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Tag: 数据分析

使用 AWS CloudFormation 和 AWS CLI 自动管理 Amazon Redshift Serverless 数据仓库

借助 Amazon Redshift Serverless,可以轻松运行和扩展分析,而无需管理实例类型、实例大小、生命周期管理、暂停、恢复等。它可以自动预置和智能扩展数据仓库的计算容量,即使面临最苛刻和最不可预测的工作负载,也能提供高速性能,而且您只需按实际用量付费。

Data Analytics Foundations数据分析基座总览

亚马逊云科技大中华区专业服务团队(AWS Professional Services)发布了第一版数据分析基座快速部署解决方案(Data Analytics Foundations, DAF),提供一套解耦封装的功能模块,基于AWS的云原生服务进行了基础设施即代码IaC化的开发,功能面包括:数据整合、数据存储、数据处理、流程编排、目录和发现、资源监控、数据服务、数据管理和访问安全控制等,可以按需一键部署到AWS账号环境中。

消除复杂性以提高业务绩效:Bridgewater Associates 如何在 AWS 上构建安全、可扩展且基于 Spark 的研究服务

Bridgewater 的核心使命是通过分析市场驱动因素来理解世界的运作方式,并将这种理解转化为高质量的投资组合,为我们的客户提供投资建议。在 Bridgewater Technology 内,我们努力使我们的研究人员在他们最擅长的领域尽可能提高工作效率:建立对全球市场的基本理解。这意味着不再需要处理底层 IT 基础设施,而是专注于构建和改进他们的投资理念。

在 Amazon Aurora PostgreSQL 兼容版上管理长时间运行的读取查询

Amazon Aurora PostgreSQL 兼容版集群由一个主/写入器节点和一个区域中多达 15 个读取器节点组成。您可以将只读工作负载卸载到读取器节点以进行横向扩展读取。如果读取器节点正在访问主节点上具有大量事务活动的表,则在读取器节点上长时间运行的查询可能会导致冲突,并导致不良影响。在这篇博文中,我们将探讨潜在的冲突,并分享在 Aurora PostgreSQL 上管理长时间运行的读取查询的最佳实践。

Fannie Mae 如何利用 Amazon Redshift 数据共享构建数据网格架构以实现自助服务

Amazon Redshift 数据分享支持跨 Amazon Redshift 集群的即时、精细和快速数据访问,而无需复制或移动数据。数据共享提供了对数据的实时访问,因此当创建者更新数据时,用户始终可以看到所有使用者的最新且事务一致的数据视图。您可以跨区域与相同或不同 AWS 账户中的 Amazon Redshift 集群安全地共享实时数据。通过数据共享,可以在组织内部和组织之间以及外部各方之间实现安全且受管控的协作。