通过将 Amazon Aurora 与 Amazon Redshift 进行零 ETL 集成，使利用 Amazon Redshift 对 PB 级的事务型数据进行近乎实时的分析和机器学习（ML）成为了可能。将事务型数据写入 Amazon Aurora 的几秒钟内，零 ETL 集成可以无缝地将数据提供给 Amazon Redshift，使您无需构建和管理复杂的数据管道来执行提取、转换、加载（ETL）操作。
仅需数秒时间，即可在 Amazon Redshift 中访问来自 Aurora 的事务型数据，从而对 PB 级的数据执行近乎实时的分析和机器学习。
近乎实时地快速分析事务型数据，无需构建和管理 ETL 管道即可将事务型数据转移到分析系统。
整合来自多个 Aurora 数据库集群的多个表，并将数据复制到一个 Amazon Redshift 数据仓库，以便跨越多个应用程序和数据来源进行统一的分析。
同时使用 Amazon Aurora Serverless v2 和 Amazon Redshift Serverless 时，无需管理任何基础设施，即可对事务型数据做出近乎实时的分析。
使用 Amazon Redshift 的分析和机器学习功能，以近乎实时的速度从事务型数据和其他数据中获取见解，从而对具有时效性的关键事件做出有效响应。对于内容定位、优化游戏体验、数据质量监控、欺诈检测和客户行为分析等使用案例，您可以借助近乎实时的分析展开更准确、更及时的洞察。
借助 Aurora 与 Amazon Redshift 的零 ETL 集成，您可以利用 Amazon Redshift 的功能，分析整合自多个 Aurora 数据库集群的 PB 级事务型数据。您可以充分利用 Amazon Redshift 全面的分析功能，例如内置的机器学习、实体化视图、数据共享，以及对多个数据存储和数据湖的联合访问。借助 Amazon Redshift 的机器学习功能，您可以通过与 Amazon SageMaker 的原生集成，使用简单的 SQL 命令执行数十亿次预测。
将数据从事务型数据库移入中央数据仓库通常需要构建、管理和运营复杂的数据管道 ETL 解决方案。通过零 ETL 集成，您可以将架构、现有数据和数据变更从 Aurora 数据库无缝复制到新的或现有的 Amazon Redshift 集群中。零 ETL 集成消除了管理复杂数据管道的需求。
要在 Aurora 和 Amazon Redshift 之间创建零 ETL 集成，您需要将 Aurora 数据库集群指定为数据来源，将 Amazon Redshift 数据仓库指定为目标。集成会将数据从源数据库复制到目标数据仓库。只需几秒钟，即可在 Amazon Redshift 中使用这些数据。这使数据分析师可以开始对数据使用 Amazon Redshift 的分析和机器学习功能。要了解更多信息，请访问 Aurora 和 Amazon Redshift 的入门指南。