AWS 上的分析
数十万
3 倍
使用 Amazon EMR 比标准 Apache Spark 更快
5 倍
70%
数百万亿
AWS 分析服务
Amazon Athena
使用 SQL 查询 Simple Storage Service (Amazon S3) 中的数据。
Amazon EMR
运行开源大数据框架。
Amazon Redshift
快速简单、经济高效的数据仓库。
Amazon Kinesis
分析实时视频和数据流。
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。
Amazon QuickSight
高速业务分析服务。
AWS Glue DataBrew
将清理和标准化数据的速度最高提高 80%。
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。
AWS 分析服务
| 解决方案领域 | 使用案例 | AWS 服务 |
|---|---|---|
| 高级分析 | 交互式分析 | Amazon Athena |
| 大数据处理 | Amazon EMR | |
| 数据仓库 | Amazon Redshift | |
| 实时分析 | 适用于 Apache Flink 的亚马逊托管服务 | |
| 运营分析 | Amazon OpenSearch Service | |
| 控制面板和可视化 | Amazon QuickSight | |
| 可视化数据准备 | Amazon Glue DataBrew |
|
| 数据管理 | 实时数据变动 | Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK) | Amazon Kinesis Data Streams | Amazon Kinesis Data Firehose | Amazon Kinesis Video Streams | AWS Glue |
| 数据治理 | Amazon DataZone | AWS Glue | AWS Entity Resolution | AWS Lake Formation | Amazon S3 | AWS Identity and Access Management | AWS Data Exchange | AWS Clean Rooms | |
| 数据湖的对象存储 | Amazon S3 | AWS Lake Formation | |
| 数据湖的备份和存档 | Amazon S3 Glacier | AWS Backup | |
| 数据目录 |
AWS Glue | AWS Lake Formation | |
| 第三方数据 | AWS Data Exchange | AWS Clean Rooms | |
| 预测性分析和机器学习 | 框架和接口 | AWS Deep Learning AMI |
| 平台服务 | Amazon SageMaker |
解决方案领域
-
高级分析
-
数据管理
-
预测性分析和机器学习
-
高级分析
-
高级分析
AWS 提供最广泛和最经济实惠的成套分析服务，帮助您更快地从所有数据中获得见解。
最广泛的分析服务选择
每项分析服务都专门为广泛的分析用例而构建，例如交互式分析、大数据处理、数据仓库、实时分析、运营分析、控制面板和可视化。
减少停机时间并提高容量利用率
通过缩短平均检测时间（MTTD）和平均响应时间（MTTR），您可以专注于快速解决问题，就和快速发现问题一样。
高性价比
AWS 致力于以最低的成本为所有分析服务提供最佳性能，并坚持不断创新以提高我们服务的性价比。
相关 AWS 服务
资源
-
数据管理
-
数据管理
AWS 让您能够轻松地跨多个数据存储和数据湖合并、移动和复制数据。
可扩展
收集、存储、组织和分析来自多个来源和格式的数据，并将其缩放到任何大小。使用 AWS Lake Formation 自动完成设置数据湖必需的任务，同时节省定义数据结构、架构和转换所需的时间。
易于使用
通过 AWS 能够轻松地在数据湖与专用数据服务之间移动数据。例如，AWS Glue 是一项无服务器数据集成服务，它简化了准备数据以进行分析、机器学习和应用程序开发的工作。
更快的数据集成
AWS 让您能够在不同数据源之间查询数据，例如数据库、数据湖和数据仓库。例如，通过 Amazon Athena 可以使用 SQL 来查询数据湖，而通过联合查询可以从关系数据库查询实时数据。
灵活快速
以各种方式轻松提取数据，包括利用 Amazon Kinesis、AWS Import/Export Snowball、AWS Direct Connect 等。无论数据的数量或格式如何，都可以使用 Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）来存储您的所有数据。您还可以在不同数据来源（例如数据库、数据湖和数据仓库）之间查询数据。
便于移动
利用存储在不同系统中的数据，AWS 让您能够轻松地在自己的所有服务和数据存储之间移动数据：从内向外、从外向内，以及循环移动。
相关 AWS 服务
资源
-
预测性分析和机器学习
-
预测性分析和机器学习
对于预测分析用例，AWS 提供了一系列广泛的机器学习服务，以及在 AWS 上的数据湖上运行的工具。
更快速地获得更深入的见解
AWS 分析服务利用成熟的机器学习 (ML) 和自然语言功能帮助您更快地从数据中获得更深入的见解。
平台集成
AWS 提供内置 ML 集成作为专门构建的数据存储和分析服务的组成部分，让您能够使用 SQL 之类的熟悉语言创建、训练和部署 ML 模型。
经验
AWS 致力于以最低的成本为所有分析服务提供最佳性能，并坚持不断创新以提高我们服务的性价比。
相关 AWS 服务
资源
AWS 上的特色解决方案
探索专门构建的服务、AWS 解决方案、合作伙伴解决方案和指南，以快速应对您的业务和技术应用场景。
客户
-
Moderna
-
查看案例分析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。
-
Salesforce
-
观看视频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%。
-
Intuit
-
观看视频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%。
-
Pinterest
-
查看案例分析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。
“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
