## 视频
<video src="https://dev-media.amazoncloud.cn/30-LibaiGenerate/31-LiBaiRebrandingVideo/DAT337-How_United_Airlines_accelerates_innovation_with_Amazon_DocumentDB-LBrebrandingWCaptionCN.mp4" class="bytemdVideo" controls="controls"></video>
## 导读
在本讲座中,您将了解最新的 [Amazon DocumentDB](https://aws.amazon.com/cn/documentdb/?trk=cndc-detail)(兼容 MongoDB)创新和功能,这些创新和功能将帮助您充分利用 [Amazon DocumentDB](https://aws.amazon.com/cn/documentdb/?trk=cndc-detail)。听取关键任务性能和安全性等主题,并探索生成式 AI 等新兴领域。本次讲座以联合航空公司的演示和客户细分为特色,介绍最新功能如何将其业务加速到领先地位。
## 演讲精华
<font color = "grey">以下是小编为您整理的本次演讲的精华,共1700字,阅读时间大约是8分钟。如果您想进一步了解演讲内容或者观看演讲全文,请观看演讲完整视频或者下面的演讲原文。</font>
Rashi Gupta,一位在亚马逊云科技(Amazon Web Services)拥有逾10年云数据库经验的产品经理,以其丰富的专业知识和实践经验引领了演讲的开篇。作为联合航空公司乘客服务系统总经理的Paul McLean也加入了这场讨论,他在航空行业积累了近24年的工作经验,负责管理和优化横跨技术和业务功能的复杂航空运营。
Rashi首先阐述了亚马逊DocumentDB在亚马逊云科技数据库服务组合中的定位。她表示,亚马逊不仅提供关系型数据库,如[Amazon RDS](https://aws.amazon.com/cn/rds/?trk=cndc-detail)和[Amazon Aurora](https://aws.amazon.com/cn/rds/aurora/?trk=cndc-detail),还为键值工作负载、缓存、图形、时间序列数据、总账和宽列数据设计了非关系型数据库,如[Amazon DynamoDB](https://aws.amazon.com/cn/dynamodb/?trk=cndc-detail)、[Amazon ElastiCache](https://aws.amazon.com/cn/elasticache/?trk=cndc-detail)、[Amazon Neptune](https://aws.amazon.com/cn/neptune/?trk=cndc-detail)等。而作为专为MongoDB工作负载设计的全托管文档数据库服务,DocumentDB在满足现代应用需求方面具有独特优势。
Rashi进一步强调,由于JSON的灵活性、易于使用的纯文本建模特性以及在API中的广泛应用,使得JSON成为了一种越来越流行的数据格式。随着现代应用中对JSON的使用不断增长,高效地存储、查询和索引JSON数据的需求也随之上升。在这种情况下,文档数据库,如DocumentDB,便成为了一个理想的解决方案。
文档数据库提供了与JSON文档演变同步的灵活模式,并支持即席查询,这意味着可以随意添加新字段而不会破坏现有的查询功能。此外,文档数据库还具备对JSON文档的单字段、多字段、地理空间和文本索引的灵活索引能力。
最后,Rashi指出,随着操作性工作负载和分析工作负载之间的界限变得模糊,文档数据库正逐渐被应用于同一数据源上的两种工作负载场景。具体来说,[Amazon DocumentDB](https://aws.amazon.com/cn/documentdb/?trk=cndc-detail)作为一种全管理的、高性能且可扩展的文档数据库服务,可以为任务关键的生产工作负载提供低于10毫秒的延迟。
Rashi深入研究了DocumentDB的架构,旨在强调其如何在保持速度的同时实现可扩展性。与传统将计算和存储相结合的数据库不同,DocumentDB采用了独立的计算群和存储层。这使得存储能够独立于计算进行扩展。在默认情况下,客户在开发工作负载中可以使用一个计算实例,同时仍然能够在三个可用性区域中获得多地区存储持久性。
这种解耦合的架构还允许计算的快速垂直扩展。例如,客户可以在无需数据迁移停机的情况下,迅速从4xlarge实例扩展到16xlarge实例。这使他们能够快速适应应用程序需求的变化。
除了速度快和可扩展外,DocumentDB还是一个完全管理的、高可用性的、安全的且企业就绪的数据库。Rashi提到了一些关键功能,包括:
- 默认情况下,在三个可用性区域中跨多个地区进行同步存储复制,以实现即使对于开发集群的高耐用性。
- 通过仅将计算附接到开发集群存储的快照来快速创建完整的生产集群。
- 在几秒钟内通过更改实例大小或类别的垂直扩展。
- 直接从最多15个读取副本进行直接读取,以隔离像分析这样的工作负载类型。
- 静态和传输过程中的加密安全性。
- 与云安全服务(如VPC、PrivateLink和KMS)的安全集成。
- 完全管理和自动备份、补丁、升级、运行状况检查和监控。
- MongoDB线路协议兼容性,使现有代码、驱动程序和工具可以无缝工作。
接下来,Rashi解释了客户选择DocumentDB而不是其他替代方案的原因。她强调了四个关键原因:
首先,通过内置自动化和无缝扩展实现运营卓越。Rashi提供了诸如快速克隆、垂直扩展以及直接从读取副本进行读取等功能作为使DocumentDB在运营上表现优异的例子。
其次,利用Graviton处理器实现有吸引力的性价比,从而节省高达40%的成本,并具有独立的存储和优化I/O定价。
Thirdly, DocumentDB is deeply and natively integrated with Amazon Web Services technologies such as VPC, Amazon PrivateLink, encryption using Amazon Web Services KMS, ElastiCache, and backup to S3. Additional integration plans include Amazon Web Services Lambda and SageMaker. Ultimately, with customer API usage data showing a compatibility rate of 99% for MongoDB wire protocol, seamless migration experiences are ensured.
