إمكانيات Amazon Redshift

تعمل مثيلات RA3 على زيادة سرعة أحمال العمل كثيفة الأداء التي تتطلب كميات كبيرة من سعة الحوسبة، مع المرونة في الدفع مقابل موارد الحوسبة بشكل منفصل عن التخزين من خلال تحديد عدد المثيلات التي تحتاجها.

ويقلل التخزين العمودي وضغط البيانات والخرائط النطاقية من كمية عمليات الإدخال/الإخراج اللازمة لتنفيذ الاستعلامات. بالإضافة إلى الترميزات القياسية في المجال، مثل LZO وZstandard، يوفر Amazon Redshift كذلك ترميزات الضغط المنشأة لتحقيق أغراض معينة، وهي AZ64، من أجل الأنواع الرقمية والمرتبطة بالتاريخ والوقت بهدف تحقيق توفيرات في التخزين بالإضافة إلى تحسين أداء الاستعلامات.

تدعم هذه الميزة عددًا غير محدود تقريبًا من المستخدمين المتزامنين والاستعلامات المتزامنة مع توفير مستويات خدمة متسقة عبر إضافة القدرة العابرة بالثواني بمجرد زيادة نطاق التزامن. حجّم بأدنى حد من تأثير التكلفة، حيث إن كل كتلة تحصل على ما يصل إلى ساعة من أرصدة تحجيم التزامن المجانية في اليوم. وهذه الأرصدة المجانية تكون كافية لاحتياجات التزامن لنسبة 97% من العملاء.

ابدأ الكتابة إلى قواعد بيانات Redshift من مستودعات بيانات Redshift الأخرى ببضع نقرات فقط، وهو ما يتيح المزيد من التعاون المتعلق بالبيانات والتحجيم المرن للحوسبة لأعباء عمل الاستخراج، والانتقال، والتحميل (ETL)/معالجة البيانات عن طريق إضافة مستودعات من أنواع وأحجام مختلفة استنادًا إلى احتياجات الأداء مقابل السعر. تمتع بقدر أكبر من الشفافية في استخدام الحوسبة حيث يُحاسب كل مستودع مقابل حوسبته ما يؤدي إلى السيطرة على تكاليفك.

تسمح لك طرق العرض المادية في Amazon Redshift بالوصول إلى أداء أسرع بشكل كبير في ما يتعلق بالاستعلامات لأعباء العمل التحليلية التكرارية أو المتوقعة مثل إعداد لوحات المعلومات والاستعلامات من أدوات ذكاء الأعمال (BI) ومهام معالجة البيانات المتعلقة باستخراجها وتحميلها وانتقالها (ELT). يمكنك استخدام طرق العرض المادية لتخزين وإدارة النتائج المحسوبة مسبقًا لبيان SELECT الذي يمكن أن يشير إلى جدول واحد أو أكثر، بما في ذلك مخزن البيانات وzero-ETL وجداول مشاركة البيانات. من خلال التحديث التدريجي، يحدد Amazon Redshift التغييرات في الجدول الأساسي أو الجداول التي حدثت بعد التحديث السابق ويقوم بتحديث السجلات المقابلة فقط في العرض المادي. يعمل التحديث المتزايد بسرعة أكبر من التحديث الكامل ويحسن أداء عبء العمل.

وفر أوقات استجابة سريعة للغاية للاستعلامات المكررة. تشهد لوحات التحكم والتصورات وأدوات ذكاء الأعمال (BI) التي تنفذ الاستعلامات المتكررة تحسنًا ضخمًا في الأداء. عندما يتم تنفيذ استعلام، يبحث Amazon Redshift في الذاكرة المؤقتة عن وجود نتائج مؤقتة مخزنة من استعلام سابق. في حالة وجود نتيجة مخزنة في الذاكرة المؤقتة ولم تتغير البيانات، تتم إعادة النتيجة المخزنة بشكل فوري بدلاً من إعادة تنفيذ الاستعلام.

هي آلية جديدة قوية لفرز الجداول تعمل على تحسين أداء الاستعلامات المتكررة عن طريق فرز البيانات تلقائيًا استنادًا إلى تصفيات الاستعلام الواردة (على سبيل المثال: المبيعات في منطقة معينة). تسرّع هذه الطريقة أداء عمليات فحص الجداول بشكل كبير مقارنةً بالطرق التقليدية.

وسّع إمكانات التعافي من خلال تقليل وقت التعافي وضمان القدرة على التعافي تلقائيًا من دون فقدان البيانات. يعمل مستودع بيانات Amazon Redshift Multi-AZ على زيادة الأداء والقيمة إلى الحد الأقصى من خلال تقديم التوافر العالي من دون الحاجة إلى استخدام الموارد الاحتياطية ورفع التوافر إلى نسبة 99.99% من مستوى الخدمة.

