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我們需要一次怎樣的數(shù)據(jù)架構變革?

號外
2021
12/23
11:03
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隨著云計算產業(yè)的快速崛起,帶動著各行各業(yè)開始自己的基于云的業(yè)務創(chuàng)新和信息架構現(xiàn)代化,云計算的可靠性、靈活性、按需計費的高性價比等優(yōu)勢已經讓很多企業(yè)把“云”業(yè)務列入到未來發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃中。現(xiàn)代化應用是現(xiàn)有應用程序的再升級,也是基于新技術新模式開發(fā)的新應用。現(xiàn)代化應用可以幫助企業(yè)面對更加復雜的業(yè)務競爭,并在這樣的競爭中憑借模型的先進、數(shù)據(jù)的洞察、應用的創(chuàng)新實現(xiàn)領先。因此,許多企業(yè)希望通過采用現(xiàn)代應用程序開發(fā)的模式,轉變應用程序的設計、構建和管理方式,從而提高敏捷性,并加快自身的創(chuàng)新進程。以云原生、容器、微服務、Serverless 等為基礎的現(xiàn)代化應用開發(fā)興起之際,各行業(yè)都把關注的目光瞄準到了數(shù)據(jù)架構上。畢竟微服務、Serverless 構建的應用就像是引擎,而數(shù)據(jù)才是真正的動力。

1.現(xiàn)代化應用開發(fā)之難亦是數(shù)據(jù)架構創(chuàng)新之難

現(xiàn)代化應用對規(guī)模、可用性和性能都提出了更高的要求。

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對于現(xiàn)代化應用來說,不僅要應對劇增的用戶數(shù)量,還要支撐不斷增長的應用負載種類和數(shù)量。這是現(xiàn)代化應用開發(fā)面對的第一個難題——更強的可擴展性。

游戲的場景為例,目前排名靠前的國民級游戲日活用戶已經超過 1 億多人,未來百萬以上用戶量將成為應用程序的常態(tài),我們暢想一下最近大火的元宇宙場景,如果是一個全球級別的元宇宙應用,其用戶數(shù)量會是這個數(shù)據(jù)的數(shù)倍,甚至數(shù)十倍,媲美亞馬遜黑色星期五大促銷的高并發(fā)情況將成為日常。所有人都在一個元宇宙進行交互的場景,對應的后端系統(tǒng)響應并發(fā)的要求是極高的。這不是在揣測,而是基于事實和現(xiàn)狀,對未來的合理預測。因此首先需要解決的,就是更大規(guī)模并發(fā)問題。

現(xiàn)代化應用開發(fā)面對的第二個問題,是如何存儲海量數(shù)據(jù),以及存儲海量數(shù)據(jù)之后,如何對這些數(shù)據(jù)進行實時化和智能化處理。

當前數(shù)據(jù)已呈現(xiàn)出“二八定律”:結構化數(shù)據(jù)占 20%,非結構化數(shù)據(jù)占 80%。《微軟飛行模擬器》模擬真實的山脈、道路、云朵,產生了超過 2.5PB(2.5 x 10^6 GB)的結構化數(shù)據(jù),終極元宇宙所需數(shù)據(jù)量至少比此高出多個數(shù)量級。

根據(jù) IDC 的最新報告,現(xiàn)有數(shù)據(jù)中非結構化數(shù)據(jù)占比已超過 90%。隨著新型軟件的增多,非結構化數(shù)據(jù)占比將越來越高。不同格式、不同標準的非結構化數(shù)據(jù)在技術上比結構化數(shù)據(jù)更難存儲和分析。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)架構應對這樣的海量數(shù)據(jù)將會很吃力。

另外,現(xiàn)代化應用還需要考慮性能和延遲的問題。未來,新的現(xiàn)代化應用都會以遍布全球的用戶為目標,這就對延遲有極高的要求。在游戲中,10ms 的延遲都是不可接受的,有些游戲甚至需要內存級別的延遲。超強的帶寬、超快的傳輸速度等的實現(xiàn),需要遍布全球的通信基礎設施建設。

需要注意的是,在考慮高并發(fā)和低延遲的同時,還需要兼顧考慮總體質量和成本。建立、運行和維護這么大規(guī)模的應用需要耗費的人力和物力,一般企業(yè)可能難以承受。所以除了質量,成本也是需要考慮的問題。

