AWS 上的数据湖和分析

从所有数据中获得对所有用户的解答的最快方式
满足任何工作负载的需求
Amazon S3 具有耐用性和行业领先的安全性,非常适合数据湖存储。Amazon EC2 提供了 200 多种实例类型,让您可以为工作负载轻松选择正确的计算。
缩短解答时间
AWS 分析堆栈所有层之间的深度集成为构建人员提供了工具,可使用任何方法快速分析数据。
利用多样化的产品组合
AWS 上的分析服务的广度和深度使您可以轻松配置合适的资源来运行最适合您特定需求的分析。
促进您的机器学习
AWS 上的机器学习比其他任何地方都多,有超过 10000 个客户使用 Amazon 的机器学习服务。当您转向更高级的机器学习方法时,您的数据将处于正确的位置和格式,可充分利用机器学习堆栈。

AWS 分析服务

类别
使用案例
AWS 服务
分析
交互式分析

Amazon Athena

使用 SQL 在 S3 中查询数据。

大数据处理

Amazon EMR

托管 Hadoop 框架。

数据仓库

Amazon Redshift

快速简单、经济高效的数据仓库。

实时分析

Amazon Kinesis

分析实时视频和数据流。

运营分析

Amazon Elasticsearch Service

运行和扩展 Elasticsearch 集群。

控制面板和可视化

Amazon QuickSight

高速业务分析服务。

数据移动
实时数据移动

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

大规模收集流数据以进行实时分析。

Amazon Kinesis Data Analytics

从实时流数据中获得可执行的见解。

数据湖
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

AWS Lake Formation

在数天内构建安全的数据湖。

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。

预测性分析和机器学习
框架和接口

AWS Deep Learning AMI

Amazon 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

类别 使用案例 AWS 服务
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 Amazon Kinesis
运营分析 Amazon Elasticsearch Service
控制面板和可视化 Amazon QuickSight
数据移动 实时数据移动 Amazon Kinesis Data Firehose | Amazon Kinesis Video Streams | Amazon Kinesis Data Streams | Amazon Kinesis Data Analytics
数据湖 对象存储 Amazon S3 | AWS Lake Formation
备份与存档 AWS Lake Formation
数据目录
AWS Glue | AWS Lake Formation
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

使用案例

Page-Illo_Data-warehousing
数据仓库

对结构化和非结构化数据运行 SQL 和复杂的分析查询,而无需进行不必要的数据移动。

试用 Amazon Redshift »
Page-Illo_Big-data-processing
大数据处理

快速方便地处理大量数据,用于数据工程、数据科学开发和协作。
 

试用 Amazon EMR »
Page-Illo_Real-time-analytics
实时分析

在流数据到达数据池时收集、处理和分析流数据,并实时响应。
 

试用 Amazon Kinesis »
Page-Illo_Data-visualization
运营分析

对于应用程序监控、日志分析和点击流分析,近乎实时地搜索、浏览、过滤、聚合和可视化数据。

试用 Amazon Elasticsearch Service »

客户

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“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

查看所有客户 »
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AWS 数据实验室是一个由客户构建者团队和 AWS 技术资源组成的为期四天的密集型项目,旨在创建可加速数据和分析现代化计划的切实可交付成果。

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