تتيح لك Amazon Redshift تكوين قواعد جدار الحماية للتحكم في وصول الشبكة إلى كتلة مستودع بياناتك. يمكنك تشغيل Amazon Redshift داخل Amazon Virtual Private Cloud‏ (Amazon VPC) لعزل كتلة مستودع بياناتك في شبكتك الافتراضية الخاصة وربطها بالبنية التحتية الحالية لتكنولوجيا المعلومات باستخدام IPsec VPN المشفرة وفقًا لمعايير الصناعة.

باستخدام بعض إعدادات المعلمة، يمكنك إعداد Amazon Redshift لاستخدام طبقة TLS في تأمين البيانات المتنقلة وتشفير AES-256 المعجل بالأجهزة للبيانات غير النشطة. إذا اخترت تمكين تشفير البيانات في أوقات عدم النشاط، يتم تشفير جميع البيانات المكتوبة على القرص بالإضافة إلى أي نسخ احتياطية. يعتني Amazon Redshift بإدارة المفاتيح بشكل افتراضي.

يتيح التكامل مع مركز هوية IAM للمؤسسات دعم نشر الهوية الموثوق بين Amazon Redshift وAmazon QuickSight وAWS Lake Formation. يمكنك استخدام هوية مؤسستك للوصول إلى Amazon Redshift في تجربة تسجيل الدخول الواحدة باستخدام مقدمي خدمات الهوية التابعين لجهات خارجية (IdP)، مثل Microsoft Entra ID أو Okta أو Ping أو OneLogin، من QuickSight وAmazon Redshift Query Editor وأدوات ذكاء الأعمال (BI) التابعة لجهات خارجية ومحررات SQL. يمكن للمسؤولين استخدام مستخدمي IdP ومجموعات التي تقدمها جهات خارجية لإدارة الوصول الدقيق إلى البيانات عبر الخدمات ومراجعة الوصول على مستوى المستخدم في AWS CloudTrail. من خلال نشر الهوية الموثوق به، يجري تمرير هوية المستخدم بسلاسة بين QuickSight وAmazon Redshift Lake Formation، ما يقلل الوقت اللازم للحصول على رؤى ويتيح تجربة الحصول على تحليلات خالية من الصعوبات.

تضمن عناصر التحكم بالأمان الدقيقة على مستوى الأعمدة والصفوف للمستخدمين معاينة البيانات التي لديهم إمكانية وصول إليها فقط. تم دمج Amazon Redshift مع Lake Formation، مما يضمن فرض ضوابط الوصول على مستوى العمود في Lake Formation أيضًا لاستعلامات Amazon Redshift حول البيانات في مخزن البيانات. تدعم مشاركة بيانات Amazon Redshift التحكم المركزي في الوصول من خلال Lake Formation لتبسيط حوكمة البيانات المشتركة من Amazon Redshift. تُعد Lake Formation خدمة تسهّل إعداد مخازن بيانات آمنة، لإدارة الوصول الدقيق إلى البيانات مركزيًا عبر جميع الخدمات المستهلكة وتطبيق عناصر التحكم على مستوى الصفوف والأعمدة. من خلال إخفاء البيانات الديناميكي، يمكنك حماية بياناتك الحساسة عن طريق الحد من كمية البيانات المحددة المرئية للمستخدمين. حدد مستويات متعددة من الأذونات في هذه الحقول حتى يتمكن المستخدمون والمجموعات المختلفة من الحصول على مستويات مختلفة من الوصول إلى البيانات دون الحاجة إلى إنشاء نسخ متعددة من البيانات، كل ذلك من خلال واجهة SQL المألوفة لـ Amazon Redshift.

يدعم Amazon Redshift الاستعلامات للقراءة فقط باستخدام ANSI SQL المألوفة على تنسيقات جداول Apache Iceberg وApache Hudi وDelta Lake والاستعلام عن تنسيقات الملفات المفتوحة بما في ذلك Apache Parquet وORC وAvro وJSON وCSV مباشرةً في Amazon S3. Apache Iceberg هو مثال على تنسيق جدول مفتوح المصدر يوفر اتساق المعاملات وتنظيمًا محسنًا لمخازن البيانات من خلال بنية الجدول الخاصة به. تتيح لك Amazon Redshift Spectrum القراءة من الجداول والبيانات بتنسيقات البيانات المفتوحة مثل Parquet، في مخزن البيانات مع الاحتفاظ بما يصل إلى إكسابايت من البيانات المهيكلة وشبه المهيكلة وغير المهيكلة في Amazon S3. يمكنك أيضًا تصدير البيانات إلى مخزن البيانات باستخدام أمر Amazon Redshift UNLOAD، بما في ذلك خيار التصدير إلى Parquet. يتيح لك تصدير البيانات من Amazon Redshift إلى مخزن البيانات مرة أخرى القدرة على تحليل البيانات بشكل أكبر باستخدام خدمات AWS مثل Amazon Athena وAmazon EMR وSageMaker.