Next, Rashi presented some use cases, including storing media content and metadata for content management, storing inventory data for online retail, building mobile and web applications, storing game player profiles and personalized data, and storing JSON-formatted data from IoT devices. DocumentDB customers span virtually every industry and region, including technology, retail, finance, healthcare, gaming, public sector, and more.
Rashi then introduced some key concepts, beginning with the two cluster types offered by DocumentDB: instance-based clusters and elastic clusters. The former allows users to choose a specific EC2 instance type for vertical scaling, while the latter automatically adjusts compute and storage based on demand, supports multiple write nodes, and supports MongoDB sharding for horizontal scaling capable of storing up to 128TB of data in shards.
Global clusters were also introduced, enabling distributed multi-region deployments worldwide. A global cluster allows a primary cluster in one region to synchronously replicate to up to five different auxiliary clusters in other regions. This provides disaster recovery across regions and low-latency global reads. Examples of Amazon Web Services customers, like a game company, utilizing global clusters for low-latency reads from the nearest region to end users.
For key announcements in 2023, Rashi highlighted five main themes: new regions, query capabilities, performance and scalability, integrations, and security.
In terms of regions, DocumentDB is now available in three new regions: Hong Kong, Hyderabad, and Amazon Web Services GovCloud (US-East). This expands global coverage to over 20 regions. Elastic clusters have also launched in Singapore, Sydney, and Tokyo.
Offer"、"Order"、"Flight Management"、"Customer Profile"以及"Foundation"这些术语在文中被提及。Foundation作为一个基础平台,提供了跨各个组件的一体化架构,运用现代化的API和通信技术。
1. 随着需求的演变,实现敏捷模式的调整。
2. 能够提前几个月预订的顾客扩大读取量的弹性能力。
3. 快速并行索引以支持结账时的实时决策。
4. 持久且具有区域冗余对于他们的任务关键的预订系统。
5. 用于将数据实时同步到其主机系统的更改流集成。
然而,Paul也提到了一些面临的挑战以及亚马逊云科技开发的解决方案,例如针对极端读取密集型工作负载的扩展模式和自动执行多区域故障转移。展望未来,United Airlines计划探索使用亚马逊CodeWhisperer的生成性AI。DocumentDB将为底层历史数据源提供支持,而CodeWhisperer模型可以生成对复杂客户问题的自然语言回应。这将有助于提高客户服务和透明度,因为代理无需解析数百行神秘的日志记录。总的来说,这次有见地的会议突显了联合航空公司如何利用亚马逊云科技的全托管文档数据库[Amazon DocumentDB](https://aws.amazon.com/cn/documentdb/?trk=cndc-detail)来发展其基础的航空IT系统。DocumentDB的JSON文档模型和MongoDB兼容性提供了灵活性和可扩展性的理想平衡,以便快速创新。通过在DocumentDB中存储的数据上使用生成性AI来进一步增强客户服务的机会看起来非常有前景。
**下面是一些演讲现场的精彩瞬间:**
保罗·麦克林,作为联合航空公司乘客服务系统团队的总经理,最近加入了该公司。
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在亚马逊云科技re:Invent上,他向观众分享了自己的见解和经验。
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他强调了DocumentDB的强大可扩展性,其拥有独立的计算和存储层。
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他还提到了客户如何欣赏直接在[Amazon DocumentDB](https://aws.amazon.com/cn/documentdb/?trk=cndc-detail)中进行具体副本的能力,这使得他们能够轻松地将生产和dev/测试工作负载分开。
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Paul强调,DocumentDB弹性集群使得更容易扩展MongoDB工作负载的规模,包括支持多个编写器、Petabyte存储和水平扩展。
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为了避免客户在抵达机场时才发现支付问题,简会提前通知客户尚未付款的情况。
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这个例子展示了在新的规定下,协调家庭飞机座位安排所面临的复杂性和低效率。
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## 总结
Rashi Gupta详细介绍了[Amazon DocumentDB](https://aws.amazon.com/cn/documentdb/?trk=cndc-detail),这是一种与MongoDB API兼容的全托管文档数据库服务。作为一款将计算和存储分开的服务,DocumentDB旨在实现更强大的可扩展性和性能。随后,Paul McLean分享了联合航空公司如何通过运用DocumentDB以及其他亚马逊云科技服务来升级其乘客服务系统。过去的主机技术限制使得公司无法实现创新和提升客户体验。得益于DocumentDB的灵活模式,联合航空公司能够快速调整以满足新的家庭座位规定等需求。通过在DynamoDB上构建共享座位库存,并在DocumentDB上记录预订详情,该公司实现了与主机的同步。这种方案提升了可扩展性和实时数据访问能力。展望未来,联合航空公司计划利用生成性人工智能,通过使用DocumentDB中的预订数据来训练模型,从而自动为客户解释变更。总之,由于几十年来的行业标准限制,DocumentDB的可扩展性和速度助力联合航空公司加速创新,提升客户体验。
## 演讲原文
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