Amazon Redshift 数据共享可以将 Amazon Redshift 在单个集群中提供的易用性、性能和成本优势扩展到多集群部署，同时还能共享数据。数据共享允许跨多个 Amazon Redshift 集群进行即时、精细和快速的数据访问，而无需复制或移动数据。数据共享功能支持对数据的实时访问，以便您的用户能够始终看到最新并且一致的信息，因为数据是在数据仓库中进行更新的。您可以与相同或不同 AWS 账户中及跨区域的 Amazon Redshift 集群安全共享实时数据。
Amazon Redshift 数据共享提供：
- 在 Amazon Redshift 数据仓库之间共享数据的简单直接的方式
- 即时、精细和高性能的数据访问，无需复制数据或移动数据。
- 为所有消费者提供实时且在事务方面一致的数据视图。
- 在组织内和组织之间，以及与外部相关方进行安全受控的协作。
工作原理
使用案例
-
工作负载隔离和可计费
-
跨组协作
-
数据和分析即服务
-
开发敏捷性
-
工作负载隔离和可计费
-
工作负载隔离和可计费
在中心辐射型架构中与多个隔离的 BI 和分析集群共享来自 ETL 集群的数据，以提供读取工作负载隔离和可选的费用计收。可以根据价格性能要求调整每个分析集群的大小，并且轻松地加入新的工作负载。
-
跨组协作
-
跨组协作
在多个业务组之间共享数据，每个业务组维护单独的 Amazo Redshift 集群，以协作开展更广泛的分析和数据科学研究。各个 Amazon Redshift 集群可以是一些数据的生产者，也可以是其他数据集的消费者。
-
数据和分析即服务
-
数据和分析即服务
在组织中的不同组以及与组织范围外的外部单位之间共享数据即服务。
-
开发敏捷性
-
开发敏捷性
在开发、测试和生产环境之间以任意精细度共享数据，无需拍摄快照或完全还原快照。
客户成功案例
FactSet
“很多 FactSet 的客户正在执行云转型和技术现代化计划，以努力降低成本、整合其基础设施和供应商，以及消除重复的数据。为了满足客户不断变化的需求，FactSet 提供灵活的解决方案，以便无缝集成到一系列首选工作流环境，其中包括 AWS Redshift 等，从而采用与实施我们的内容和解决方案统包。通过利用 Redshift 的数据共享功能，我们的客户可以立即使用 Redshift 集群中的 FactSet Standard DataFeeds。这使他们能够将所有 ETL 流程外包给 FactSet，进而优化数据、缩短上市时间、提高高效数据完整性，并且简化数据发现、链接和测试流程。”
Namita Jain，云和托管服务的产品负责人
Epsilon
“在数据共享前，我们和使用 Amazon Redshift 的客户之间的数据交换流程效率不尽如人意。我们通常每星期启动两个额外的集群两次，还原、上传、复制、删除架构，以及授予权限。借助于数据共享，我们可以在极短停机时间内，甚至无需停机即可与我们的客户共享数据。使用不到 10 条 SQL 语句，我们可以完成原来需要更长时间流程的操作。此功能为我们提供更多灵活性，节省时间和成本，并提高客户满意度。”
Samantha Corkery，Epsilon 首席数据库管理员
Warner Bros.
“在 Warner Bros.Games，我们构建并维护复杂的数据基础架构，以管理单个游戏集群和整合业务功能集群之间的数据移动。但是，开发和维护此系统会占据宝贵的团队资源，并带来延迟，有损我们处理数据的敏捷性和速度。使用 Redshift 数据共享功能，我们可以删除为 Redshift 集群之间的数据复制、移动和加载所构建的整个子系统。这样做将使我们所有的业务团队能够更快、更有效地根据正确的数据集做出决策。此外，Redshift 数据共享还使我们能够重新设计计算配置，与执行这些功能的 SQL 工作负载所需的资源更加紧密地结合在一起，最终实现更简单的基础设施运营。”
Kurt Larson，技术总监 - Warner Bros.分析
Yelp
“数据共享功能无缝地允许多个 Redshift 集群查询位于我们 RA3 集群及其托管存储中的数据。这消除了我们对为团队提供数据产生延迟的担忧，并减少了数据重复的数量和相关的回填难题。现在，我们可以在 Redshift 中集中更多时间来利用数据，从而实现更好的协作而不是数据编排。”
Steven Moy，Engineer - Yelp
Fannie Mae
“在 Fannie Mae，我们对多个应用程序使用的数十个 Amazon Redshift 集群采用了分散式方法来进行数据仓库管理。在每个团队管理自己数据集的同时，我们经常遇到这样的使用案例，其中一个应用程序需要查询其他应用程序的数据集，并与本地提供的数据相结合。目前，我们需要将数据从一个集群卸载并移动到另一个集群，这给向团队提供及时数据访问带来了延迟。我们遇到了问题，卸载操作使生产者群集上的资源消耗激增，而数据共享使我们可以跳过这一卸载到 Amazon S3 的中间过程，从而节省时间并降低消耗。目前，为了共享数据集，许多应用程序正在执行卸载。我们计划将所有此类过程转换为利用新的数据共享功能。通过数据共享，我们可以实现跨应用程序团队无缝共享数据，并为各团队提供通用的数据视图，而无需执行 ETL。我们还能够避免针对每个应用程序在预生产、研究和生产环境之间复制数据。数据共享使我们更加敏捷，并使我们能够灵活地在像 Fannie Mae 这样的高度分布式环境中扩展分析。”
Amy Tseng，企业数据库经理 - Fannie Mae
Home24
“共享存储使我们能够专注于重要事项：将数据提供给最终用户。数据不再卡在无数种存储介质或格式中，也不再只能通过某些 API 进行访问，而是只通过 SQL 就能访问。”
Marco Couperus，工程设计经理 - home24