استخدم لغة SQL لتسهيل وصول محللي البيانات ومهندسي البيانات وغيرهم من مستخدمي SQL الآخرين إلى بيانات Amazon Redshift ومخزن البيانات من خلال منصة عمل المحللين المستندة إلى الويب لاستكشاف البيانات وتحليلها. يتيح لك محرر الاستعلام تصوُّر نتائج الاستعلام بنقرة واحدة، وإنشاء المخططات والجداول، وتحميل البيانات بطريقة مرئية، واستعراض كائنات قاعدة البيانات. ويوفر أيضًا محررًا سهل الاستخدام لإعداد استعلامات SQL ومشاركتها، والتحليلات، والتصورات، والتعليقات التوضيحية، ومشاركتها بأمان مع فريقك.

بسِّط وأتمتة استيعاب البيانات من Amazon S3، مما يقلل الوقت والجهد لإنشاء حلول مخصصة أو إدارة خدمات التي تقدمها الأطراف الخارجية. باستخدام هذه الميزة، يلغي Amazon Redshift الحاجة إلى تشغيل إجراءات النسخ يدويًا وبشكل متكرر من خلال أتمتة استيعاب الملفات والاهتمام بخطوات تحميل البيانات المستمرة في الخلفية. ويسهّل دعم النسخ التلقائي على المستخدمين ومحللي البيانات من مجال الأعمال الذين ليس لديهم أي معرفة بهندسة البيانات إنشاء قواعد استيعاب وتكوين موقع البيانات التي يرغبون في تحميلها من Amazon S3.

استخدم SQL للاتصال بالبيانات واستيعابها مباشرةً من تدفق بيانات Amazon Kinesis وAmazon Managed Streaming for Apache Kafka‏ (Amazon MSK). كما يسهّل استيعاب التدفق من Amazon Redshift إنشاء المسارات النهائية وإدارتها من خلال السماح لك بإنشاء طرق عرض مادية على التدفقات مباشرةً. يمكن أن تتضمن طرق العرض المادية أيضًا تحويلات SQL كجزء من مسار ELT. ويمكنك تحديث طرق العرض المادية المحددة يدويًا للاستعلام عن أحدث البيانات المتدفقة.

يمكنك الاستعلام عن البيانات المباشرة عبر واحد أو أكثر من مثيلات Amazon RDS، بما في ذلك الإصدار المتوافق مع Amazon Aurora PostgreSQL وقاعدة بيانات Amazon Relational Database‏ (Amazon RDS) لـ MySQL وقواعد بيانات الإصدار المتوافق مع Amazon Aurora MySQL، للحصول على رؤية فورية لعمليات الأعمال الكاملة دون الحاجة إلى حركة البيانات.

توجد خوارزميات متطورة تتوقع الاستعلامات الواردة وتصنيفها استنادًا إلى وقت تشغيلها ومتطلباتها في ما يتعلق بالموارد من أجل إدارة الأداء والتزامن بشكل ديناميكي مع مساعدتك في الوقت نفسه على إعطاء الأولوية لأعباء العمل الحرجة لأعمالك. ترسل ميزة تسريع الاستعلامات القصيرة (SQA) الاستعلامات القصيرة من التطبيقات مثل لوحات التحكم إلى قائمة انتظار سريعة من أجل معالجتها بشكل فوري بدلًا من تعطلها خلف الاستعلامات الكبيرة. تستخدم ميزة الإدارة التلقائية لعبء العمل (WLM) تعلّم الآلة (ML) من أجل إدارة الذاكرة والتزامن بشكل ديناميكي، ما يساعد على تعظيم معدل نقل الاستعلامات. بالإضافة إلى ذلك، يمكنك الآن تحديد الأولوية للاستعلامات الأكثر أهمية بالنسبة لك، حتى عندما يتم تقديم المئات من الاستعلامات. تقدم Amazon Redshift Advisor توصيات عند الحاجة إلى إجراء صريح من المستخدم لتعزيز أداء Amazon Redshift. بالنسبة إلى أعباء العمل الديناميكية حيث لا يمكن توقع أنماط الاستعلامات، تعمل طرق العرض المادية المؤتمتة على تحسين معدل نقل الاستعلامات وتخفيض زمن استجابة الاستعلامات وتقصير مدة التنفيذ من خلال التحديث التلقائي وإعادة كتابة الاستعلام التلقائي والتحديث المتزايد والمراقبة المستمرة لكتل Amazon Redshift. تحسين الجدول التلقائي يُحدِّد مفاتيح الفرز والتوزيع لتحسين الأداء لأعباء عمل المجموعة. إذا حدَّد Amazon Redshift أن تطبيق أحد المفاتيح يؤدي إلى تحسين أداء الكتلة، يتم تبديل الجداول تلقائيًا بدون الحاجة إلى تدخل المسؤول. تعمل الميزات الإضافية على الحذف التلقائي بالمكنسة الكهربائية والفرز التلقائي للجدول والتحليل التلقائي على إزالة الحاجة إلى الصيانة اليدوية وضبط مجموعات Amazon Redshift للحصول على أفضل أداء للمجموعات الجديدة وأعباء العمل الإنتاجية.

