12月7日，亚马逊云科技在2023 re:全球大会上，宣布推出三项新的无服务器服务创新，涵盖了数据库和分析领域，使客户能够更快速、更轻松地扩展他们的数据基础设施，以支持最具挑战性的应用场景。这三项创新包括： 数据库，这是一项全新的功能，可以自动完成超过单个 数据库写入限制的扩展，让开发人员轻松地扩展他们的应用程序并比自建的解决方案节省数月时间。 可以帮助客户在一分钟内创建高可用的缓存，并实时进行垂直和水平扩展以支持客户复杂的应用程序，且无需管理基础架构。 利用人工智能(AI)预测工作负载并自动扩展和优化资源，帮助客户实现高性价比的目标。这些发布基于亚马逊云科技开创性的无服务器技术，可以帮助客户管理任何规模的数据并显著简化运营，使客户可以专注为其最终用户进行创新，而无需花费时间和精力去配置、管理和扩展其数据基础设施。
"自亚马逊云科技创立之初，我们一直专注于为客户消除无差异化的复杂工作负担，并通过无服务器产品不断延续这一传统，大幅简化了构建、运行和管理大规模应用程序所需的工作。"亚马逊云科技数据与人工智能副总裁Swami 博士表示，"数据是企业数字化转型的基石，而充分发挥数据潜力则需要一种端到端的战略，能够根据客户需求进行扩展，并适应各种业务场景。数据的动态特性使其完美适合无服务器技术，这也是亚马逊云科技提供广泛的无服务器数据库和分析解决方案的原因。今天宣布的无服务器服务创新致力于让客户更轻松地处理每秒数百万次规模的交易，在随时扩展容量并动态调整工作负载模式的同时优化性能和成本。"
如今，企业需要从越来越多的来源中创建和存储PB级数据。为了更大程度地释放数据价值，企业需要一个端到端的战略帮助他们在任何规模下分析和管理数据。许多亚马逊云科技的客户已经在使用各种专门构建的数据服务，支持其关键应用程序并做出数据驱动的决策，包括关系型数据库 、运行内存缓存的数据库 ，以及数据仓库 。这些服务消除了客户在运行自己的数据库和分析解决方案时面临的大部分繁重工作，使他们专注于为最终用户创造差异化体验。亚马逊云科技通过在服务组合中加入无服务器技术持续简化客户操作，从早期的 ( S3)到通过 实现前沿的无服务器技术，如 事件驱动计算服务等。现在，亚马逊云科技在云端提供了广泛的无服务器数据分析产品，使客户能够选择适合任务的正确工具从而轻松享有自动配置、按需扩展和按使用量付费等多项优势。今天宣布的创新服务进一步实现了亚马逊云科技通过无服务器技术重构数据库和分析产品组合的承诺，使客户更轻松地优化成本，更大程度地发挥数据的潜在价值。
数据库推动PB级规模应用，支持每秒数百万次写入
如今，有数十万客户正在使用 ，这是一个完全托管的且与MySQL和兼容的关系型数据库，提供商业数据库的性能和可用性，但成本仅为它的1/10。这些企业依靠 v2驱动自己的应用程序，原因是它能够在秒级时间内扩展并支持高达数十万事务。随着规模的扩大，它能够以细粒度的方式调整容量，确保为应用程序提供合适的数据库资源。然而，在某些应用场景，例如在线游戏和金融交易，则需要管理数亿全球用户的工作负载、每秒处理数百万事务并存储PB级的数据。现状是，这些企业必须通过将数据分割成较小的子集，并在多个不同的数据库实例之间分布，以水平的方式进行扩展，这个过程被称为"分片"()，同时需要数月甚至数年的前端开发工作来构建自定义软件，以便将请求发送给正确的实例或实现多个实例之间的变更。同时，企业还需要持续监控数据库活动并调整容量，这一过程不仅耗时而且会影响可用性。此外，对于这些工作负载的持续维护工作量也很大，因为企业需要协调常规的维护操作，例如向表中添加列、在所有计算实例上进行统一备份、应用升级和补丁，并不断调整和平衡多个实例之间的负载。因此，企业需要一种自动扩展应用程序超出单个数据库限制且无需自建的方案。
数据库能够维持等同单个数据库操作简便性的同时，扩展到每秒数百万次的事务写入以及可以管理PB级数据。 数据库可根据客户的数据模型跨多个 实例自动分发和查询数据，无需构建自定义软件来跨实例发送请求。随着计算或存储需求的增加， 数据库能够在无服务器实例内部自动垂直扩展资源，或在实例间进行水平扩展以满足工作负载需求，为客户提供持续的高性能服务，且客户无需创建用于扩展其数据库的自定义软件，这相当于减少了数月甚至数年的工作量。维护操作和更改可以在单个数据库中进行，并自动应用于多个实例，无需手动管理数十个甚至数百个数据库实例的常规任务。
无需繁琐的规划、容量预置和管理， 可以更快速轻松地创建缓存并实时扩展以满足应用需求
