Mit der Amazon-Redshift-Datenfreigabe können Sie die Benutzerfreundlichkeit, die Leistung und die Kostenvorteile, die Amazon Redshift in einem einzelnen Cluster bietet, auf Bereitstellungen mit mehreren Clustern ausweiten und dabei Daten freigeben. Die Datenfreigabe ermöglicht einen sofortigen, granularen und leistungsstarken Datenzugriff über Amazon-Redshift-Cluster hinweg, ohne dass dabei Daten kopiert oder verschoben werden müssen. Die Datenfreigabe bietet einen Live-Zugriff auf die Daten, sodass Ihre Benutzer immer die aktuellsten und konsistentesten Informationen sehen, sobald diese im Data Warehouse aktualisiert werden. Sie können Live-Daten auf sichere Weise mit Amazon-Redshift-Clustern im selben oder in anderen AWS Konten freigeben.

Die Datenfreigabe in Amazon Redshift bietet Folgendes:

  1. Eine einfache und direkte Möglichkeit zur gemeinsamen Nutzung von Daten in Amazon-Redshift-Data-Warehouses
  2. Sofortiger, granularer und hochperformanter Zugriff ohne Datenkopien und Datenverschiebungen
  3. Live- und transaktionsübergreifend konsistente Ansichten von Daten über alle Verbraucher hinweg.
  4. Sichere und kontrollierte Zusammenarbeit innerhalb von und zwischen Organisationen und Außenstehenden.
 
Kontoübergreifende Amazon-Redshift-Datafreigabe ist nun allgemein verfügbar.
 
Die Nutzung der Datenfreigabe auf Ihren Amazon-Redshift-Clustern führt zu keinen zusätzlichen Kosten.
Datenfreigabe-Workflow in Amazon Redshift (8:53)
Die Datenfreigabe basiert auf dem verwalteten Speicher Amazon Redshift RA3, der Speicher und Datenverarbeitung entkoppelt, sodass beide unabhängig voneinander skaliert werden können. Bei der Datenfreigabe sind Workloads, die auf freigegebene Daten zugreifen, voneinander isoliert. Abfragen, die auf freigegebene Daten zugreifen, werden auf dem Consumer-Cluster ausgeführt und lesen Daten direkt aus der von Amazon Redshift verwalteten Speicherebene, ohne die Leistung des Producer-Clusters zu beeinträchtigen. Sie können jetzt schnell eine beliebige Anzahl von Workloads mit unterschiedlichen Datenzugriffsmustern und SLA-Anforderungen einbinden und müssen sich keine Sorgen über Ressourcenkonflikte machen. Workloads, die auf freigegebene Daten zugreifen, können mit flexiblen Compute-Ressourcen ausgestattet werden, die ihre Workload-spezifischen Preis-/Leistungsanforderungen erfüllen und bei Bedarf unabhängig voneinander im Selfservice-Verfahren skaliert werden können.

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.

    Workload-Isolierung und -Verrechenbarkeit
  • 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.

    Gruppenübergreifende Zusammenarbeit
  • 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.

    Daten und Analysen als Service
  • Entwicklungsagilität
  • Entwicklungsagilität

    Datenfreigabe zwischen Entwicklungs-, Test- und Produktionsumgebungen in beliebiger Granularität, ohne dass Snapshots erstellt und komplett wiederhergestellt werden müssen.

    Entwicklungsagilität

Kundenerfolge

home24

FactSet

„Viele FactSet-Kunden führen Cloud-Veränderungs- und Technologie-Modernisierungsprogramme durch, um Kosten zu senken, ihre Infrastrukturen und Anbieter zu konsolidieren und verdoppelte Daten zu eliminieren. Um den sich ändernden Anforderungen unserer Kunden gerecht zu werden, bietet FactSet flexible Lösungen, die sich nahtlos in eine Reihe bevorzugter Workflow-Umgebungen, einschließlich AWS Redshift, integrieren lassen. Dadurch ist die Übernahme und Implementierung unserer Inhalte und Lösungen schlüsselfertig. Durch die Nutzung der Datenfreigabe-Funktionen von Redshift sind FactSet Standard DataFeeds sofort im Redshift-Cluster unserer Kunden verfügbar. Dies ermöglicht es ihnen, alle ETL-Prozesse an FactSet auszulagern, was zu optimierten Daten, schnellerer Markteinführungszeit, effizienterer Datenintegrität und einem vereinfachten Prozess für die Datenermittlung und -verknüpfung führt und das Testen erleichtert.”