總結來看,現(xiàn)代化應用至少要處理 TB 級、PB 級的結構化數(shù)據(jù)和數(shù)倍于此的非結構化數(shù)據(jù),支持分布在全球的數(shù)百萬用戶,并以極低的延遲每秒處理數(shù)百萬個請求。

對于非結構化數(shù)據(jù),如今很多企業(yè)開始基于 Amazon S3 這類具備 EB 級擴展能力的云存儲構建云上數(shù)據(jù)湖,并通過云原生數(shù)據(jù)分析處理工具對這些數(shù)據(jù)進行處理分析。而對于結構化數(shù)據(jù),還需要彌補以下缺陷:

企業(yè)被傳統(tǒng)商業(yè)數(shù)據(jù)庫束縛,而難以開展創(chuàng)新。傳統(tǒng)商業(yè)數(shù)據(jù)庫不僅價格昂貴,還有專有技術及許可條款,需要經常進行審計。雖然越來越多的企業(yè)轉向了 MySQL 和 PostgreSQL 等開源數(shù)據(jù)庫,但他們仍需要商用數(shù)據(jù)庫的性能;

無法滿足特定場景需求。隨著應用場景的不斷增加,不同應用程序有了自己特定的需求。現(xiàn)在,開發(fā)人員越來越多地使用微服務架構來構建應用程序,并且選擇新一代的關系型和非關系型數(shù)據(jù)庫。但關系型數(shù)據(jù)庫的結構數(shù)據(jù)耦合性大,不利于擴展分布式部署。非關系型數(shù)據(jù)庫沒有事務處理,復雜查詢方面略微欠缺;

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫運維模式仍舊需要耗費精力和成本。運維耗時但價值輸出較低,但企業(yè)又不得不在這方面耗費精力和成本。

2.現(xiàn)代化應用需要什么樣的數(shù)據(jù)架構作為支撐?

既然現(xiàn)有數(shù)據(jù)架構難以支撐現(xiàn)代化應用的實現(xiàn),一場數(shù)據(jù)架構變革勢在必行。這個新型數(shù)據(jù)架構要能夠解決上述提到的問題,即需要擁有更高的擴展性、能夠適應多樣化的數(shù)據(jù)形態(tài)、有更高的數(shù)據(jù)處理能力和更低的延遲,當然還要有實現(xiàn)的路徑和工具。

相關技術方案與創(chuàng)新

當下,IT 界的最佳技術組合可能就是“云計算 + 人工智能”。云計算解決了擴展性、數(shù)據(jù)存儲、性能等問題,而人工智能技術則大大提高了數(shù)據(jù)分析和處理效率。

云計算可以為現(xiàn)代化應用的峰值需求“無限續(xù)杯”與平穩(wěn)運行時的“最佳能耗”。作為云計算模型之一的 Serverless,在理論上可以自動適配應用從零到無窮大的需求峰值,更加擅長解決擴展性的問題。

Serverless 架構的好處在于可以按需加載,這樣應用便不會持續(xù)占用資源,只有在請求到達或有事件發(fā)生時才會被部署和啟動,避免了成本浪費。同時,Serverless 應用原生支持高可用,可以更好地應對突發(fā)的高訪問量。當數(shù)據(jù)庫也 Serverless 化,就可以實現(xiàn)高度擴展性及容量自動伸縮,做到按量付費、降低支出成本,進一步解放數(shù)據(jù)庫的管理和運維。2012 年亞馬遜公司推出的 Amazon DynamoDB 就是 Serverless 數(shù)據(jù)庫。

2007 年,亞馬遜公司發(fā)表的關于 Key-value 存儲的劃時代論文《Dynamo: Amazon's Highly Available Key-value Store》解決的核心訴求就是滿足“永遠在線”的用戶體驗,提升其數(shù)據(jù)庫的可用性、擴展性和性能,被認為是 NoSQL 的開山之作,之后催生了一系列 NoSQL 分布式數(shù)據(jù)庫。而 Amazon DynamoDB 就是 Dynamo 理念的正統(tǒng)實現(xiàn),它正在驅動那些傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫難以承載的新一代高性能、互聯(lián)網(wǎng)規(guī)模應用。