许多企业在构建应用程序时，为了提高响应速度并降低数据库成本，会将频繁访问的数据存储在缓存中。这些客户通常选择使用高性能且可扩展的Redis和等开源内存数据存储。为了简化构建和管理缓存的流程，亚马逊云科技推出了完全托管服务 ，兼容Redis和的服务。目前，已有数十万客户受益于该服务的实时性、性能和成本优化。当前， 已支持扩展到数百TB级的数据和每秒数亿次操作，响应时间仅为微秒级，让企业可以跨多个可用区部署高可用性以及执行关键任务的应用程序。在企业享受 所提供的精细化配置选项的同时，还有一些企业希望在构建新应用程序或迁移现有工作负载时，能够迅速启动缓存而无需设计和预留用于缓存的基础设施，从而避免了涉及专业知识和需要深入了解应用程序流量模式的复杂过程。此外，企业还需持续监控和调整容量以保持卓越的性能水平，同时避免为峰值容量过度配置，从而造成不必要的开支。因此，企业需要一种解决方案，可以帮助它们管理底层基础设施，使创建和运行缓存更快捷和简便。
借助 ，客户现在可以在不到一分钟的时间内创建一个高可用性的缓存，同时无需规划或配置基础设施。 可以持续监控缓存的计算、内存和网络利用率，实时拓展垂直和水平容量以满足需求，无需停机或降低性能表现，从而消除了复杂且耗时的容量规划过程。通过 ，客户不再需要设置或调整缓存。 会在多个可用区之间自动复制数据，并为所有工作负载提供99.99%的可用性。客户只需支付实际存储的数据和应用程序所耗费的计算资源。今天， 正式推出，它的部署选项可以同时兼容Redis和。
下一代AI驱动的扩展和优化解决方案 ，为可变工作负载提供更高性价比
数以万计的客户每天使用 处理EB级数据。其中大量客户利用 来自动配置和扩展数据仓库，以满足并发查询数量的需求。客户可以轻松地在 上运行各种规模的分析工作负载，不用管理数据仓库基础设施。同时， 还可以从更多维度灵活适应客户工作负载的变化，如处理庞大的数据或复杂的查询任务，在优化成本的同时保持始终如一的高性能。
例如，拥有可预测仪表盘工作负载的企业可能会发现，新的监管报告要求它们需要摄取更多数据并处理更为密集、复杂的查询。为了应对不同维度工作负载的变化并确保性能一致而不干扰现有工作负载，一个经验丰富的数据库管理员必须花费数小时将额外的工作负载分离到不同的数据仓库，或进行多次复杂的人工调整，这包括临时增加资源以用于数据提取和新查询的工作负载、预先计算结果以快速访问数据、组织数据以实现高效检索，以及定时执行数据仓库管理任务。所有这些优化需要持续地进行，同时也需要管理每个组织在性能和成本平衡方面的优先级，无论它们的数据量、查询复杂度或并发查询的变化是什么样的。
借助新的基于AI的扩展和优化功能， 可以根据多个工作负载维度自动调整资源，并执行优化操作以满足性价比的目标。 利用AI学习客户的工作负载模式，包括查询复杂度、数据大小和频率等维度，并根据这些动态模式持续调整容量，以满足客户指定的性价比目标。现在， 还会根据客户的工作负载模式主动调整资源。例如，基于AI扩展和优化的 会在白天缩减容量以处理仪表盘工作负载，但在需要处理复杂查询时，会根据需求自动添加适量的所需容量。在夜间， 会主动增加容量，以支持大规模数据处理任务，并且无需手动干预。基于现有的自动调优功能， 会自动测量和调整资源，并进行成本效益分析，以优先考虑特定工作负载的最佳优化方案。客户可以在亚马逊云科技控制台中设置自己的性价比目标，在成本和性能之间进行自定义选择。基于AI扩展和优化的 目前处于预览阶段。
涂鸦智能提供了一个通过物联网(IoT)连接设备的云平台，并依托技术应用改善产品价值，使消费者的生活更加便利，从而赋予合作伙伴和客户更强大的能力。"涂鸦IoT开发者平台注册开发者超84.6万人，分布在200多个国家和地区，赋能了7600多家品牌客户。在过去的5年里，我们一直使用 以及其他亚马逊云科技专门构建的数据库。但由于高写入请求，我们不得不为数据库构建自己的分片和代理解决方案。"涂鸦智能数据基础设施负责人陈冲表示，"对于 数据库的最新引入让我们兴奋不已，这将协助我们将IoT平台的性能和管理水平提升到新的高度。它将为客户提供更高效、流畅的响应体验，且无需使用复杂的自我管理解决方案。"
是一家AI驱动的客户体验交互软件公司，帮助企业在任何渠道与客户进行互动，并赋予联络中心及其他领域的员工更强大的能力。"在，我们使用 为我们的全能云平台提供高吞吐量、低延迟的存储，支持每天数百万次的客户互动。"首席架构师Rob 表示，"我们期待 能够帮助我们进一步提升性能和效率，消除实例预留和特定配置设置和扩展的需求。 不仅减轻了我们的管理负担，更显著提高了系统稳定性，同时也有效应对了不断增长的使用需求和多变的工作负载。"
在线健身科技公司旨在通过其网联健身设备和订阅课程，帮助世界各地的人们实现健身目标。"在，我们收集并处理各种数据，从硬件销售到教练表现和用户锻炼数据，以制定和完善我们的业务决策，提供更好的客户体验。"数据工程总监Jerry Wang表示，"随着分析工作负载变得日益复杂，我们的数据库管理员不得不投入更多时间来调整容量阈值和手动执行数据库优化。通过充分利用 中全新的优化功能，我们能够进一步简化数据仓库管理任务，在实现卓越性能的同时达到更高的成本效益。"
