云为企业提供了一种更便宜的数据存储方式。原因是，它使他们不必为数据存储购买设备和建立物理基础设施。云计算还使公司摆脱了数据管理的任务，以确保数据得到良好的保护。正因为如此，大多数公司更倾向于使用云作为数据存储的媒介。谈到云存储管理领域，Amazon S3与DynamoDB之间的选择是一个相对艰难的问题。
亚马逊网络服务（AWS）是全球流行的云服务提供者。它为企业提供完全管理的系统，以满足其数据库需求。它最受欢迎的两个产品是Amazon S3和DynamoDB。Amazon S3是亚马逊网络服务（AWS）的一项服务，通过网络服务接口提供对象存储。DynamoDB也是由AWS提供的一项服务，支持键值和文件结构。
本文为你提供了对这两种云存储服务的全面分析，并强调了它们之间的主要区别，以帮助你轻松地做出Amazon S3与DynamoDB的决定。它还为你提供了两种云服务的简要概述，以及它们的特点。最后，它强调了你在使用这些工具时可能面临的一些挑战。请阅读你如何在Amazon S3和DynamoDB之间为你的组织做出决定。
目录
Amazon S3 简介
亚马逊简单存储服务（Amazon S3）是一个高速、可扩展、基于网络的云存储服务。它是为在AWS上备份和归档应用程序和数据而开发的。
S3是一个非常有用的产品，因为它可以帮助其用户在任何时间从网络上的任何位置存储和检索数据。这是通过AWS管理控制台完成的，它提供了一个易于使用的网络界面。例如，亚马逊使用S3来运行其在全球的网站。S3的普及正在高速增长。
要了解更多关于Amazon S3的信息，请点击此链接。
DynamoDB简介
Amazon DynamoDB是一个文档和键值数据库，为其用户提供个位数毫秒的性能。它是一个完全管理的、多活动的、多区域的、持久的数据库，为互联网规模的应用提供了内置的安全、内存缓存、备份和恢复。它可以处理每秒2000万个请求，每天多达10万亿个请求。
Airbnb、丰田、三星、Lyft和Capital One等公司依靠DynamoDB的性能和可扩展性来支持其关键任务。了解连接链接。
用Hevo的无代码数据管道简化数据分析
Hevo Data是一个无代码数据管道，有助于从任何数据源加载数据，如数据库，SaaS应用程序，云存储，SDK，和流媒体服务，并简化ETL过程。它支持Amazon S3和DynamoDB，以及100多个数据源（包括30多个免费数据源），只需选择数据源，提供有效的证书，并选择目的地，这是一个3步的过程。Hevo不仅将数据加载到所需的数据仓库，而且还丰富了数据，并将其转化为可分析的形式，而无需编写任何一行代码。
其完全自动化的管道提供了数据的实时交付，从源头到目的地没有任何损失。它的容错和可扩展架构确保数据以安全、一致的方式处理，没有数据损失，并支持不同形式的数据。所提供的解决方案是一致的，也可以与不同的商业智能工具一起工作。
看看为什么Hevo是最好的。
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推动Amazon S3与DynamoDB决策的因素
现在你对这两种技术有了一个基本的概念，让我们尝试回答Amazon S3与DynamoDB的问题。这里没有一个放之四海而皆准的答案，必须根据业务需求、预算和下面列出的参数来做出决定。以下是推动Amazon S3与DynamoDB决策的关键因素。
- Amazon S3与DynamoDB：类别与架构
- Amazon S3 与DynamoDB：目的
- Amazon S3 与DynamoDB：操作模式
- Amazon S3 与DynamoDB：实用性
- Amazon S3 与DynamoDB：版本划分
1）Amazon S3与DynamoDB的比较：类别与结构
亚马逊S3是一个对象存储，适合存储大型二进制非结构化数据。它可以存储高达5TB大小的对象。S3将对象分组为桶。把一个桶看作是一个数据库表或命名空间或磁盘驱动器。每个S3桶都与一个区域相关联。为快速的本地访问和备份设置跨区域复制很容易。在Amazon S3中设置多主复制是很困难的。亚马逊S3的架构如下所示。
2) Amazon S3与DynamoDB：目的
Amazon S3是为吞吐量而设计的，而不是可预测的延迟。它可以处理极多的流量请求，特别是对不同项目的请求。
另一方面，DynamoDB是为持续使用模式和低延时而设计的。对于相对较小的项目，特别是那些大小小于4KB的项目，DynamoDB运行单个操作的速度比Amazon S3快。DynamoDB可以按需扩展，但S3提供更好的可扩展性。在流量巨大的情况下，DynamoDB会在一段时间内不堪重负。
3）Amazon S3与DynamoDB：操作方式
Amazon S3的操作是在整个项目上进行的。不可能在对象组上运行原子批处理操作，也很难只对某个特定对象的部分进行操作。然而，这也有一些限制，比如从一个对象中检索字节范围，但要从许多来源同时向一个对象追加内容并不容易。
DynamoDB在结构化文档上工作，因此，它最小的操作原子是一个项目里面的属性。你也可以在DynamoDB中存储二进制非结构化信息，但这并不是它的核心用例。多个用户可以同时修改一个结构化文档的属性，或者追加到同一个数组。DynamoDB可以处理条件更新和批量操作，甚至是许多项目的原子交易。
4) Amazon S3与DynamoDB：有用性
Amazon S3对于提取转换加载（ETL）数据仓库的场景比在线或临时查询更有用。S3也有一些服务，允许在S3内查询结构化数据。然而，与关系型数据库和S3相比，这很慢。DynamoDB清楚地了解项目的内容，用户可以设置索引来帮助他们有效地查询项目的属性。
5）Amazon S3与DynamoDB：版本管理
亚马逊S3支持自动版本管理，使用户很容易跟踪变化的历史，并将一个对象恢复到其以前的状态。另一方面，DynamoDB并不支持开箱即用的对象版本管理。虽然用户可以手动实现，但很难防止旧版本被修改。
Amazon S3的局限性
尽管Amazon S3是AWS流行的云服务之一，但它确实有一些限制。其中一些是。
- 新用户可能会发现很难使用其网络控制台。
- 编写正确的安全规则很有挑战性。
- 亚马逊S3的成本可能很高，这取决于你如何使用它。
DynamoDB的局限性
DynamoDB的一些限制包括。
- 监控不力会导致高成本。
- 它只适用于键值操作。它不能很好地用于关系型操作。
总结
这篇文章对目前市场上2种流行的云存储工具进行了全面分析。Amazon S3和DynamoDB。它简要介绍了这两种云存储工具及其特点和挑战。它还给出了判断每个数据库的参数。总的来说，Amazon S3与DynamoDB的选择完全取决于公司的目标和它拥有的资源。
如果你想把来自Amazon S3和DynamoDB等数据源的数据整合到你想要的数据库/目的地，并在你选择的BI工具中无缝可视化，那么Hevo Data是你的正确选择它将帮助简化ETL和数据源和目的地的管理过程。
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