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Amazon Redshift

为什么选择 Amazon Redshift？

Amazon Redshift 支持大规模的现代数据分析，与其他云数据仓库相比，其性价比最高可提高 3 倍，吞吐量最高可提高 7 倍。Redshift Serverless 可帮助您轻松扩展分析工作负载，而无需管理数据仓库基础设施。零 ETL 集成无需复杂的数据管道即可轻松连接来自流式处理服务、操作数据库和第三方企业应用程序的数据，从而实现近乎实时的分析。Redshift 中的 Amazon Q 通过自然语言简化了 SQL 创作，从而提高了工作效率。在 Amazon Bedrock 中使用 Redshift 作为结构化知识库，从生成式人工智能应用程序中获得更准确的输出。Redshift 与下一代 Amazon SageMaker 无缝集成，帮助您利用其强大的 SQL 分析功能来分析 Amazon SageMaker 中各个湖仓的统一数据。

优势

在 Redshift 中扩展数据分析工作负载时，与其他云数据仓库相比，性价比最多可高 3 倍，吞吐量可高 7 倍。通过在整个组织中使用可扩展的多数据仓库架构隔离工作负载，降低成本并满足业务关键型 SLA。借助网络隔离等全面的安全功能和精细访问控制（例如行级和列级权限），您可以保护数据，而无需支付额外费用。

通过与 Amazon SageMaker 的无缝集成，在所有统一数据中使用 Redshift 强大的 SQL 分析功能。高性能地查询存储在 Amazon S3 上、采用开放格式的数据，无需在数据湖和数据仓库之间移动或复制数据。您可以轻松地将 Redshift 数据纳入 SageMaker 湖仓，从而让各种与 AWS 和 Apache Iceberg 兼容的分析引擎及机器学习工具都能访问这些数据。
无需构建和管理复杂的管道，即可提供 PB 级数据用于分析，以加快创新，从而实现对分析使用案例的近实时访问。利用零 ETL 集成，在不影响性能的情况下将交易数据从 Amazon Aurora、RDS 和 DynamoDB 等数据库无缝迁移到 Redshift。通过原生流媒体服务集成，从 Amazon Kinesis 和 Amazon MSK 提取大量实时数据。将所有数据集中在一处，启用近实时分析，并直接在 Redshift 中构建预测性机器学习模型，以获得强大的业务见解。
使用 Amazon Redshift Serverless，只需几秒即可开始分析您的数据。Redshift Serverless 可从您的工作负载中学习并自动扩展计算，以满足您不断变化的分析需求，因此您无需管理基础设施即可专注于发现见解。简便连接到您的数据来源，并开始分析数据，无需设置或维护基础设施。
通过 Redshift 与 Amazon Bedrock 的无缝集成，使用 PB 级组织数据构建个性化应用程序。借助 Redshift 查询编辑器中的 Amazon Q 生成式 SQL，确保数据用户使用自然语言更简便快捷地编写 SQL 查询，从而提高工作效率。调用 Amazon Bedrock 和 SageMaker 的大型语言模型，以执行高级自然语言处理任务，例如文本摘要、实体提取和情绪分析，从而使用 SQL 从数据中获得更深入的见解。

2025 Gartner 云数据库管理系统的关键能力

在所有分析用例中，AWS 均位列得分最高的两家供应商之列。

阅读报告

在事件分析方面排名第 1

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在企业数据仓库方面排名第 2

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在智能湖仓方面排名第 2

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使用案例

每秒摄取数百兆字节的数据，因此您可以近乎实时地查询数据，并构建用于欺诈检测、实时排行榜和物联网的低延迟分析应用程序。

利用 Amazon Redshift 和 BI 工具（如 Amazon QuickSight、Tableau、Microsoft PowerBI 或其他工具）构建洞察驱动型报告和控制面板。

利用 SQL 为预测分析、分类、回归等多种用例构建、训练和部署机器学习模型，支持对大量数据进行高级分析。

在数据库、数据仓库和数据湖中的所有数据之上构建应用程序。无缝、安全地进行数据共享和协作，为客户创造更多价值，将数据作为服务获利，并开辟新的收入来源。

无论是市场数据、社交媒体分析、天气数据还是其他数据，您都可以订阅 AWS Data Exchange 中的第三方数据并将其与您在 Amazon Redshift 中的数据相结合，而无需费心处理许可和载入流程以及将数据移至仓库。

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在数秒内轻松运行和扩展分析，而无需调配和管理数据仓库

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