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Amazon Redshift

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

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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 die anderen Cloud Data Warehouses. Ermöglichen Sie Analytik nahezu in Echtzeit, um die Entscheidungsfindung mit Redshift-Null-ETL-Integrationen zu beschleunigen, die Daten aus Streaming-Diensten, Betriebsdatenbanken und Unternehmensanwendungen von Drittanbietern einfach verbinden, ohne komplexe Daten-Pipelines aufbauen zu müssen. 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 Redshift, das die SQL-Erstellung durch natürliche Sprache vereinfacht. Und maximieren Sie den Wert Ihrer Daten, indem Sie Redshift als strukturierte Wissensdatenbank für generative KI-Assistenten in Amazon Bedrock verwenden, was zu relevanteren und genaueren Ergebnissen für Ihre Anwendungen führt.

SQL-Analytik in Amazon SageMaker
Amazon SageMaker bietet ein integriertes Erlebnis für Analytik und KI mit einheitlichem Zugriff auf all Ihre Daten. Redshift lässt sich nahtlos in Amazon SageMaker Lakehouse integrieren, sodass Sie seine leistungsstarken SQL-Analytikfunktionen nutzen können, um Einblicke in Ihre vereinheitlichten Daten in Redshift Data Warehouses, Amazon S3 Data Lakes, Betriebsdatenbanken und föderierten Datenquellen zu gewinnen.
 

Vorteile

Profitieren Sie von einem bis zu 3-mal besseren Preis-Leistungs-Verhältnis und einem 7-mal besseren Durchsatz als bei anderen Cloud Data Warehouses, wenn Sie Ihre Datenanalytik-Workloads in Redshift skalieren. Senken Sie die Kosten und erfüllen Sie geschäftskritische SLAs, indem Sie Workloads mit skalierbaren Multi-Data-Warehouse-Architekturen in Ihrem gesamten Unternehmen isolieren. Mit umfassenden Sicherheits-Features wie Netzwerkisolierung und fein abgestimmten Zugriffskontrollen wie Berechtigungen auf Zeilen- und Spaltenebene können Sie Ihre Daten ohne zusätzliche Kosten schützen.
Nutzen Sie die leistungsstarken SQL-Analytikfunktionen von Redshift für all Ihre vereinheitlichten Daten durch die nahtlose Integration in Amazon SageMaker Lakehouse. Fragen Sie Ihre Daten in offenen Formaten ab, die auf Amazon S3 mit hoher Leistung gespeichert sind, sodass Sie keine Daten zwischen Ihren Data Lakes und Data Warehouse verschieben oder duplizieren müssen. Binden Sie Ihre Redshift-Daten mühelos in das SageMaker Lakehouse ein und öffnen Sie sie für den Zugriff durch eine Vielzahl von AWS- und Apache-Iceberg-kompatiblen Analytik-Engines und Machine-Learning-Tools.
Führen Sie Innovationen schneller durch, indem Sie Petabytes an Daten für Analytik zur Verfügung stellen, ohne komplexe Pipelines aufbauen und verwalten zu müssen, wodurch der Zugriff auf Analytik-Anwendungen nahezu in Echtzeit möglich ist. Nutzen Sie Null-ETL-Integrationen, um Transaktionsdaten nahtlos aus Datenbanken wie Amazon Aurora, RDS und DynamoDB ohne Leistungseinbußen in Redshift zu übertragen. Erfassen Sie große Mengen an Echtzeitdaten aus Amazon Kinesis und Amazon MSK mit nativen Streaming-Services-Integrationen. Mit all Ihren Daten an einem Ort können Sie Analytik nahezu in Echtzeit ermöglichen und direkt prädiktive Machine-Learning-Modelle in Redshift erstellen, um aussagekräftige Geschäftseinblicke zu erhalten.
Beginnen Sie in wenigen Sekunden mit der Analyse Ihrer Daten mit Amazon Redshift Serverless. Redshift Serverless lernt von Ihren Workloads und skaliert automatisch die Rechenleistung, um Ihren sich ändernden Analytikanforderungen gerecht zu werden, sodass Sie sich auf die Gewinnung von Erkenntnissen konzentrieren können, ohne die Infrastruktur verwalten zu müssen. Stellen Sie einfach eine Verbindung zu Ihren Datenquellen her und beginnen Sie mit der Analyse Ihrer Daten, ohne dass eine Infrastruktur eingerichtet oder gewartet werden muss.
Erstellen Sie personalisierte Anwendungen mit Petabyte Ihrer Unternehmensdaten durch die nahtlose Integration von Redshift in Amazon Bedrock. Steigern Sie die Produktivität, indem Sie es Datenbenutzern mit Amazon Q Generative SQL im Redshift Query Editor ermöglichen, SQL-Abfragen in natürlicher Sprache schneller und einfacher zu schreiben. Rufen Sie große Sprachmodelle von Amazon Bedrock und SageMaker für fortgeschrittene Aufgaben zur natürlichen Sprachverarbeitung wie Textzusammenfassung, Entitätsextraktion und Stimmungsanalyse auf, um mithilfe von SQL tiefere Einblicke in Ihre Daten zu gewinnen.

Gartner 2025 | Critical Capabilities for Cloud Database Management Systems

AWS gehört zu den 2 Anbietern mit der höchsten Bewertung für alle Analytik-Anwendungsfälle

Bericht lesen

1. Platz in Ereignis-Analytik

2. Platz in Enterprise Data Warehouse

2. Platz in Lakehouse

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Anwendungsfälle

Nimmt Hunderte von Megabyte an Daten pro Sekunde auf, sodass Sie Daten nahezu in Echtzeit abfragen und Analyseanwendungen mit niedriger Latenz für Betrugserkennung, Live-Bestenlisten und IoT erstellen können.

Erstellen Sie mithilfe von Amazon Redshift und BI-Tools wie Amazon QuickSight, Tableau, Microsoft PowerBI usw. informationsgestützte Berichte und Dashboards.

Verwenden Sie SQL, um ML-Modelle für viele Anwendungsfälle zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen, einschließlich prädiktiver Analysen, Klassifikation, Regression und mehr, um erweiterte Analysen großer Datenmengen zu unterstützen.

Erstellen Sie Anwendungen auf der Grundlage all Ihrer Daten in Datenbanken, Data Warehouses und Data Lakes. Teilen Sie nahtlos und sicher Daten und arbeiten Sie zusammen, um mehr Wert für Ihre Kunden zu schaffen, Ihre Daten als Service zu monetarisieren und neue Einnahmequellen zu erschließen.

Egal, ob es sich um Marktdaten, Social-Media-Analysen, Wetterdaten oder andere Daten handelt, Sie können Daten von Drittanbietern in AWS Data Exchange abonnieren und mit Ihren Daten in Amazon Redshift kombinieren, ohne sich um Lizenzierungs- und Onboarding-Prozesse kümmern zu müssen und die Daten in das Warehouse zu verschieben.

Amazon Redshift Serverless

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

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