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Amazon Redshift

Amazon Redshift

Das Cloud-Data Warehouse, das ein unübertroffenes Preis-Leistungs-Verhältnis für Analytik und agentenbasierte KI bietet

Warum Amazon Redshift?

Amazon Redshift basiert auf Cloud-Ökonomie, die mit Ihrer Nutzung skaliert werden kann. So werden moderne Analytik und autonome agentenbasierte KI-Workloads in Ihrem Data Warehouse unterstützt. Redshift bietet ein bis zu 2,2-mal besseres Preis-Leistungs-Verhältnis und einen 7-mal besseren Durchsatz als andere Cloud-Data Warehouses. Redshift Serverless hilft Ihnen dabei, in Sekundenschnelle von Daten zu Erkenntnissen zu gelangen, ohne die Infrastruktur verwalten zu müssen. Redshift unterstützt SQL-Analytik für vereinheitlichte Daten in Ihrem Lakehouse in Amazon SageMaker. Zero-ETL-Integrationen ermöglichen Analytik nahezu in Echtzeit, indem sie Streamingservices, operative Datenbanken und Unternehmensanwendungen von Drittanbietern ohne komplexe Datenpipelines miteinander verbinden. Verwenden Sie Redshift als Ihre strukturierte Wissensdatenbank in Amazon Bedrock für genauere Generative-KI-Ausgaben.

Vorteile

    Profitieren Sie von einem bis zu 2,2-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 alle Ihre einheitlichen Daten durch die nahtlose Integration in Amazon SageMaker. 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. Integrieren Sie Ihre Redshift-Daten mühelos als Teil des Lakehouse in SageMaker und machen Sie sie so für eine Vielzahl von AWS- und Apache Iceberg-kompatiblen Analytik-Engines und Machine-Learning-Tools zugänglich.

    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 Geschäftserkenntnisse 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.

Feature-Spotlight

Steigerung der Leistung neuer Abfragen um das bis zu 7-fache

Amazon Redshift beschleunigt die Abfrageantwortzeiten von SQL-Abfragen mit niedriger Latenz von der ersten Ausführung an, wie sie beispielsweise in Echtzeitanalytikanwendungen, BI-Dashboards, ETL-Pipelines und autonomen KI-Agenten zur Zielsuche verwendet werden. Die erweiterte Codegenerierung erzeugt hochoptimierten, abfragespezifischen kompilierten Code, der sicherstellt, dass Abfragen schnell starten und schnell bleiben.

Jetzt ausprobieren
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Anwendungsfälle

    Nimmt Hunderte von Megabyte an Daten pro Sekunde auf, sodass Sie Daten nahezu in Echtzeit abfragen und Analytikanwendungen 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 daran, 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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