资源介绍
视频数量：48个
总时长：3小时31分
课程介绍：
云数据库与数据平台服务全景
凌晨两点，订单服务突然变慢。承载订单数据的云主机八个月没有更新，磁盘空间快满了；备份每天上传，却从未验证恢复；实例一旦宕机，也没有备用数据库接住业务。代码也许没有报错，真正缺的却是一套持续运维的数据库能力。
这套四十八个视频、总时长三小时三十一分钟的课程，从这类困境切入，梳理 AWS 数据库与数据平台服务。它不堆产品参数，而是沿关系型、非关系型、数据湖、商业智能协作、流式处理和迁移六条路径，回答数据放在哪里、如何扩展、怎样分析，以及旧系统如何平稳搬进云端。
一、关系型数据库：
Amazon RDS 适合继续使用常见 SQL 引擎，却不想自行处理补丁、备份和故障切换的团队。Aurora 进一步梳理计算与存储分离、引擎选择、多可用区、只读副本、备份恢复、Serverless v2 和全局数据库。Aurora DSQL 则把重点放在跨地域 SQL 场景，讨论数据如何分布、故障如何接管。看完这一部分，你不仅知道服务名称，还能根据事务量、读取压力、恢复目标和地域要求，判断该用单库、集群还是全球数据库。
二、复杂数据不必硬塞进表格：
DynamoDB 围绕键设计、索引、容量模式和 Streams 展开，解释数据倾斜与分布式扩展要关注什么。DocumentDB 处理书籍、订单这类嵌套文档，减少多表连接；Neptune 处理人物关系和复杂关联查询；Keyspaces 承接大规模 Cassandra 工作负载；Timestream 保存持续写入的时序指标。缓存部分还会对比 ElastiCache 与 MemoryDB，解释普通缓存为何常被当作临时副本，以及 MemoryDB 如何利用跨可用区日志，让内存存储本身也能承担持久数据角色。
三、把散落文件变成可治理的数据湖：
这一部分涉及 Redshift、Athena、Glue、Lake Formation、EMR、OpenSearch、S3 Tables、S3 Vectors，以及 SageMaker Lakehouse 与 Unified Studio。重点不只是运行查询，而是理解数据怎样进入 S3，怎样被识别为表和字段，任务如何调度，权限如何按列控制，成本怎样通过分区管理。课程还会讨论夜间报表为何迟迟不出结果，EMR 集群、EMR Serverless 和 EMR on EKS 如何取舍，十亿行日志如何快速检索，以及 Iceberg 表、向量检索和统一工作台怎样处理分散的数据。
四、把数据变成团队会用的信息：
Quick Suite 覆盖仪表板、SPICE、研究与自动化，避免同一张报表被反复重做；DataZone 建立可浏览的数据目录和协作规则；Data Exchange 让数据集像软件一样被发现与购买；Clean Rooms 支持在不直接互传原始数据的情况下联合分析；Entity Resolution 则处理同一个客户在订单、会员和渠道数据中出现多种写法的问题。看完后，你会理解数据共享不只是开放权限，还要处理口径、隐私和身份匹配。
五、业务记录不能等批处理结束：
Kinesis Data Streams 讲解分片、消费者、保留期和扩容，Data Firehose 介绍如何把流数据送入存储，MSK 对应已有 Kafka 的团队，托管 Flink 用于数据仍在移动时完成计算，Kinesis Video Streams 则面向大量摄像头与持续视频。选型时，你能把延迟、吞吐、顺序、保留周期和运维负担放到同一组条件下比较，而不是只问哪个服务听起来更先进。
六、迁移不是把旧系统原样搬走：
AWS DMS 用于在线迁移数据库，并涉及端点、任务、变更数据捕获和模式转换；Application Migration Service 面向应用迁移；DataSync 自动化数据传输；Transfer Family 保留 SFTP 使用方式，同时卸载服务器维护；Mainframe Modernization 和 Transform 处理 COBOL 等遗留系统，并介绍智能代理辅助改造。课程还会讨论如何校验数 TB 迁移结果，以及何时适合直接搬迁，何时需要结构转换和逐步切换。
这套课程适合已有基础 AWS 使用经验，准备转向数据库、数据工程、数据平台或云架构岗位的人，也适合负责技术选型、系统迁移和成本控制的负责人。它不要求你事先成为十项服务的专家，但需要掌握基本 SQL，以及关系型与非关系型数据的基本概念，否则在理解键设计、流处理和查询优化时会比较吃力。结尾的测验还能帮助你检查自己对服务边界和选型条件的掌握程度。
学完之后，面对一份新需求，你可以先判断数据模型，再评估一致性、吞吐、延迟、扩展和恢复要求，最后选择合适服务并说明取舍。你也能读懂数据库、数据湖和流式分析之间的协作关系，少一些见服务就上的选择，多一些对架构边界和运营成本的清醒认识。真正留下的能力，是知道云数据平台该怎样搭建、怎样扩展、怎样迁移，以及出问题时该从哪一层查起。