以 Serverless 數(shù)據(jù)庫為代表,云數(shù)據(jù)庫正在迅速發(fā)展成熟,并帶來更好的可訪問性和高可用性,還有高擴展性與可遷移性。此外,云數(shù)據(jù)庫也降低了部署的難度和成本,不會給企業(yè)造成特別大的負擔。

面對大規(guī)模數(shù)據(jù),傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫組件還存在業(yè)務類型不敏感、自動運維能力弱等問題,機器學習算法可以分析大量數(shù)據(jù)記錄,標記異常值和異常模式,還可以在系統(tǒng)運行時自動、連續(xù)、無人工干預地執(zhí)行修補、調優(yōu)、備份和升級操作,盡可能減少人為錯誤或惡意行為,確保數(shù)據(jù)庫安全、高效運行。而亞馬遜云科技在 re:Invent 上最新發(fā)布的 Amazon DevOps Guru for RDS 就可以幫助檢測數(shù)據(jù)庫問題、執(zhí)行根本原因分析和推薦更改建議,甚至能夠自動修復數(shù)據(jù)庫問題。

現(xiàn)代化應用最終是面向全球的,現(xiàn)在很多企業(yè)也在做全球化布局。在這個過程中,全球分布式應用系統(tǒng)成為企業(yè)首選。分布式系統(tǒng)中各個節(jié)點通過一個通信網(wǎng)絡互聯(lián)在一起,不僅方便通信還可以實現(xiàn)資源共享,也加快了計算速度。不過,這也讓企業(yè)的運維壓力變大,同時存在一定的數(shù)據(jù)傳輸安全問題。所以,自動化的、安全的部署非常重要。

技術的選擇永遠伴隨著一定性能的犧牲,很難有一個產品能夠在性能、功能和可用性等方方面面都做到極致。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫廠商“一個數(shù)據(jù)庫打天下”的做法已經無法滿足需要。按照不同的目的、使用場景構建不同類型的數(shù)據(jù)庫產品,做到“專庫專用”則是新數(shù)據(jù)架構的核心。專庫專用可以適配各種不同規(guī)模的應用程序,優(yōu)先提供應用程序最需要的性能,可用性大大提高。

3.如何實現(xiàn)架構現(xiàn)代化?

架構的通俗理解就是,企業(yè)可以使用現(xiàn)代的數(shù)據(jù)架構來擺脫傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的束縛,并有專用工具來完成基礎設施的現(xiàn)代化。當然這并不容易,很大程度上取決于廠商的能力。

根據(jù) Gartner 2020 全球云數(shù)據(jù)庫魔力象限報告,亞馬遜云科技持續(xù)保持創(chuàng)新與領先。因此,我們以亞馬遜云科技為例,看看其是如何為企業(yè)數(shù)字驅動轉型助力的。

三大重要特性,兩大重要支持

首先,亞馬遜云科技開創(chuàng)了 Serverless 數(shù)據(jù)庫,來實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫的彈性伸縮,進一步簡化企業(yè)創(chuàng)建、維護和擴展數(shù)據(jù)庫的操作。

亞馬遜云科技旗下有五大 Serverless 數(shù)據(jù)庫:Amazon Aurora、Amazon DynamoDB、Amazon Timestream(一種時間序列數(shù)據(jù)庫服務)、Amazon Keyspaces(兼容 Apache Cassandra 的托管數(shù)據(jù)庫服務)和 Amazon QLDB(一種全托管的分類賬數(shù)據(jù)庫)。其中,Amazon Aurora 已經進化到 v2 版本,可以在一秒內將數(shù)據(jù)庫工作負載從數(shù)百個事務擴展到數(shù)十萬個事務,與為峰值負載配置容量的成本相比,最多可節(jié)省 90%。

