Amazon Redshift

使用速度最快且使用最广泛的云数据仓库分析您的所有数据

分析您的所有数据

任何其他数据仓库都无法像它这样轻松地从所有数据中获得新见解。借助 Redshift,您可以使用标准 SQL 在数据仓库、运营数据库和数据湖中查询和合并 EB 级结构化和半结构化数据。Redshift 使您能够使用开放格式(如 Apache Parquet)轻松地将查询结果保存回 S3 数据湖,这样您可以在其他分析服务(如 Amazon EMR、Amazon Athena 和 Amazon SageMaker)中进行其他分析。

详细地了解如何通过与 Amazon S3 数据湖集成采用 Lake House 方法 »

Equinox

“利用 Redshift 直接在 Amazon S3 数据湖中查询数据的功能,我们只需数小时而不是数天或数周,就能轻松整合新的数据源。  这不仅缩短了我们获得见解的时间,还帮助我们控制了基础设施成本。”

– Equinox Fitness
数据分析副总裁 Elliott Cordo
Redshift Data 数据湖集成

最高 3 倍

更好的性价比

任意规模都能高效使用

Amazon Redshift 的性价比是其他云数据仓库的三倍,而且随着数据仓库从 GB 增长到 EB,其性价比优势也在不断提高。.

Amazon Redshift 可利用 AWS 设计的硬件和机器学习 (ML) 在任何规模下提供最佳的性价比。这包括使用 AWS Nitro 系统加速数据压缩和加密,使用 ML 技术分析查询,使用图形优化算法自动组织和存储数据以获得更快的查询结果。

详细了解最新的性能基准 »

 

体验带有 AQUA(高级查询加速器)的新一代 Redshift

AQUA 是一种新的分布式硬件加速缓存,通过自动加速特定操作,使 Redshift 查询的运行速度比其他其他云数据仓库最高快 10 倍。AQUA 现在可以加速扫描、筛选和聚合操作,将来还会加速更多的操作。

了解与 AQUA 有关的更多信息 »

带有 AQUA 的 Amazon Redshift
加入数以万计的 Amazon Redshift 客户

Redshift 可为财富 500 强公司、初创公司以及介于两者之间的任何公司,在分析工作负载方面提供支持。

了解有关 Redshift 客户的更多信息 »

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“得益于 Redshift 提供的性能和可扩展性,我们提高了生产效率,并将搜集和准备用于监管性提交的数据所需的时间减少为原来的五分之一。”

– Pfizer Inc.
业务合作伙伴总监 Jim Silva

将本地数据仓库迁移到 Amazon Redshift

详细了解如何实现数据仓库现代化。 

Jack in the Box 从 Oracle 和 Microsoft SQL Server 迁移到 Amazon Relational Database Service (RDS) 和 Amazon Redshift

新闻稿

Equinox Fitness 已将其本地数据仓库迁移到 Amazon Redshift。

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21st Century Fox 已将其 IBM Netezza 本地数据仓库迁移到 Amazon Redshift。

新闻稿 | re:Invent 研讨会

使用案例

商业智能

商业智能

Redshift 支持以简单且经济高效的方式对 PB 级半结构化和结构化数据运行高性能查询,因此您可以使用 QuickSight 或其他商业智能工具构建功能强大的报告和控制面板。

Intuit 将 Redshift 用于商业智能。

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对事件进行运营分析

对事件进行运营分析

整合来自数据仓库的结构化数据和来自 S3 数据湖的应用程序日志等半结构化数据,以获得有关应用程序和系统的实时运营见解。

Euclid 将 Redshift 用于分析。 

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数据即服务

数据即服务

通过 Redshift 数据共享在组织内部和外部共享数据以安全且可控地就实时数据开展协作。

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预测分析

预测分析

通过 Redshift 机器学习(预览版),在数据仓库中的数据上使用 SQL 自动创建、训练和部署 Amazon SageMaker 模型。

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