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AWS 提供的关系数据库具有无与伦比的性能，其成本仅为企业级商业数据库的 1/10，并且具有八个专用数据库引擎，每个引擎都经过设计，可为各自的应用场景提供理想性能，让您无需作出任何妥协。探索 AWS 上的数据库。AWS 还在其最受欢迎的数据库中提供向量功能，包括 Amazon Aurora、Amazon RDS、Amazon OpenSearch Service、Amazon OpenSearch 无服务器、Amazon Neptune 和 Amazon DocumentDB，以帮助开发人员通过向量搜索进行创新和创造独特的体验。探索 AWS 上的向量数据库。
成千上万的客户使用各种服务在 AWS 上构建数据湖，包括 Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）和 Amazon Redshift，后者是一种快速的 PB 级数据仓库，与其他云数据仓库相比，其性价比可高出 6 倍。现在，您可以使用 Amazon SageMaker 智能湖仓来统一数据湖和数据仓库等多个数据来源中的所有数据，从而为您提供单一访问点来简化分析和人工智能。
无论数据位于何处，AWS 都可以轻松连接所有数据并对其进行操作。借助 Amazon SageMaker 数据处理中的统一体验，轻松准备、集成和编排数据，将来自 Amazon SageMaker AI 的数据转换和编排与来自 Amazon EMR、Amazon Athena、AWS Glue 和 Amazon Managed Workflows for Apache Airflow（Amazon MWAA）的数据处理相结合。另外，AWS 服务可连接到数百个数据来源，包括 SaaS、本地和其他云平台。
SageMaker 是用于数据、分析和人工智能的集成平台。SageMaker 集合了全面的机器学习（ML）和分析功能，使用专为模型开发和训练而构建的工具、生成式人工智能、数据处理和 SQL 分析，来提供统一的工作室体验，让您可以访问并处理所有数据，且每一步都会由 Amazon Q 提供协助。SageMaker AI 提供了轻松大规模构建、训练和部署 AI 模型所需的所有工具。Amazon Bedrock 是使用领先人工智能公司的基础模型（FM）构建和扩展生成式人工智能应用程序的最简单方法。
借助 Amazon QuickSight 和 QuickSight 中的 Amazon Q，企业用户可以通过轻松创建和探索交互式仪表板、用自然语言提出问题或自动查找模式和异常值来理解数据，所有这些均由生成式人工智能和机器学习提供支持。Amazon SageMaker Canvas 使业务分析师能够在没有机器学习经验的情况下生成准确的机器学习预测。
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