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Selipsky提到不同的工作负载需要正确的数据库来支持它们 ， 分析服务也是如此 。 客户不想担心运行这些服务带来的基础设施 ， 除了省去管理集群的麻烦外 ， 用户只需为其使用的资源付费 。
AWS推出了数字程序AWS技能生成器 ， 并在Amazon.com上提供学习云技能 ， 以及AWS重新/启动程序 ， 以帮助刚开始上云的用户 。
“AmazonRedshiftServerless会自动为您准备正确的计算资源 。 ”AWS的DaniloPoccia解释说：“随着更多并发用户和新工作负载的发展 ， 您的数据仓库会自动无缝扩展以适应变化 。 您可以选择指定基本数据仓库大小 ， 以额外控制成本和应用程序特定的SLA 。 ”
同样 ， AWS处理流数据的服务Kinesis现在提供完全托管的按需模式 。 使用此新容量模式 ， 服务可以根据数据流量自动扩展 。
为了方便企业访问所需数据 ， Selipsky展示了AmazonQuickSightQ功能如何提供仪表板以有用的方式显示数据 。

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七、AWSLakeFormation：构建安全的数据湖
AWSLakeFormation是一个非常重要的安全提升 ， 允许限制对特定行和列的访问 ， 并仅向授权用户自动过滤和显示数据 。
建立和管理数据湖涉及许多人工、复杂和耗时的任务 。 相比以往动辄花费数周或几个月的时间 ， 采用AWSLakeFormation ， 几天就能轻松地建立一个安全的数据湖 。

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【亚马逊第三代服务器芯片来了！机器学习负载性能飙3倍，能耗降60％】Selipsky分享了一些新特性 ， 可简化进一步的数据加载、优化存储和管理对数据湖的访问：

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