12月9日消息，近期，亞馬遜云科技旗下的數據庫遷移服務Babelfish for Amazon Aurora PostgreSQL正式在中國區(qū)域（北京與寧夏）可用，這是一項幫助客戶使用少許代碼即可實現在 Amazon Aurora PostgreSQL 上運行 Microsoft SQL Server 應用的服務。

鑒于 Microsoft SQL Server的廣泛使用率，Babelfish for Amazon Aurora PostgreSQL在中國區(qū)域的落地勢必會加速驅動更多中國企業(yè)向全托管式的云數據庫服務進行轉型。

事實上，在打造云數據庫方面，亞馬遜云科技在充分實踐的基礎上已經形成了一整套行之有效的方法論。

在亞馬遜云科技大中華區(qū)產品部總經理顧凡看來，越來越多的企業(yè)希望通過現代化應用實現業(yè)務的快速發(fā)展，這對底層支撐的數據庫的功能、性能、擴展性、成本效益提出了更高的要求。一個數據庫打天下的時代早已過去。亞馬遜云科技提供十多種專門構建的數據庫服務。

顧凡介紹：“亞馬遜云科技做云上數據庫產品有五大理念。第一專庫專用，極致性能；第二無服務器，敏捷創(chuàng)新；第三全球架構，一鍵部署；第四平滑遷移，加速上云；第五是AI賦能，深度集成。”

專庫專用，極致性能

目前，亞馬遜云科技數據庫服務支持關系、鍵值、文檔、內存、圖、時間序列、寬列和分類賬八大數據類型，為開發(fā)者在不同的應用場景下針對不同的數據類型和不同的數據訪問特點，提供專門構建的工具，專庫專用。

“最常用的關系型數據庫服務Amazon RDS、Amazon Aurora；應對海量數據場景的鍵值數據庫服務Amazon DynamoDB；需要極致響應延遲，常用于緩存、排行榜、廣告等場景的用戶就可以選用Amazon ElastiCache和Amazon MemoryDB；如果客戶需要一個托管的圖數據庫，就選Amazon Neptune，適用于欺詐檢測，社交網絡，推薦引擎；車聯網等需要一個托管的時序數據庫場景，Amazon Timestream可以滿足需求；如果用戶需要的是數據庫可以像一個不可篡改的賬本，那可以選Amazon QLDB來輕松實現?！鳖櫡矊嗰R遜云科技的每項數據庫服務如數家珍。

無服務器、敏捷創(chuàng)新

顧凡認為，無服務器模式是將云廠商多年應對大規(guī)模數據庫運維、伸縮擴展的經驗以及整個團隊的技術能力最大化開放給客戶，使客戶受益。從Amazon DynamoDB到Amazon  Aurora Serverless V2，無服務器形態(tài)能夠給應用提供無縫擴展能力，已經成為亞馬遜云科技對外提供給廣大客戶默認的模式。無論是針對鍵值型的數據還是關系型數據還是時序、文檔類數據，亞馬遜云科技都可以以無服務器的形式對外開放給用戶，借助這些無服務器服務，用戶不需要再去管理或者配置服務器，只需按量進行縮放，真正為價值付費。

全球架構、一鍵部署

依托亞馬遜云科技的產品，包括Amazon  Aurora關系型數據庫的Global Database，Amazon DynamoDB NoSQL數據庫、Amazon ElastiCache內存數據庫以及文檔數據庫Amazon DocumentDB等，都能利用亞馬遜云科技的骨干網絡提供比互聯網更穩(wěn)定的網絡支撐，以一鍵部署的方式，幫助客戶實現幾千公里跨區(qū)域數據庫災備，故障恢復能在一分鐘之內完成，同時跨區(qū)域的數據復制延遲通常小于一秒。

平滑遷移、加速上云

亞馬遜云科技研發(fā)人員將數據庫遷移這件事情分成兩部分來做，第一部分是數據庫的格式轉換，第二步才是真正的數據遷移。事實上企業(yè)在進行數據庫遷移時完成前面兩步后，還涉及到應用程序代碼改造等工作。

如同Amazon Aurora PostgreSQL一樣，亞馬遜云科技提供了工具、人和錢三種方式，能夠幫助客戶實現上云的平滑遷移。已經有超過45萬的數據庫，通過亞馬遜云科技的數據庫遷移服務，實現了遷移到亞馬遜云科技云平臺上面。

AI賦能，深度集成

顧凡表示，機器學習是云計算時代最大的利器。亞馬遜云科技數據庫服務與其AI/ML深度集成，推出Amazon Aurora ML、Amazon Neptune ML等特性，允許數據工程師不需要掌握機器學習的技能，只需使用熟悉的數據庫語言，即可進行機器學習操作直接從圖數據庫里導出數據，轉換格式，訓練模型并發(fā)布，可在知識圖譜、欺詐檢測或產品推薦等應用程序中發(fā)揮重大作用。

顧凡總結道，通過踐行數據庫產品上述五大理念，亞馬遜云科技已經幫助全球數十萬客戶擺脫傳統(tǒng)單一的數據庫在性能、功能、擴展性等方面的桎梏，有效提高創(chuàng)新速度，并且降低成本。