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. Für die Speicherung Ihres Data Lakes ist Amazon S3 der beste Ort für den Aufbau eines Data Lakes, denn es bietet eine unübertroffene Haltbarkeit von 11 Neun 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 Analytics-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

Verarbeitung von Big Data

Amazon EMR

Data-Warehousing

Amazon Redshift

Echtzeitanalysen

Amazon Kinesis

Betriebsanalysen

Amazon Elasticsearch Service

Dashboards und Visualisierungen

Amazon QuickSight

Visuelle Datenaufbereitung

AWS Glue DataBrew

Datenübermittlung

Datenübermittlung in Echtzeit

AWS Glue

Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (MSK)

Amazon Kinesis Data Streams

Amazon Kinesis Data Firehose

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Data Lake

Objektspeicher

Amazon S3

AWS Lake Formation

Backup und Archiv

Amazon S3 Glacier

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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

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
Prognostische Analyse und Machine Learning	Plattform-Services	Amazon SageMaker

Anwendungsfälle

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.

Amazon Redshift jetzt testen »

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 »

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 »

Betriebsanalysen

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

Amazon Elasticsearch Service jetzt testen »

Kunden

"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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Schaffen Sie greifbare Ergebnisse, die Ihre Initiativen zur Daten- und Analysemodernisierung beschleunigen. Das AWS Data Lab ist eine viertägige intensive Auseinandersetzung zwischen Ihrem Entwicklerteam und den technischen Ressourcen von AWS.

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