Veröffentlicht am: Nov 26, 2023

Amazon Redshift unterstützt jetzt Multi-Data-Warehouse-Schreibvorgänge durch gemeinsame Datennutzung in der Vorschauversion. Mit nur wenigen Klicks können Sie von mehreren Redshift Data Warehouses aus mit dem Schreiben in Redshift-Datenbanken beginnen. Die geschriebenen Daten stehen allen Warehouses zur Verfügung, sobald sie festgelegt wurden. Auf diese Weise können Teams ihre Rechenleistung flexibel skalieren, indem sie Warehouses verschiedener Typen und Größen auf der Grundlage des Preis-Leistungs-Verhältnisses ihrer Schreib-Workloads hinzufügen, Rechenleistung isolieren, um SLAs leichter einhalten zu können, und einfach und sicher mit anderen Teams zusammenarbeiten.

Mit Schreibvorgängen für mehrere Data Warehouses durch gemeinsame Datennutzung können Sie ETL-Aufträge problemlos vorhersehbarer machen, indem Sie Workloads auf mehrere Warehouses aufteilen und Ihre SLAs so mit weniger Zeit und Aufwand einhalten können. Sie können die Nutzung verfolgen und die Kosten kontrollieren, da jedes Team oder jede Anwendung unabhängig davon, wo die Daten gespeichert sind, in ihrem eigenen Warehouse schreiben kann. Sie können Warehouses verschiedener Typen (Cluster und Serverless-Arbeitsgruppen) und Größen verwenden, um Ihr Warehouse an das Preis-Leistungs-Verhältnis Ihrer Workloads anzupassen. Teams können auch problemlos zusammenarbeiten, da geschriebene Daten sofort für alle Warehouses verfügbar sind, sobald sie bestätigt wurden, auch wenn sie konto- und regionsübergreifend geschrieben wurden.

Die Unterstützung von Amazon Redshift für Multi-Warehouse-Schreibvorgänge durch gemeinsame Datennutzung ist in ra3.4xl-Clustern, ra3.16xl-Clustern und Serverless-Arbeitsgruppen, die den Track PREVIEW_2023 verwenden, in allen Regionen, in denen der Track verfügbar ist, verfügbar. Vorschaufunktionen werden hauptsächlich für Evaluierungs- und Testzwecke bereitgestellt und sollten nicht in Produktionssystemen verwendet werden. Die Bedingungen für die Vorversion können Sie der Beta Service Participation in den AWS-Servicebedingungen entnehmen.