针对企业当下面临的复杂数字化挑战，专业的数据服务供应商 Early Data 从全球100多个在线平台采集数据，包括主流电商、社交媒体和直播平台，每天监测并处理超千万条电商产品数据，从产品研发、市场进入、价格策略、竞品分析到消费者反馈，为客户提供基于云端的互动式智能分析平台和咨询意见，从而实现战略、营销和运营决策辅助。

辅助技能一：便捷迁移+Babelfish，摆脱商业版 SQL Server 的束缚

随着数据规模持续增长，Early Data 发现在 IDC 中部署数据库服务器的方式已难以满足自身和客户低成本高效率的业务需求。因此他们将目光对准云赛道，希望在云上获取解决难题的方式，亚马逊云科技成为首选云平台。

通过借助无需商业授权的 Babelfish for Aurora PostgreSQL 功能，Early Data 的数据团队可提供对 SQL Server 专有的 SQL 语言 T-SQL 理解能力以及相同通信协议的支持，在无需更改代码或少量更改代码的情况下，以更简单的方式将企业现有针对 SQL Server 编写的应用程序与 Amazon Aurora 结合使用。

亚马逊云科技专业团队在迁移之前，完整地评估了Aurora Babelfish 对 SQL Server 的 SQL/DDL 代码的兼容性，帮助 Early Data 只需几分钟即可获得完整的报告与兼容性建议，确定是否可以针对特定的数据库实施 PoC 与迁移。

Amazon Database Migration Service 提供了将 Babelfish for Aurora PostgreSQL 作为数据库迁移目标的支持，Early Data 团队可以便捷地通过 Amazon DMS 迁移工具实现一次性的迁移，并通过其内置的自动管理迁移能力实现目标资源规格分配，以满足工作负载对性能和容量的要求。

辅助技能二：在亚马逊云科技上为业务提供更多灵活性与可靠性

亚马逊云科技 Babelfish for Aurora PostgreSQL 服务，让 Early Data 成功实现从 SQL Server 商业数据库向 PostgreSQL 开源数据库引擎的转换，消除对 SQL Server 依赖的同时灵活使用 SQL Server 或 PostgreSQL 的默认端口进行访问，为后续应用构建提供足够的灵活性。

Early Data 通过应用 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 的数据湖和 Amazon Redshift 所提供的 PB 级云数据仓库，以及 Amazon Elastic MapReduce 所提供的托管 Hadoop 框架，可以用更加经济高效的方式来应对大数据的处理场景，并且彻底解决传统 IDC 中受硬件局限所遇到的性能和复杂运维难题。

Amazon Aurora 默认提供的6副本存储能够更好地避免数据丢失问题，而且多可用区设计提供的高达99.99%的 SLA 与秒级的实例故障切换能力，可以更好地保障数据的安全性，让 Early Data 可以在稳定、高性能和灵活的云数据库服务上，结合企业自研的专有产品聚合算法和服务，在更短时间内为行业客户提供所需的洞察。

未来，Early Data 将在数据应用领域与亚马逊云科技加深合作，将已部署的亚马逊云科技服务与其他服务进行集成，加快企业从商业关系数据库平台迁移到 Amazon Aurora PostgreSQL 的步伐。Early Data 也计划将其商业智能、数据仓库与可视化分析应用与 Babelfish for Amazon Aurora PostgreSQL 联合打造成整体解决方案，基于云原生为多行业客户提供更加多样化的数据服务。