教育新闻网亚马逊网络服务(AWS)，一个Amazon.com公司，宣布亚马逊AppFlow，完全托管的服务，为客户提供了一种简单，安全的方法来创建和自动化AWS和SaaS应用程序之间的双向数据流无需编写自定义集成代码。Amazon AppFlow还与AWS PrivateLink配合使用，以通过AWS网络而不是通过公共Internet路由数据流，以提供更强大的数据隐私和安全性。使用Amazon AppFlow没有前期费用，客户仅需支付其运行的流量数量和处理的数据量即可。请访问 aws.amazon.com/appflow 以开始使用。
数百万客户在AWS上运行应用程序，数据湖，大规模分析，机器学习和IoT工作负载。这些客户通常还将数据存储在数十个SaaS应用程序中，从而导致孤岛与AWS中存储的数据断开连接。组织希望能够合并来自所有这些来源的数据，但这需要客户花费数天的时间编写代码来构建自定义连接器和数据转换，以在不同的SaaS应用程序之间转换不同的数据类型和格式。具有多个SaaS应用程序的客户最终会获得大量的连接器和复杂的代码，这既耗时又维护昂贵。此外，自定义连接器通常难以扩展规模以获取大量数据或接近实时传输，导致SaaS中的数据可用时间与其他系统访问数据之间的延迟。在大型企业中，业务用户需要几个月的时间才能让熟练的开发人员构建自定义连接器。在内部开发人员技能有限的公司中，用户诉诸于在系统之间手动上载和下载数据，这很繁琐，容易出错并且存在数据泄漏的风险。
Amazon AppFlow解决了这些问题，并使拥有CRM管理员和BI专家等具有多种技术技能的客户能够轻松配置AWS服务与SaaS应用程序之间的私有双向数据流，而无需编写代码或执行数据转换。客户可以开始使用Amazon AppFlow的简单界面在几分钟之内构建和执行源之间的数据流，然后Amazon AppFlow安全地编排和执行数据传输。只需在Amazon AppFlow控制台中单击几下，客户就可以为其数据流配置多种类型的触发器，包括一次性按需传输，在预定时间安排的例行数据同步，或启动启动时的事件驱动传输广告系列(例如转换线索，关闭机会或打开案例)。例如，客户可以将数百万的联系和支持案例从Salesforce备份到Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)，将销售机会从Salesforce添加到Amazon Redshift中的预测，并在使用Amazon SageMaker添加销售线索分数之后将营销线索从Amazon S3转移到Salesforce。客户还可以从诸如Datadog或Dynatrace的监视工具中提取日志和指标数据，以在Amazon Redshift中进行深度分析，或者将客户参与度数据从Slack，Marketo，Zendesk，Amplitude或Singular发送到Amazon S3以进行情感分析。客户可以通过组合字段(以计算新值)，过滤记录(以减少噪声)，掩盖敏感数据(以确保隐私)和验证字段值(以清理数据)来转换和处理数据。
“我们的客户告诉我们，他们喜欢具有在AWS中存储，处理和分析数据的能力。他们还使用各种第三方SaaS应用程序，并且告诉我们，管理之间的数据流可能很困难AWS和这些应用程序，” AWS副总裁Kurt Kufeld说：“ Amazon AppFlow为客户提供了一种直观，简便的方法，可以将AWS和SaaS应用程序中的数据组合在一起，而无需在公共Internet上移动它们。并管理分布在其所有应用程序中的PB级甚至EB级的数据，而无需开发自定义连接器或管理基础API和网络连接。”
