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Datenfreigabe in Amazon Redshift

Datenfreigabe in Amazon Redshift

Daten sicher zwischen Warehouses teilen, ohne Daten zu kopieren

Erste Schritte mit der Amazon-Redshift-Datenfreigabe

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Vorteile

Rationalisierung der Abläufe durch Beseitigung doppelter Datenpipelines

Stellen Sie Daten für die Verwendung in mehreren Warehouses zur Verfügung, sobald sie sich in einer Amazon-Redshift-Datenbank befinden. Extract, Transform, Load (ETL) der Daten über ein einziges Warehouse, die Daten sind innerhalb und zwischen Unternehmen und AWS-Regionen zugänglich. Datentechnikern müssen nicht mehr mehrere Pipelines erstellen und pflegen, um die Daten an verschiedenen Stellen zu ETLen.

Flexible Skalierung der Rechenleistung für hohe Leistung und Kosteneffizienz

Greifen Sie auf Daten mit der Rechenleistung Ihrer Wahl zu: verschiedene Größen (Knoten oder RPUs), Typen (bereitgestellt oder Serverless) und Preispläne (On-Demand oder Reserved Instances). Wählen Sie das Warehouse nach den Preis-/Leistungsanforderungen des Teams, der Anwendung oder des Workloads aus. Verfolgung und Überwachung der Nutzung durch die einzelnen Teams, Kostenkontrolle und Erhöhung der Transparenz

Sichere Zusammenarbeit bei Live-Daten

Beseitigung von Datensilos und Datenduplikaten, da die Teams die Daten nicht von einem Ort zum anderen verschieben oder kopieren müssen. Teams können an Live-Daten direkt an der Quelle zusammenarbeiten, um schnell auf Daten reagieren zu können. Der Zugriff wird zentral über AWS Lake Formation gesteuert, was eine differenzierte Zugriffskontrolle ermöglicht.

Einfaches Einlesen von Live-Daten von Drittanbietern

Greifen Sie sicher und einfach auf Daten von Drittanbietern zu, ohne manuelle Lizenzierungsprozesse oder ETL-Vorgänge in Ihrem Warehouse durchführen zu müssen. Abonnieren Sie einfach den Datensatz in AWS Data Exchange von Amazon Redshift aus. Datenanbieter können ihre Daten zu Geld machen und ihren Kunden einen Mehrwert bieten, indem sie die Daten mit nur wenigen Klicks in Kunden-Warehouses zur Verfügung stellen

Mit Amazon Redshift können Sie Daten innerhalb und zwischen Organisationen, AWS-Regionen und sogar Drittanbietern gemeinsam nutzen, ohne die Daten verschieben oder kopieren zu müssen. Lesen und Schreiben in dieselben Redshift-Datenbanken mithilfe mehrerer Data Warehouses und erweitern Sie die Benutzerfreundlichkeit, Leistung und Kostenvorteile, die Amazon Redshift für Data Mesh-Architekturen mit mehreren Warehouses bietet. Ermöglichen Sie den sofortigen Zugriff auf aktuelle Daten innerhalb und im gesamten Unternehmen, wodurch mehrere ETL-Pipelines (Extract, Transform, Load) entfallen, was die Zusammenarbeit an Daten ermöglicht und die Zeit für die Gewinnung von Erkenntnissen verkürzt. Darüber hinaus können Sie mehrere Warehouses verschiedener Typen/Größen für ETL verwenden, sodass Sie Ihre Warehouses auf der Grundlage der Preis-Leistungs-Anforderungen Ihrer Schreib-Workloads abstimmen können. Durch die Integration in AWS Data Exchange, den AWS-Marktplatz mit Tausenden von Datensätzen von Drittanbietern, können Amazon Redshift-Benutzer einfach und sicher Datensätze von Drittanbietern lizenzieren, um sie mit den Daten in ihren Redshift-Datenbanken zu kombinieren, um eine ganzheitliche Analyse durchzuführen und neue Möglichkeiten zur Datenmonetarisierung zu nutzen.

Funktionsweise

Wie die Datenfreigabe in Redshift funktioniert

Anwendungsfälle

Workload-Isolierung und -Verrechenbarkeit
Gruppenübergreifende Zusammenarbeit
Daten und Analysen als Service
Entwicklungsagilität

Workload-Isolierung und -Verrechenbarkeit
Workload-Isolierung und -Verrechenbarkeit

Geben Sie Daten aus einem ETL-Cluster mit mehreren, isolierten BI- und Analyse-Clustern in einer Hub-Spoke-Architektur frei, um eine Isolierung des Lese-Workloads und eine optionale Rückverrechnung der Kosten zu ermöglichen. Jeder Analyse-Cluster kann entsprechend seinen Anforderungen an die Preisleistung dimensioniert werden, und neue Workloads können einfach aufgenommen werden.
Gruppenübergreifende Zusammenarbeit
Gruppenübergreifende Zusammenarbeit

Datenfreigabe über mehrere Unternehmensgruppen hinweg, die jeweils separate Amazon-Redshift-Cluster unterhalten, um für umfassendere Analysen und Data Science zusammenzuarbeiten. Jeder Amazon-Redshift-Cluster kann ein Produzent einiger Daten sein, aber auch ein Konsument anderer Datasets.
Daten und Analysen als Service
Daten und Analysen als Service

Datenfreigabe als Service über verschiedene Gruppen innerhalb der Organisation und auch über externe Parteien außerhalb der Organisationsgrenzen hinweg.
Entwicklungsagilität
Entwicklungsagilität

Lesen und schreiben Sie Daten zwischen verschiedenen bereitgestellten Clustern und serverlosen Arbeitsgruppen verschiedener Typen und Größen mit wenigen Klicks.