那么,Serverless 數(shù)據(jù)庫的表現(xiàn)如何呢?華米科技健康云可以算得上是一個典型案例。截至 2021 年 2 月 2 日,華米科技智能可穿戴設備記錄的累計步數(shù)為 151 萬億步,累計睡眠記錄 128 億晚,心率記錄總時長 1,208 億小時。華米科技健康云每天需要完成 TB 級數(shù)據(jù)的收集和存儲,不僅需要存儲的數(shù)據(jù)量巨大,同時還必須保證極高的數(shù)據(jù)安全性、穩(wěn)定性和低延遲響應。為了解決這些難題,華米科技健康云使用 Amazon DynamoDB 作為核心數(shù)據(jù)庫,存儲用戶的健康及與運動相關的數(shù)據(jù)。而 Amazon DynamoDB 在任何規(guī)模下都能提供延遲不超過 10 毫秒的一致響應時間,支持構建具有無限吞吐量和存儲空間的應用程序,滿足了華米健康云的數(shù)據(jù)存儲需求。此外,Amazon DynamoDB 的無服務器架構使用戶無需預置、修補和管理任何服務器,也無需安裝、維護或運行任何軟件。

目前,華米科技已經全面引入了亞馬遜云科技。華米科技大數(shù)據(jù)及云平臺副總裁張稷表示,“華米科技健康云在數(shù)據(jù)存儲和處理方面的特點是冷熱數(shù)據(jù)分層明顯,數(shù)據(jù)訪問的波峰波谷也很明顯,亞馬遜云科技豐富的功能使我們可以選用不同的服務來應對不同的需求以平衡性能與成本。”現(xiàn)在,華米科技使用  Amazon DynamoDB 存儲核心數(shù)據(jù);用 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 存儲冷數(shù)據(jù)、日志以及備份數(shù)據(jù);用 Amazon Simple Queue Service (SQS) 、Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) 和 Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK) 進行數(shù)據(jù)同步;用 Amazon Lambda 進行數(shù)據(jù)遷移和轉存;用 Amazon Kinesis 和 Amazon EMR 進行大數(shù)據(jù)分析。與切換到亞馬遜云科技之前相比,如今華米科技健康云的 P0 和 P1 級別故障數(shù)量大約減少了 20%,故障恢復時長減少了約 30%,總體服務可用性提升了 0.25%,系統(tǒng)的可用性指標達到 99.99%。

此外,九州通也使用 Amazon Aurora 替換了傳統(tǒng) MySQL 數(shù)據(jù)庫,整體數(shù)據(jù)庫性能提升了 5 倍,TCO 降低了 50%。

其次,為實現(xiàn)專庫專用,亞馬遜云科技現(xiàn)在已有十多種專門構建的數(shù)據(jù)庫服務,囊括了關系、鍵值、文檔、內存、圖、時間序列、寬列和分類賬八大數(shù)據(jù)類型。這些數(shù)據(jù)庫產品各有優(yōu)勢,分別適用于不同的應用場景。

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其中,Amazon MemoryDB for Redis 是一個與 Redis 兼容的、持久的內存數(shù)據(jù)庫服務。它是為具有微服務體系結構的現(xiàn)代應用程序專門構建的, 可以用作微服務應用程序的高性能主數(shù)據(jù)庫,企業(yè)不需要再分別管理緩存和持久數(shù)據(jù)庫。

Amazon DocumentDB 則是一項快速、可擴展、高度可用且完全托管式文檔數(shù)據(jù)庫服務,支持 MongoDB 工作負載。作為一個文檔數(shù)據(jù)庫,Amazon DocumentDB 可以簡化存儲、查詢和索引 JSON 數(shù)據(jù)。開發(fā)人員可以使用與今天相同的 MongoDB 應用程序代碼、驅動程序和工具,來運行、管理和擴展 Amazon DocumentDB 上的工作負載,享受改進后的性能、可擴展性和可用性,而無需擔心底層基礎設施的管理。

Amazon DynamoDB 是為海量數(shù)據(jù)、大型混合工作負載而生的鍵值數(shù)據(jù)庫服務,根據(jù)官方介紹,Amazon DynamoDB 可以構建吞吐量和存儲空間幾乎無限的應用程序,在任意規(guī)模環(huán)境中提供一致的個位數(shù)毫秒響應時間,極其適合游戲、廣告技術、移動互聯(lián)以及其它需要任何規(guī)模的低延遲數(shù)據(jù)訪問的應用程序。虎牙已經通過 Amazon DynamoDB 自動擴容來應對 10 倍以上的流量突增。

