数量|我们需要一次怎样的数据架构变革？( 四 )_变革|业务创新|结构化|应用|现

根据 Gartner 2020 全球云数据库魔力象限报告，亚马逊云科技持续保持创新与领先。因此，我们以亚马逊云科技为例，看看其是如何为企业数字驱动转型助力的。
三大重要特性，两大重要支持
首先，亚马逊云科技开创了 Serverless 数据库，来实现数据库的弹性伸缩，进一步简化企业创建、维护和扩展数据库的操作。
亚马逊云科技旗下有五大 Serverless 数据库：Amazon Aurora、Amazon DynamoDB、Amazon Timestream（一种时间序列数据库服务）、Amazon Keyspaces（兼容 Apache Cassandra 的托管数据库服务）和 Amazon QLDB（一种全托管的分类账数据库）。其中， Amazon Aurora 已经进化到 v2 版本，可以在一秒内将数据库工作负载从数百个事务扩展到数十万个事务，与为峰值负载配置容量的成本相比，最多可节省 90% 。
那么， Serverless 数据库的表现如何呢？华米科技健康云可以算得上是一个典型案例。截至 2021 年 2 月 2 日，华米科技智能可穿戴设备记录的累计步数为 151 万亿步，累计睡眠记录 128 亿晚，心率记录总时长 1,208 亿小时。华米科技健康云每天需要完成 TB 级数据的收集和存储，不仅需要存储的数据量巨大，同时还必须保证极高的数据安全性、稳定性和低延迟响应。为了解决这些难题，华米科技健康云使用 Amazon DynamoDB 作为核心数据库，存储用户的健康及与运动相关的数据。而 Amazon DynamoDB 在任何规模下都能提供延迟不超过 10 毫秒的一致响应时间，支持构建具有无限吞吐量和存储空间的应用程序，满足了华米健康云的数据存储需求。此外， Amazon DynamoDB 的无服务器架构使用户无需预置、修补和管理任何服务器，也无需安装、维护或运行任何软件。
目前，华米科技已经全面引入了亚马逊云科技。华米科技大数据及云平台副总裁张稷表示， “华米科技健康云在数据存储和处理方面的特点是冷热数据分层明显，数据访问的波峰波谷也很明显，亚马逊云科技丰富的功能使我们可以选用不同的服务来应对不同的需求以平衡性能与成本。 ”现在，华米科技使用 Amazon DynamoDB 存储核心数据；用 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 存储冷数据、日志以及备份数据；用 Amazon Simple Queue Service (SQS) 、Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) 和 Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK) 进行数据同步；用 Amazon Lambda 进行数据迁移和转存；用 Amazon Kinesis 和 Amazon EMR 进行大数据分析。与切换到亚马逊云科技之前相比，如今华米科技健康云的 P0 和 P1 级别故障数量大约减少了 20% ，故障恢复时长减少了约 30% ，总体服务可用性提升了 0.25% ，系统的可用性指标达到 99.99% 。

数量|我们需要一次怎样的数据架构变革？( 四 )

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