استخدم واجهة برمجة تطبيقات (API) بسيطة للتفاعل مع Amazon Redshift: تتيح لك Amazon Redshift الوصول إلى البيانات دون عناء باستخدام جميع أنواع خدمات الويب التقليدية والسحابة الأصلية والمحمية في حاويات والتي لا تحتاج إلى خادم والتطبيقات القائمة على الأحداث. تبسِّط واجهة برمجة تطبيقات Amazon Redshift Data الوصول إلى البيانات واستيعابها واستخراجها من لغات البرمجة ومنصاتها المدعومة من AWS SDK، مثل Python وGo وJava وNode.js وPHP وRuby وC++. تزيل واجهة برمجة تطبيقات Data الحاجة إلى تكوين برامج التشغيل وإدارة توصيلات قاعدة البيانات. أو يمكنك تشغيل أوامر SQL إلى مجموعة Amazon Redshift عن طريق استدعاء نقطة نهاية API مؤمَّنة توفرها Data API. تتولى Data API إدارة اتصالات قاعدة البيانات وتخزين البيانات مؤقتًا. تُعد Data API غير متزامنة، لذا يمكنك استرجاع نتائجك لاحقًا. تُخزَّن نتائج الاستعلام لمدة 24 ساعة.

قم بإجراء الاستعلامات داخل وحدة التحكم أو قم بتوصيل أدوات عميل SQL أو المكتبات أو أدوات علوم البيانات بما في ذلك QuickSight وTableau وMicrosoft Power BI وAlteryx وQuerybook وJupyter Notebook وInformatica وdbt وMicroStrategy وLooker.

استخدم اللغة الإنجليزية البسيطة لكتابة الاستعلامات في Amazon Redshift Query Editor التي تنشئ توصيات كود SQL دقيقة بأمان ضمن نطاق أذونات الوصول إلى البيانات.

يتكامل Amazon Redshift بسلاسة مع Amazon Bedrock، مما يتيح إمكانات الذكاء الاصطناعي المولّد المباشرة من خلال أوامر SQL القياسية. يسمح هذا التكامل لفرق البيانات باستخدام نماذج التأسيس مثل Anthropic Claude وAmazon Titan لمهام مثل تحليل النص والترجمة واكتشاف المشاعر دون تعقيد إضافي للبنية التحتية. يمكن للمستخدمين استدعاء نماذج الذكاء الاصطناعي بسلاسة ضمن عمليات سير عمل تحليلات البيانات الحالية، وتحويل كيفية استخراج الرؤى من بيانات المؤسسات.

تُسهِّل Amazon Redshift ML على محللي البيانات وعلماء البيانات والمتخصصين في ذكاء الأعمال (BI) والمطورين إنشاء نماذج SageMaker وتدريبها ونشرها باستخدام لغة SQL. باستخدام Amazon Redshift ML، يمكنك استخدام عبارات SQL لإنشاء نماذج SageMaker وتدريبها على بياناتك في Amazon Redshift ثم استخدام هذه النماذج للتنبؤات، مثل اكتشاف العيوب والتنبؤ المالي وإضفاء الطابع الشخصي وتحديد درجات المخاطر مباشرةً في استعلاماتك وتقاريرك. يمكنك جلب نماذج اللغات الكبيرة إلى Amazon Redshift للقيام بمهام معالجة اللغات الطبيعية المتقدمة مثل تلخيص النص واستخراج الكيانات وتحليل المشاعر، للحصول على رؤى أعمق من بياناتك باستخدام SQL.