眾所周知,NoSQL 很多時候是在做“大力出奇跡”的事情,即通過大量的冗余存儲 + 索引實現(xiàn)快速訪問,但是這也有可能造成存儲空間的浪費。而在亞馬遜云科技 re:Invent 大會上正式發(fā)布的 Amazon DynamoDB Standard-Infrequent Access (DynamoDB Standard-IA),在保持同樣性能、耐用性和伸縮性的同時,最高還可以為使用者節(jié)省 60% 的存儲空間。

再者,亞馬遜云科技的數(shù)據(jù)庫服務與人工智能技術深度集成。亞馬遜云科技的 Amazon Aurora ML、Amazon Neptune ML 等服務,支持數(shù)據(jù)庫開發(fā)者在不具備機器學習專業(yè)知識情況下,只需使用熟悉的數(shù)據(jù)庫查詢語言(比如 SQL)即可進行機器學習操作。

我們不得不談的是云數(shù)據(jù)庫在提供數(shù)據(jù)存儲服務于應用之后的價值, 實現(xiàn)統(tǒng)一分析和利用機器學習進行業(yè)務創(chuàng)新,助力企業(yè)數(shù)據(jù)驅動的業(yè)務轉型。像亞馬遜云科技提出的“智能湖倉架構”實現(xiàn)的是通過一系列的服務,允許數(shù)據(jù)庫,數(shù)據(jù)倉庫以及各種分析工具之間的數(shù)據(jù)無縫流動,同時在數(shù)據(jù)庫內提供直接開始機器學習的能力, 讓 DBA、數(shù)據(jù)庫工程師也能很快利用機器學習來進行業(yè)務創(chuàng)新而不是關注技術學習, 這都是云數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢。人工智能平臺公司啟元世界使用了“智能湖倉”進行云上創(chuàng)新,實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的融合和統(tǒng)一治理,加快了其全生命周期產品矩陣理念的落地和規(guī)模發(fā)展。同時,對流數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)實現(xiàn)了分鐘級部署,并能夠輕松承載百萬 QPS(每秒查詢率)流數(shù)據(jù),還將批處理運行時間減少 80%,運營總成本下降 50%。

另外,為支持企業(yè)的全球分布式應用系統(tǒng),亞馬遜云科技推出了 Amazon Aurora  Global Database(全球數(shù)據(jù)庫)、Amazon DynamoDB  Global Tables(全局表)、Amazon ElastiCache for Redis Global Datastore(全局數(shù)據(jù)存儲)、Amazon DocumentDB Global Clusters(全局集群)等功能,企業(yè)可以一鍵配置現(xiàn)有集群,本地寫入數(shù)據(jù)全球可讀,并享有亞毫秒級延遲能力。

根據(jù) CAIDA 統(tǒng)計,亞馬遜云科技也是全球大的互聯(lián)網(wǎng)帶寬擁有者之一。亞馬遜云科技全球所有的區(qū)域、可用區(qū)和邊緣節(jié)點之間,均通過跨越大洲和大洋的高帶寬冗余光纜連接,并 100% 加密。據(jù)悉,亞馬遜云科技的基礎設施遍及全球 25 個地理區(qū)域的 81 個可用區(qū)(AZ)。

最后,制定遷移計劃對企業(yè)來說可能是一項挑戰(zhàn)。為此,亞馬遜云科技研發(fā)了多種遷移工具,如 Amazon Schema Conversion Tool 可用于轉換數(shù)據(jù)庫模式、Amazon Database Migration Service (Amazon DMS)用于遷移數(shù)據(jù),還有今年新發(fā)布的 Amazon DMS Fleet Advisor,可以用來收集分析數(shù)據(jù)庫模式和對象,包括關于功能元數(shù)據(jù)、模式對象和使用情況指標的信息,并且允許企業(yè)通過確定將源數(shù)據(jù)庫遷移到亞馬遜云科技中目標服務的復雜性來構建定制的遷移計劃。此外,剛剛在全球上線的 Babelfish for Amazon Aurora PostgreSQL 還可以幫助企業(yè)遷移到 SQL Server 應用程序。據(jù)悉,目前全球已有超過 45 萬個數(shù)據(jù)庫遷移至亞馬遜云科技。

