Amazon Redshift
使用 SQL 为您的数据湖仓实现大规模的卓越性价比
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
实现出色的性价比、可扩展性和安全性
使用 SQL 解锁湖仓中统一数据的见解
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。
通过近实时分析加快决策速度
无需管理基础设施，即可轻松进行 SQL 分析
利用生成式人工智能，实现应用程序情境化并提高用户工作效率
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。
在事件分析方面排名第 1
在企业数据仓库方面排名第 2
在智能湖仓方面排名第 2
免责声明
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使用案例
改善财务和需求预测
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。
优化您的业务情报
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。
加速 SQL 中的机器学习
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。
利用您的数据获利
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。
轻松将您的数据与第三方数据集合并
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。
Amazon Redshift Serverless
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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