AWS-Datenspeicherung vereinfacht
Physische Daten von CogniFit sind in zwei Hauptdatenbanken unterteilt, in denen personenbezogene Daten, die für Anwendungen wie die Registrierung auf unserer Website und Zahlungen verwendet werden, getrennt von den von unseren Anwendungen erstellten Daten aufbewahrt werden, die Informationen enthalten, die beispielsweise den Zustand der körperlichen oder geistigen Gesundheit von angeben könnten Ein Benutzer.
Obwohl es mehrere Gründe für die Organisation unserer physischen Datenspeicherung gibt, steht die Privatsphäre unserer Benutzer an erster Stelle. Es kann jedoch vorkommen, dass wir Daten, die sich möglicherweise in einer Datenbank befinden, wie z. B. die Fähigkeit eines Benutzers, sich visuell auf einen einzelnen Stimulus zu konzentrieren, mit Daten aus einer anderen, z. B. dem Alter, vergleichen müssen.
Indem wir den AWS Database Migration Service verwenden, um Data Warehouses auf dem einfachen Speicherservice zu erstellen, können wir eine einfache und sichere Daten-„Sandbox“ erstellen, in der wir unsere Daten manipulieren können, ohne die Informationen unserer Benutzer einem Risiko auszusetzen.
Darüber hinaus verwenden wir den RDS-Dienst (Relational Database Service) von Amazon, um die Verwaltung unserer Datenbanken zu vereinfachen. Durch die Verwendung von AWS EC2 (Elastic Compute Cloud) zum Hosten unserer Front-End-Server können wir leistungsstarke Load-Balancing- und Autoscaling-Funktionen nutzen, um unser System im Laufe des Tages an sich ändernde Verkehrsanforderungen anzupassen, was bedeutet, dass wir unseren Benutzern nahtlos das Maximum bieten können Leistung in Zeiten mit hohem Datenverkehr, ohne Serverressourcen in Zeiten mit geringem Datenverkehr zu verschwenden.
AWS bietet uns nicht nur fantastische Tools, um einen leistungsstarken, effizienten und flexiblen Datenspeicherplan zu erstellen, sondern dank Amazons WAF (Web Application Firewall) können wir sicherstellen, dass unsere Webanwendungen vor Online-Bedrohungen geschützt sind.
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