Amazon Redshift

Mit SQL für Ihr Data Lakehouse ein unübertroffenes Preis-Leistungs-Verhältnis in großem Maßstab erzielen

Warum Amazon Redshift?

Zehntausende von Kunden nutzen Amazon Redshift für moderne Datenanalytik in großem Maßstab und bieten damit ein bis zu 3-mal besseres Preis-Leistungs-Verhältnis und einen 7-mal besseren Durchsatz als andere Cloud Data Warehouses. Amazon Redshift lässt sich nahtlos in Amazon SageMaker Lakehouse integrieren, sodass Sie seine leistungsstarken SQL-Analytikfunktionen für Ihre vereinheitlichten Daten in Amazon Redshift Data Warehouses und Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) Data Lakes nutzen können. Ermöglichen Sie Analytik nahezu in Echtzeit, um die Entscheidungsfindung mit Amazon-Redshift-Null-ETL-Integrationen zu beschleunigen, die Daten aus Streaming-Diensten, Betriebsdatenbanken und Unternehmensanwendungen von Drittanbietern verbinden, ohne komplexe Datenpipelines aufbauen zu müssen. Amazon Redshift Serverless ermöglicht die mühelose Skalierung Ihrer Analytik und ermöglicht es Ihnen, Petabytes an Daten zu analysieren, ohne die Infrastruktur verwalten zu müssen. Steigern Sie die Produktivität Ihres Teams mit Amazon Q in Amazon Redshift, das die SQL-Erstellung durch natürliche Sprache vereinfacht. Maximieren Sie den Wert Ihrer Daten, indem Sie Amazon Redshift als strukturierte Wissensdatenbank für generative KI-Assistenten in Amazon Bedrock verwenden, was zu relevanteren und genaueren Ergebnissen für Ihre Anwendungen führt.

 

Vorteile

Funktionsweise

Amazon Redshift verwendet SQL, um strukturierte und halbstrukturierte Daten in Data Warehouses, Betriebsdatenbanken und Data Lakes zu analysieren, wobei von AWS entwickelte Hardware und ML verwendet werden, um das beste Preis-Leistungs-Verhältnis in jeder Größenordnung zu erzielen.

Anwendungsfälle

Amazon Redshift Serverless

In Sekundenschnelle Analysen durchführen und skalieren, ohne ein Data Warehouse bereitstellen und verwalten zu müssen

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