亚马逊AWS官方博客

Tag: Amazon Redshift

使用 Amazon Redshift 通过配额机制监控及控制 schema 存储空间

本文还向大家展示了如何轻松在Amazon Redshift schema当中控制存储配额。我们不仅完成了schema之上创建并变更配额,同时授权特定用户使用该schema的操作步骤,同时也探讨了如何将数据导入schema并通过系统视图在多种用例下监控事务结果及磁盘使用量。通过这项强大的功能,相信大家能够通过Amazon Redshift切实满足各类业务需求。

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关于 Amazon ElastiCache for Amazon RDS、Amazon Aurora 以及 Amazon Redshift 中的自动查询缓存机制

传统的缓存系统构建方式往往非常复杂,而且需要占用大量资源。Heimdall Data能够自动对SQL结果进行缓存处理,且无需变更应用程序本体,从而大大降低运营负担。从实际用例来看,用户的常规缓存命中率可达90%、响应性能提高达20倍,且每年可节约长达数月的软件开发与管理时长。现在,您可直接在AWS Marketplace上下载Heimdall的免费试用版本。

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在生产中结合使用 Amazon Redshift Spectrum、Amazon Athena 和 AWS Glue 与 Node.js

在此博文中,我们解释了将带 Redshift Spectrum 的 Amazon Redshift 扩展为现代数据仓库的原因。我将介绍我们的数据增长及平衡成本和性能的需求如何促使我们采用 Redshift Spectrum。我还将分享我们的环境中的关键性能指标,并讨论提供可扩展和快速环境的额外 AWS 服务,并提供数据供我们日益增长的用户群进行立即查询。

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使用 AWS Glue 和 Amazon Redshift 分析您的 Amazon S3 支出

AWS 成本和使用情况报告 (CUR) 会追踪您的 AWS 使用情况,并提供与之相关联的预计费用。您可以配置此报告为以小时或日为间隔显示数据;在账单收费期最后结束前,它至少每天会更新一次。成本和使用情况报告会自动发送到由您指定的 Amazon S3 存储桶,可以在那里直接下载。您还可以将该报告整合到 Amazon Redshift,也可以通过 Amazon Athena 进行查询,或者把它上传到 Amazon QuickSight。

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Amazon Redshift Spectrum 将数据仓库扩展到 EB 级别且无需加载

很多年前,当我们首次研究构建基于云的数据仓库的可行性时,现实不容乐观:我们的客户所存储的数据量在持续不断的增加,但只有小部分数据进入了数据仓库或
Hadoop 系统以供分析。我们发现这一问题并不仅限于云领域。这一问题在业界广泛存在,体现为企业存储细分市场的增长速率远远超过数据仓库细分市场的增长速率。

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使用 AWS Step Functions 和 AWS Glue 编排基于 Amazon Redshift 的 ETL 工作流

在本文中,我将展示如何使用 AWS Step Functions 和 AWS Glue Python Shell 以完全无服务器的方式为那些基于Amazon Redshift 的 ETL 工作流编排任务。AWS Glue Python Shell 是一个 Python 运行时环境,用于运行中小型 ETL 任务,例如提交 SQL 查询和等待响应。Step Functions 可让您将多个 AWS 服务协调到工作流中,从而可以轻松运行和监视一系列 ETL 任务。AWS Glue Python Shell 和 Step Functions 均无服务器,允许自动运行和扩展它们以响应定义的事件,而无需配置、扩展和管理服务器。

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利用 DataSunrise Security 保护和审计 Amazon Redshift 中的 PII 数据

这篇文章重点介绍了 Amazon Redshift 的主动安全性,尤其是 DataSunrise 对个人身份信息 (PII) 的屏蔽和访问控制功能,您可以使用 DataSunrise 的被动安全性产品(如敏感信息访问审计)来支持这些功能。文章还讨论了 Amazon Redshift 的 DataSunrise 安全性、工作原理以及如何使用。

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