AWS 上的分析

从所有数据中获得对所有用户的解答的最快方式
AWS 提供了最广泛的分析服务选择,适合您的所有数据分析需要,使任何规模的组织以及行业都能利用数据重塑其业务。从数据移动、数据存储、数据湖、大数据分析、日志分析、流式传输分析、商业智能和机器学习(ML)到它们之间的任何交互,AWS 都能提供专门构建的服务来获得最佳性价比、可扩展性和最低成本。
可扩展的数据湖
AWS 支持的数据湖在 Amazon S3 的非凡可用性的辅助下,可以处理组合不同数据和分析方法所需的规模、敏捷性和灵活性。在 AWS 上构建和存储您的数据湖以获得比使用传统数据孤岛和数据仓库更深入的洞察力。
专为满足性能和成本需求构建
AWS 分析服务专门用来帮助您快速地提取数据洞察力,使用最适合任务的工具,经过优化后针对您的需求实现最佳性能、规模和成本。
AWS 分析 - 现代化的数据策略 (2:15)
无服务器且易于使用
AWS 拥有云数据分析中最多的无服务器选项,包括数据仓库、大数据分析、实时数据、数据集成等选项。我们管理底层基础设施,以便您就可以专注于您的应用程序。
数据访问、数据安全和数据管控一统云端
您可以通过 AWS 定义和管理安全、治理和审计策略,以满足行业和地域特定的法规要求。通过 AWS,您可以访问位于世界各地的数据,并且无论您在哪里存储数据,我们都倾心保护它的安全。
机器学习(ML)集成
AWS 提供内置的 ML 集成,随专门构建的分析服务一起提供。您可以使用熟悉的 SQL 命令创建、训练和部署机器学习模型,而无需任何机器学习经验。

200000 多个

在 AWS 上运行的数据湖

3 倍

使用 Amazon EMR 比标准 Apache Spark 更快

3 倍

优于其他云数据仓库的性价比

70%

数据湖中的数据存储费用节省

数百万亿

每个月使用 Amazon OpenSearch Service 的处理请求

AWS 分析服务

类别
使用案例
AWS 服务
交互式分析

Amazon Athena

使用 SQL 查询 Simple Storage Service (Amazon S3) 中的数据。

大数据处理

Amazon EMR

运行开源大数据框架。

数据仓库

Amazon Redshift

快速简单、经济高效的数据仓库。

交互式分析

Amazon Kinesis

分析实时视频和数据流。

运营分析

Amazon OpenSearch Service

对 PB 级文本和非结构化数据进行搜索、可视化和分析。

控制面板和可视化

Amazon QuickSight

高速业务分析服务。

可视化数据准备

AWS Glue DataBrew

将清理和标准化数据的速度最高提高 80%。

实时数据变动

AWS Glue

准备和加载数据。

Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (MSK)

完全托管式、高度可用且安全的 Apache Kafka 服务。

Amazon Kinesis Video Streams

获取、处理和存储视频流用于分析和机器学习。

Amazon Kinesis Data Firehose

准备实时数据流并将其加载到数据存储和分析工具中。

Amazon Kinesis Data Streams

收集流数据以进行大规模实时分析。

AWS Database Migration Service

将数据从 SQL 和 NoSQL 系统复制到数据存储和分析系统。

对象存储

Amazon S3

专为从任意位置存储和检索任意数量的数据而构建的对象存储。

AWS Lake Formation

在数天内构建安全的数据湖。

备份与存档

Amazon S3 Glacier

云中的低成本存档存储。

AWS Backup

跨 AWS 服务进行集中化备份。

数据目录

AWS Glue

准备和加载数据。

AWS Lake Formation

在数天内构建安全的数据湖。

第三方数据

AWS Data Exchange

查找和订阅云中的第三方数据。

框架和接口

AWS Deep Learning AMI

Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) 上的深度学习。

平台服务

Amazon SageMaker

大规模构建、训练和部署机器学习模型。

AWS 分析服务

使用案例

客户

  • Moderna
  • Moderna 案例研究
    宝马集团

    Moderna 在 AWS 上运行其所有 SAP S/4HANA 工作负载,包括制造、会计和库存管理,这样使该公司在运营中达到了更高的工作效率和可见性。Moderna 使用 Amazon Redshift 作为其获得的所有数据的中央存储库,并将备份存储在 Amazon S3 中。

    查看案例分析 
  • Salesforce
  • Aerial shot of Salesforce Transit Center in San Francisco, USA.
    Nielsen

    Salesforce 为其客户数据平台使用 AWS 服务(包括 Amazon EMR)时的客户数据创建了单一信任源,从而为营销人员提供了关于其客户的详细视图。该公司根据其工作负载创建按需集群,处理数据的速度达到了以前的 2 倍,同时成本降低了 42%。

    观看视频 
  • Intuit
  • Intuit 客户视频

    Intuit 迁移到基于 Amazon Redshift 的解决方案,该解决方案可以毫不费力地扩展到 7 倍以上的数据量,并提供达到公司先前解决方案 20 倍的性能。这使得获取见解的时间缩短了 90%,成本降低了 66%。

    观看视频 
  • Pinterest
  • Pinterest 案例研究

    Pinterest 通过使用 Amazon OpenSearch Service(Amazon Elasticsearch Service 的后继者)转向托管分析,将每日日志搜索和分析量扩展到 1.7 TB,并将成本降低了 30%。该公司扩展了其日志分析功能,从而减轻了运营负担,提高了安全性,还降低了成本。

    查看案例分析 

“我们在 Amazon S3 上建立了一个 120TB 的数据池,其中有 1500 个不同方案,并广泛使用了像 Glue、Redshift 和 Athena 这样的 AWS 分析服务。我们无法从一堆孤立的数据库和仓库中获得这些见解—我们需要一个 S3 级的数据池。”

- Bernardo Rodriguez
首席数字官,J.D.Power

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