Analysen in AWS

Der schnellster Weg Antworten von all Ihren Daten an alle Ihre Benutzer zu schicken
Skalierbare Data Lakes
Zehntausende von Kunden betreiben ihre Data Lakes auf AWS. Die Einrichtung und Verwaltung von Data Lakes ist heute mit vielen manuellen und zeitaufwändigen Aufgaben verbunden. AWS Lake Formation automatisiert diese Aufgaben, sodass Sie Ihren Data Lake in Tagen statt in Monaten aufbauen und sichern können. Amazon S3 ist der beste Ort für den Aufbau eines Data Lakes, denn es bietet eine unübertroffene Haltbarkeit von 11 Neunern und eine Verfügbarkeit von 99,99 %; die besten Sicherheits-, Compliance- und Audit-Funktionen mit Audit-Protokollierung auf Objektebene und Zugriffskontrolle; die größte Flexibilität mit fünf Speicherebenen; und die niedrigsten Kosten mit Preisen, die bei weniger als 1 USD pro TB pro Monat beginnen.
Speziell entwickelte Analyse-Services
AWS bietet Ihnen das breiteste und tiefste Portfolio an zweckgebundenen Analyseservices, die für Ihre speziellen Analyseanwendungsfälle optimiert sind. Diese Dienste sind alle so konzipiert, dass sie zu den besten ihrer Klasse gehören, was bedeutet, dass Sie bei ihrer Nutzung keine Kompromisse bei Leistung, Skalierung oder Kosten eingehen müssen. Amazon Redshift ist zum Beispiel 3x schneller und mindestens 50 % günstiger als andere Cloud Data Warehouses. Spark auf Amazon EMR läuft 1,7-mal schneller als Standard-Apache Spark 3.0 und Sie können Analysen im Petabyte-Bereich zu weniger als der Hälfte der Kosten herkömmlicher Vor-Ort-Lösungen ausführen.
Nahtlose Datenverlagerung
Da die Daten in Ihren Data Lakes und zweckgebundenen Datenspeichern ständig wachsen, müssen Sie oft in der Lage sein, einen Teil dieser Daten einfach von einem Datenspeicher in einen anderen zu verschieben. AWS macht es Ihnen leicht, Daten über mehrere Datenspeicher und Ihren Data Lake hinweg zu kombinieren, zu verschieben und zu replizieren. AWS Glue bietet beispielsweise umfassende Datenintegrationsfunktionen, die das Erkennen, Aufbereiten und Kombinieren von Daten für Analysen, Machine Learning und Anwendungsentwicklung erleichtern, während Amazon Redshift Daten in Ihrem S3 Data Lake einfach abfragen kann. Kein anderer Analytik-Anbieter macht es Ihnen so leicht, Ihre Daten in großem Umfang dorthin zu bringen, wo Sie sie am meisten brauchen.
Einheitliche Governance
Einer der wichtigsten Bestandteile einer modernen Analyse-Architektur ist die Möglichkeit für Kunden, den Zugriff auf Daten zu autorisieren, zu verwalten und zu überprüfen. Das kann eine Herausforderung sein, denn die Verwaltung von Sicherheit, Zugriffskontrolle und Prüfpfaden für alle Datenspeicher in Ihrem Unternehmen ist komplex, zeitaufwändig und fehleranfällig. Mit Funktionen wie zentraler Zugriffskontrolle und Richtlinien sowie der Filterung von Daten auf Spaltenebene bietet Ihnen kein anderer Analyseanbieter die Governance-Fähigkeit, den Zugriff auf alle Ihre Daten über Ihren Data Lake und Ihre zweckgebundenen Datenspeicher von einem einzigen Ort aus zu verwalten.
Leistungsstark und kosteneffektiv
AWS ist bestrebt, die beste Leistung zu den niedrigsten Kosten für alle Analyseservices zu bieten, und wir arbeiten kontinuierlich an Innovationen, um das Preis-Leistungs-Verhältnis unserer Services zu verbessern. Neben der branchenführenden Preisleistung für Analyseservices spart das intelligente S3-Tiering den Kunden bis zu 70 % der Speicherkosten für die in Ihrem Data Lake gespeicherten Daten, und Amazon EC2 bietet Zugang zu einer branchenführenden Auswahl von über 200 Instance-Typen, bis zu 100 Gbps Netzwerkbandbreite und die Möglichkeit, zwischen On-Demand-, reservierten und Spot-Instances zu wählen.

AWS-Analyseservices

Kategorie
Anwendungsfälle
AWS Service
Analysen
Interaktive Analysen

Amazon Athena

Abfragen von Daten in S3 mit SQL

Verarbeitung von Big Data

Amazon EMR

Gehostetes Hadoop-Framework

Data-Warehousing

Amazon Redshift

Schnelles, einfaches, kostengünstiges Data-Warehousing.

