Archivi chiave-valore: questo tipo di archivi è stato progettato come soluzione semplice per memorizzare, ripristinare e gestire i record utilizzando chiavi come identificatori univoci; si tratta di database NoSQL utili per elaborare flussi continui di operazioni di lettura/scrittura a bassa latenza. Tra i casi d'uso più comuni: gestione di sessioni, memorizzazione di preferenze e profili degli utenti, creazione in tempo reale di suggerimenti per prodotti, distribuzione di inserzioni pubblicitarie in tempo reale, storage di dati di log e di sensori, memorizzazione nella cache di dati ad accesso frequente ma aggiornati di rado e molto altro.

Store di documenti e oggetti: si tratta di store creati per memorizzare, ripristinare e gestire oggetti e dati semi-strutturati orientati ai documenti. Tra i casi d'uso più comuni: analisi di intelligence operativa e in tempo reale, gestione dei dati di prodotto, storage di dati generati da macchine, gestione di inventario, gerarchie di categorie, gestione di metadati e di asset, generazione di report aggregati a partire da dati grezzi di eventi, elaborazione e storage di report gerarchici a partire da dati grezzi di eventi, storage di commenti degli utenti e molto altro.

DBMS a grafo: questo sistema di gestione di database è un tipo di database NoSQL ed è stato creato per utilizzare strutture a grafo e query semantiche con nodi, vertici e proprietà a rappresentare i dati memorizzati. Tra i casi d'uso più comuni: gestione di dati master, gestione di asset IT e di rete, analisi delle celle di rete, instradamento geografico, analisi di rischio assicurativo, suggerimenti in tempo reale, rilevamento di attività fraudolente, gestione di contenuti e controllo di asset, sequenziamento genetico, analisi di comportamento e influencing di social network, ricerche basate su grafi e molto altro.

Store XML e RDF: XML, RDS e triplestore sono tipi di database NoSQL, creati per lo storage e il ripristino di documenti XML o triple tramite query semantiche. Tra i casi d'uso più comuni: back-end di catalogo dati, suggerimenti e contenuti personalizzati, registrazione di provenienza e semantica dei dati, recupero di dati mediante identificatori dati persistenti, annotazione semantica, ricerca e rilevamento e molto altro.

Motori di ricerca: si tratta di sistemi creati per eseguire ricerche su diverse origini dati. Tra i casi d'uso più comuni: analisi e registrazione di log, indicizzazione quasi in tempo reale, classificazione offline, ricerca geospaziale, ricerche su testi, ricerche programmatiche per applicazioni per sviluppatori, ricerche di immagini, allineamento di semantica visiva per la generazione di descrizioni, rilevamento di anomalie e molto altro.

Hadoop e MapReduce: questa soluzione permette di unire in cluster prodotti hardware di largo consumo per analizzare set di dati di grandi dimensioni in parallelo. Esegui diversi motori di esecuzione per l'ecosistema Apache Hadoop. Tra i casi d'uso più comuni: gestione di sicurezza e rischio, ottimizzazione delle attività di marketing, intelligence operativa, hub di dati aziendali, analisi Internet of Things e molto altro.

Esegui soluzioni software per la gestione di database relazionali o di tipo SQL in AWS e su architetture cloud ibride.

Un data warehouse può contenere un'ampia gamma di tipi di dati, provenienti da molte sorgenti diverse e che sono in grado di agevolare il lavoro dei decision-maker. I data warehouse in locale in genere sono basati su appliance, perciò possono risultare costosi e non disponibili in tempi brevi.  

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Migra database in AWS senza interruzioni tramite AWS Database Migration Service. Esegui la replica di database transazionali nel cloud AWS quasi in tempo reale senza compromettere le prestazioni. Utilizza soluzioni di terze parti per estrarre e caricare informazioni in Amazon Redshift, Amazon RDS e altre destinazioni.