temps réel, analyse de journaux et recherche de sites Web), Amazon Athena pour l'analyse interactive. , AWS Glue pour l'intégration des données et Amazon Redshift pour l'entreposage de données. L'annonce d'aujourd'hui s'appuie sur ces services dotés de fonctionnalités avancées.

Rippling rassemble la paie, les avantages sociaux, les ressources humaines, l'informatique et bien plus encore afin que leurs clients puissent gérer les opérations des employés en un seul endroit. « À mesure que notre activité continue de croître, nous avons besoin de pouvoir évoluer au-delà des limites d'un seul nœud de base de données documentaire », a déclaré Nitin Aggarwal, responsable de l'ingénierie des données chez Rippling. « Amazon DocumentDB Elastic Clusters nous aidera à résoudre ce défi en nous permettant d'évoluer rapidement et facilement pour prendre en charge des millions de lectures et d'écritures par seconde et stocker des pétaoctets de données. Nous sommes ravis d'explorer Amazon DocumentDB Elastic Clusters à mesure que les demandes de notre entreprise et de nos clients augmentent.