Echtzeitanalysen

Amazon Kinesis

Analysieren von Video- und Datenstreams in Echtzeit

Betriebsanalysen

Amazon Elasticsearch Service

Betreiben und Skalieren eines Elasticsearch-Clusters

Dashboards und Visualisierungen

Amazon QuickSight

Schneller Geschäftsanalyse-Service.

Visuelle Datenaufbereitung

AWS Glue DataBrew

Bereinigen und normalisieren Sie Daten bis zu 80 % schneller.

Datenübermittlung
Datenübermittlung in Echtzeit

Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (MSK)

Vollständig verwalteter, hochverfügbarer und sicherer Apache Kafka-Service

Amazon Kinesis Video Streams

Erfassen, Verarbeiten und Speichern Sie Videostreams für die Analyse und Machine Learning.

Amazon Kinesis Data Firehose

Verarbeiten Sie Datenströme und laden Sie diese in Datenspeicher und Analyse-Tools.

Amazon Kinesis Data Streams

Sammeln Sie Streaming-Daten nach Maß für eine Echtzeit-Analyse.

Data Lake
Objektspeicher

Amazon S3

Objektspeicher zum Speichern und Abrufen beliebiger Datenmengen aus allen Speicherorten.

AWS Lake Formation

Entwickeln Sie einen sicheren Data Lake in wenigen Tagen.

Backup und Archiv

Amazon S3 Glacier

Kostengünstige Archivspeicherung in der Cloud

AWS Backup

Zentrale Sicherung für mehrere AWS-Services

Datenkatalog

AWS Glue

Daten vorbereiten und laden

AWS Lake Formation

Entwickeln Sie einen sicheren Data Lake in wenigen Tagen.

Drittanbieterdaten

AWS Data Exchange

Finden und abonnieren Sie Drittanbieterdaten in der Cloud

Prognostische Analyse und Machine Learning
Frameworks und Schnittstellen

AWS Deep Learning-AMIs

Deep Learning bei Amazon EC2

Plattform-Services

Amazon SageMaker

Aufbau, Trainings und Bereitstellung von Machine Learning-Modellen nach Maß

AWS-Analyseservices

Kategorie Anwendungsfälle AWS-Service
Analysen Interaktive Analysen Amazon Athena
Verarbeitung von Big Data Amazon EMR
Data-Warehousing Amazon Redshift
Echtzeitanalysen Amazon Kinesis Data Analytics
Betriebsanalysen Amazon Elasticsearch Service
Dashboards und Visualisierungen Amazon QuickSight
Visuelle Datenaufbereitung Amazon Glue DataBrew
Datenübermittlung Datenübermittlung in Echtzeit Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK) | Amazon Kinesis Data Streams | Amazon Kinesis Data Firehose | Amazon Kinesis Video Streams | AWS Glue
Data Lake Objektspeicher Amazon S3 | AWS Lake Formation
Backup und Archiv Amazon S3 Glacier | AWS Backup
Datenkatalog
AWS Glue | AWS Lake Formation
Drittanbieterdaten AWS Data Exchange
Prognostische Analyse und Machine Learning Frameworks und Schnittstellen AWS Deep Learning-AMIs
Plattform-Services Amazon SageMaker

Anwendungsfälle

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Data-Warehousing

Führen Sie SQL und Analyseabfragen bei strukturierten und unstrukturierten Datenmengen in Ihrem Data-Warehouse und Data Lake aus, ohne unnötig viele Daten verlagern zu müssen.

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Verarbeitung von Big Data

Schnelle und einfache Verarbeitung von riesigen Datenmengen in Ihrem Data Lake oder On-Premise für Data Engineering, für die Datenentwicklung in der Wissenschaft und für die Zusammenarbeit bei der Datensammlung.

Amazon EMR jetzt testen »
Page-Illo_Real-time-analytics
Echtzeitanalysen

Sammeln, verarbeiten und analysieren Sie Streaming-Daten und laden Sie Datenströme direkt in Ihre Data Lakes, Datenspeicher und Analyseservices, damit Sie in Echtzeit reagieren können.

Amazon MSK jetzt testen » Amazon Kinesis jetzt testen »
Page-Illo_Data-visualization
Betriebsanalysen

Durchsuchen, untersuchen, filtern, zusammentragen und visualisieren Ihrer Daten in nahezu Echtzeit für Anwendungsüberwachungen, Protokollanalysen und Clickstream-Analysen.

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Kunden

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"Wir haben uns einen 120 TB großen Data Lake in Amazon S3 mit 1500 verschiedenen Schemata aufgebaut. Dafür kommen bei uns die AWS-Analyseservices wie Glue, Redshift und Athena regelmäßig zum Einsatz. All diese Erkenntnisse hätten wir nicht durch isolierte Datenbanken oder Warehouses gewinnen können – dafür brauchten wir einen Data Lake im Stil von S3."

– Bernardo Rodriguez
Chief Digital Officer, J.D. Power

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