Amazon DynamoDB Standard-Infrequent Access (Standard-IA) 表分类可以使存储非经常访问数据的 DynamoDB 表的成本降低高达 60%
Amazon DynamoDB 无需管理服务器或集群 ， 即可在几乎任何规模下提供高吞吐量和一致的毫秒级响应时间 ， 成为客户处理大容量 NoSQL 工作负载的选择 。 随着 DynamoDB 工作负载模式变得更加多样化 ， 在有些客户的工作负载中 ， 数据存储成为其主要成本 ， 有些较少被访问的数据却需要具有快速响应能力 。 例如以前的社交媒体帖子、电子商务订单和视频游戏成绩等 ， 这些场景的数据容量随着时间积累不断增长 ， 会产生大量的存储费用 ， 但这些数据仍然需要高吞吐量 ， 当请求时需要立即可用 。 客户为了优化这些场景中的存储成本 ， 会通过编写代码将旧的、访问频率较低的数据从 DynamoDB 移动到成本更低的存储替代方案（如 Amazon S3） 。
客户使用新的 Amazon DynamoDB Standard-Infrequent Access (Standard-IA) 表分类 ， 表分类可以使存储非经常访问数据的 DynamoDB 表的成本降低高达 60% 。 DynamoDB Standard-IA 表分类的存储成本比标准 DynamoDB 表低多达 60% ， 对于存储成本占主要成本的表来说 ， 它是划算的选择 。 相比之下 ， 在吞吐量相同的情况下 ， DynamoDB Standard 表分类的成本比 Standard-IA 表分类最多低 20% ， 对于吞吐量占主要成本的表来说 ， 仍然是更划算的选择 。 客户可以在 Amazon DynamoDB Standard 和 DynamoDB Standard-IA 表类之间切换 ， 不会影响表性能 ， 也不需要更改代码来优化其存储的数据类型的支出 。
Amazon DevOps Guru for RDS 借助机器学习只需几分钟即可更好地检测、诊断和解决难以发现的数据库性能问题并提供建议 ， 无需数日
Amazon DevOps Guru 是一项由机器学习赋能的服务 ， 通过自动检测问题并推荐特定的补救措施 ， 让开发人员可以更轻松地提高应用程序可用性 。 目前 ， Amazon DevOps Guru 会提醒客户注意 Amazon RDS 引擎的问题 。 但是确定数据库相关问题的确切原因既复杂又耗时 ， 为确定导致问题的原因 ， 通常需要招募数据库管理员手动运行诊断工具和查询 。 一旦确定了问题的原因 ， 数据库管理员需要进行额外的分析来充分了解问题（例如分析特定于数据库的指标、事件和等待条件或提取和分析相关 SQL 语句） ， 然后才能提供如何修复问题的指导 。 因此 ， 通常需要花费几个小时或几天的时间才能发现和补救数据库问题 ， 可能会影响应用程序可用性或降低用户体验 。
【亚马逊云科技推出三项新数据库功能】Amazon DevOps Guru for RDS 是 Amazon DevOps Guru 中一项由机器学习提供支持的新功能 ， 可自动检测和诊断数据库中的性能瓶颈和操作问题 ， 并提供详细的修复建议 ， 让开发人员可以在几分钟内而不是几天就能解决问题 。 Amazon DevOps Guru for RDS 基于 Amazon DevOps Guru 检测数据库相关问题 ， 涵盖 Amazon RDS 中其他与性能相关的问题检测（如资源过度使用以及不正确的 SQL 查询行为） 。 Amazon DevOps Guru for RDS 帮助客户快速解决与数据库相关的性能和使用问题 ，可以在出现问题时立即通知开发人员 ， 并提供有关根本原因的诊断信息、问题的详细信息以及智能修复建议 。 例如 ， 如果检测到与数据库意外高负载相关的应用程序性能问题时 ， Amazon DevOps Guru for RDS 会进行根本原因分析 ， 找到导致问题的确切 SQL 语句 ， 发送包含问题原因和影响范围的通知 ， 并建议纠正措施 ， 以帮助客户快速解决问题 。 Amazon DevOps Guru for RDS 目前支持 Amazon Aurora ， 并计划在 2022 年支持其他 Amazon RDS 数据库服务 。