Amazon Redshift 是一个快速、可扩展的数据仓库，可以简单、经济高效地分析数据仓库和数据湖中的所有数据。Redshift 通过在高性能磁盘上使用 Machine Learning、大规模并行查询执行和列式存储可提供比其他数据仓库快十倍的性能。您可以在几分钟内设置和部署新的数据仓库，并在 Redshift 数据仓库中对 PB 级数据，以及对在 Amazon S3 上构建的数据湖中的 EB 级数据运行查询。您可以从每小时 0.25 USD 的小规模开始，扩展到每年每 TB 250 USD，不到其他解决方案成本的十分之一。
若要创建您的第一个 Amazon Redshift 数据仓库，请遵循我们的入门指南，并充分利用您的经验。联系我们以请求支持您的概念验证或评估。若要加速迁移到 Amazon Redshift，您可以免费使用 AWS Database Migration Service (DMS) 六个月。了解更多 »
Amazon Redshift 宣布推出并发扩展功能
并发扩展是一项新功能，即使有数千个并发用户和查询，它也能提供始终如一的快速查询性能。Amazon Redshift 会根据需要自动部署和删除容量，以满足不断变化的查询工作负载需求。
优势
更快的性能
Amazon Redshift 的性能比其他数据仓库高出 10 倍。它使用 Machine Learning、大规模并行架构、计算优化硬件和结果集缓存来提供高吞吐量和亚秒级响应时间。借助 Redshift，您的等待时间更少，更多时间可用于获取数据见解。
轻松设置、部署和管理
Amazon Redshift 简单易用，使您能够在数分钟内部署新的数据仓库。Redshift 可自动执行大多数常见的管理任务以管理、监控和扩展数据仓库。这有助于您摆脱管理本地数据仓库的复杂性。
经济高效
Amazon Redshift 是最具成本效益的云数据仓库，不到传统的本地数据仓库成本的十分之一。Redshift 无需预付费，您只需按实际使用量付费。您可以从每小时 0.25 USD 的无承诺小规模开始，扩展到每年每 TB 仅需 250 USD。
快速扩展以满足您的需求
Amazon Redshift 使您能够从查询 GB 级数据扩展到 Redshift 数据仓库和 Amazon S3 数据湖的 EB 级数据。快速分析 S3 中任何规模的数据，无需加载或 ETL，只需在控制台中点击几下或调用一个 API，即可轻松调整 Redshift 集群的大小。借助 Redshift，您可以根据自己的需求扩展或收缩。
查询您的数据湖
Amazon Redshift 将您的数据仓库扩展到数据湖，从而帮助您获得通过查询独立的数据孤岛无法获得的独特见解。您可以使用 Redshift Spectrum（Redshift 的一项功能）直接查询 Amazon S3 中存储的开放数据格式，而无需不必要的数据移动。这使您能够使用单个服务一起分析数据仓库和数据湖中的数据。
工作原理
精选客户
Amazon Redshift 能够针对业务、实时和预测分析在云中支持最多的数据仓库部署。
NTT DOCOMO 使用 Amazon Redshift 分析超过 4PB 的数据。
Finra 使用 Amazon Redshift 每天分析数十亿笔交易。
Johnson & Johnson 通过 Amazon Redshift 最大限度地缩短了获取见解的时间。
Yelp 使用 Amazon Redshift 分析大量点击流和日志数据。
Equinox Fitness Club 通过使用 Amazon Redshift 分析点击流数据结束了客户旅程循环。
Pinterest 通过 Amazon Redshift 支持 A/B 测试和个性化推荐。
使用案例
加速所有分析工作负载
您可以使用 Amazon Redshift 获取报表、控制面板和交互式分析的亚秒级结果，并基于任何规模的数据快速获得复杂查询的结果。Redshift 使用 Machine Learning、大规模并行执行、高性能磁盘上的列式存储以及结果缓存，为您提供任何工作负载组合所需的性能。
统一的数据仓库和数据湖
您可以使用 Amazon Redshift 在所有数据仓库和数据湖中运行查询，以解锁通过查询独立数据孤岛无法获得的见解。Redshift Spectrum 可在单个查询中直接查询 Amazon S3 中的开放文件格式和 Redshift 中的数据，而无需或延迟加载 S3 数据。这使得您可以灵活地将数据以所需的格式存储在所需的位置，并快速获得任何规模的查询结果。
实现您的本地数据仓库的现代化
您可以实现本地数据仓库的现代化，从而使之成为在 Amazon Redshift 上运行的快速、可扩展、易于管理并且经济高效的云数据仓库。Redshift 可自动执行大多数常见的管理任务以设置、扩展、管理和维护数据仓库。通过处理这些耗时的劳动密集型任务，您可以更专注于数据和分析。
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