值得注意的是,亞馬遜云科技已經成為元宇宙公司 Meta 的戰(zhàn)略云服務提供商。Meta 將使用更多亞馬遜云科技的計算、存儲、數(shù)據(jù)庫和安全服務,并將在亞馬遜云科技上運行第三方合作應用,同時 Meta 將使用亞馬遜云科技的計算服務來進行包括人工智能項目在內的相關研發(fā)工作。

此外,當下十分流行、在全球已經擁有超過 3.5 億用戶的元宇宙游戲“堡壘之夜”,其工作負載,如 3D 圖像建模、實時渲染等也幾乎全部都運行在亞馬遜云科技的產品之上。英雄聯(lián)盟的開發(fā)商 Riot 也將游戲的基礎設施部署在亞馬遜云科技之上。全球化運營的三七互娛也已經將一部分數(shù)據(jù)遷移到亞馬遜云科技服務上,基礎設施方面的壓力得以大大減輕,此外,三七互娛還在亞馬遜云科技的幫助下快速構建出了全球同服的云架構,使全球各地玩家都能獲得幾乎一致的順暢體驗。

對于這些正在構建現(xiàn)代化應用的企業(yè)來說,亞馬遜云科技已經成為不可或缺的支撐平臺。

4.結束語

Serverless、AI 賦能、專門構建、全球部署和平滑遷移這五大理念,正是亞馬遜云科技“現(xiàn)代端到端數(shù)據(jù)戰(zhàn)略 - 架構現(xiàn)代化”的內涵。

亞馬遜云科技的現(xiàn)代端到端數(shù)據(jù)戰(zhàn)略是一種面向未來應用的戰(zhàn)略思考,也是一種可交付的架構,旨在為企業(yè)發(fā)展提供源源不斷的動能。現(xiàn)代端到端數(shù)據(jù)戰(zhàn)略主要包括三個要素:

首先是我們前文所述的數(shù)據(jù)架構現(xiàn)代化。架構現(xiàn)代化是一切創(chuàng)新的基石,其最重要的理念是“The right tool for the job”,即在不同的場景使用專門構建的工具,而專門的工具需要專業(yè)的現(xiàn)代化托管平臺,這些都可以大量節(jié)省企業(yè)的時間、金錢和精力;

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另外還有兩大部分內容我們在本文沒有擴展:

統(tǒng)一分析數(shù)據(jù)。統(tǒng)一分析數(shù)據(jù)則是通過云上專門工具實現(xiàn)數(shù)據(jù)有機整合與統(tǒng)一,將所有數(shù)據(jù)連接到一個安全且管理良好的連貫系統(tǒng)中,使企業(yè)擁有靈活擴展與極致性能。企業(yè)在獲得實時反饋和數(shù)據(jù)后,可以很快地擴大服務規(guī)模;

基于數(shù)據(jù)進行業(yè)務創(chuàng)新。“蓬勃發(fā)展的公司與艱難求生的公司之間的關鍵區(qū)別在于是否將創(chuàng)建一個數(shù)據(jù)驅動型組織視為當務之急。”Amazon 機器學習副總裁 Swami Sivasubramanian 在亞馬遜云科技 re:Invent 全球大會上說道。企業(yè)植根于自身業(yè)務的創(chuàng)新訴求是創(chuàng)新的原動力,其中訓練與調優(yōu)、模型部署與管理都涉及到了基礎設施層面的創(chuàng)新。

當前企業(yè)主要面臨著嚴重的基礎設施老舊、自動化程度低和專用工具缺乏的問題,同時繁重的資本支出也阻礙了企業(yè)前進。因此,企業(yè)要做出改變的決心是很大的。Gartner 預測,到 2024 年,企業(yè)為成為數(shù)據(jù)驅動和數(shù)字化企業(yè),將在數(shù)據(jù)和分析上增加 40% 的投入。

未來,亞馬遜云科技的產品布局將進一步擴大。在現(xiàn)有產品基礎上,亞馬遜云科技將根據(jù)客戶需要研發(fā)各種新產品,包括面向金融、電信、醫(yī)療和汽車等特定行業(yè)。這些都將成為企業(yè)數(shù)字驅動轉型的重要利器,也會是現(xiàn)代化應用建設的重要基礎設施。

THE END
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