Data Lakes und Analysen auf AWS

Der schnellster Weg Antworten von all Ihren Daten an alle Ihre Benutzer zu schicken
Einfachstes Erstellen von Data Lakes und Analysen
Das Einrichten und Verwalten von Data Lakes ist mit vielen manuellen und zeitaufwändigen Aufgaben wie dem Laden, Umwandeln, Sichern und Prüfen des Datenzugriffs verbunden. AWS Lake Formation automatisiert viele dieser manuellen Schritte und reduziert die Zeit, die für den Aufbau eines erfolgreichen Data Lakes benötigt wird, von Monaten auf Tage.
Skalierbar und kostengünstig
Das Datenvolumen wächst exponentiell, und damit auch Ihre Kosten für die Speicherung und Analyse dieser Daten. AWS bietet umfassende Kontrollwerkzeuge, mit denen Sie die Kosten für Speicherung und Analyse gewaltiger Datenmengen gering halten können, einschließlich Funktionen wie Intelligent Tiering für die Datenspeicherung in S3 und Funktionen zur Senkung der Kosten für Rechenleistung, wie das Auto Scaling, Sicherungspläne und die Integration mit den EC2-Spot-Instances.
Umfangreich und offen
Wir bieten das breit gefächertste und umfangreichste Portfolio an speziell entwickelten Analysewerkzeugen, sodass Sie mit dem für die Aufgabe am besten geeigneten Werkzeug schnell Erkenntnisse aus Ihren Daten gewinnen können. Alle unsere Analyseservices unterstützen offene Dateiformate wie Apache Parquet, sodass Sie Ihre Daten für die Analyse nicht verschieben und transformieren müssen, sondern sie stattdessen einmal in einem Standardformat speichern und mit dem am besten geeigneten Werkzeug oder der am besten geeigneten Technik analysieren können.
Sichere Infrastruktur für die Analyse
Die Sicherung riesiger Datenmengen ist eine der größten Herausforderungen für die meisten Organisationen. Neben all den Zertifizierungen und bewährten Methoden, die Sie von AWS erwarten können, verfügen wir auch über Sicherheitsfunktionen, die Ihnen helfen sollen, Ihre Richtlinien und Branchenvorschriften einzuhalten. Beispielsweise bietet AWS Lake Formation eine dienstübergreifende, detaillierte Zugriffskontrolle auf Daten, während Amazon Macie dabei hilft, sensible Daten zu finden, die versehentlich am falschen Ort gespeichert wurden, und Amazon Inspector unterstützt Sie, Konfigurationsfehler zu erkennen, die zu Sicherheitsverletzungen führen könnten.

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.

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.

Amazon Kinesis Data Analytics

Erhalten Sie praktisch umsetzbare Einblicke aus Streaming-Daten in Echtzeit.

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
Datenübermittlung Datenübermittlung in Echtzeit Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK) | Amazon Kinesis Data Streams | Amazon Kinesis Data Firehose | Amazon Kinesis Data Analytics | 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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