Namita Jain, Product Owner – Cloud & Managed Services

home24

Epsilon

„Vor der Datenfreigabe war unser Prozess zum Datenaustausch mit unseren Kunden über Amazon Redshift nicht so effizient, wie er hätte sein können. Im Normalfall haben wir zweimal pro Woche zwei zusätzliche Cluster erstellt, entladen, kopiert, Schemas deaktiviert und Berechtigungen erteilt. Durch die Datenfreigabe können wir Daten mit unseren Kunden mit geringen oder sogar ganz ohne Ausfallzeiten teilen. Mit weniger als 10 SQL-Statements erreichen wir auf sichere Weise das, was früher einen viel längeren Prozess mit sich brachte. Diese Funktion gibt uns mehr Flexibilität, spart Zeit und Kosten und erhöht die Kundenzufriedenheit.”

Samantha Corkery, Principal Database Administrator – Epsilon

Warner Bros.

Warner Bros.

„Bei Warner Bros. Games erstellen und pflegen wir komplexe Datenmobilitätsinfrastrukturen, um Datenbewegungen zwischen einzelnen Game-Clustern und konsolidierten Geschäftsfunktions-Clustern zu verwalten. Die Entwicklung und Pflege dieses Systems monopolisiert jedoch wertvolle Teamressourcen und führt zu Verzögerungen, die unsere Fähigkeit behindern, agil und schnell auf die Daten zu reagieren. Mit der Redshift-Datenfreigabefunktion können wir das gesamte Subsystem entfernen, das wir für das Kopieren, Verschieben und Laden von Daten zwischen Redshift-Clustern aufgebaut haben. Dies versetzt alle unsere Geschäftsteams in die Lage, Entscheidungen auf Basis der richtigen Datasets schneller und effizienter zu treffen. Darüber hinaus ermöglicht uns die Freigabe von Redshift-Daten, die Bereitstellung von Datenverarbeitungsleistung neu zu gestalten, um sie besser auf die Ressourcen abzustimmen, die für die Ausführung der SQL-Workloads dieser Funktionen benötigt werden, was letztendlich einen einfacheren Infrastrukturbetrieb ermöglicht.“

Kurt Larson, Technical Director - Warner Bros. Analysen

Yelp

Yelp

„Die Datenfreigabefunktion ermöglicht es mehreren Redshift-Clustern, nahtlos Daten abzufragen, die sich in unseren RA3-Clustern und deren verwaltetem Speicher befinden. Dies beseitigt unsere Bedenken bezüglich Verzögerungen bei der Bereitstellung von Daten für unsere Teams und reduziert die Menge an Datenduplikaten und die damit verbundenen Backfill-Kopfschmerzen. Wir können uns jetzt noch mehr auf die Nutzung unserer Daten in Redshift konzentrieren und eine bessere Zusammenarbeit anstelle der Datenorchestrierung ermöglichen.“

Steven Moy, Softwareingenieur bei Yelp

Fannie Mae

Fannie Mae

„Bei Fannie Mae haben wir einen dezentralisierten Ansatz für die Data-Warehouse-Verwaltung mit Dutzenden von Amazon-Redshift-Clustern für viele Anwendungen gewählt. Während jedes Team sein eigenes Dataset verwaltet, haben wir oft Anwendungsfälle, bei denen eine Anwendung die Datasets anderer Anwendungen abfragen und mit den lokal verfügbaren Daten verbinden muss. Derzeit entladen und verschieben wir Daten von einem Cluster zu einem anderen Cluster, und dies führt zu Verzögerungen bei der rechtzeitigen Bereitstellung von Daten für unsere Teams. Wir hatten Probleme mit Entladevorgängen, die den Ressourcenverbrauch auf den Producer-Clustern in die Höhe trieben, und die Datenfreigabe ermöglicht es uns, diesen zwischengeschalteten Entladevorgang in Amazon S3 zu überspringen, was Zeit spart und den Verbrauch senkt. Viele Anwendungen führen derzeit Entladungen durch, um Datasets freizugeben, und wir planen, alle diese Prozesse auf die Nutzung der neuen Datenfreigabefunktion umzustellen. Mit der gemeinsamen Nutzung von Daten können wir die nahtlose Datenfreigabe durch Anwendungsteams ermöglichen und ihnen gemeinsame Ansichten von Daten geben, ohne ETL durchführen zu müssen. Wir sind auch in der Lage, die Datenkopien zwischen Pre-Prod-, Forschungs- und Produktionsumgebung für jede Anwendung zu vermeiden. Die Datenfreigabe machte uns agiler und gab uns die Flexibilität, Analysen in stark verteilten Umgebungen wie bei Fannie Mae zu skalieren.“

Amy Tseng, Enterprise Databases Manager – Fannie Mae

home24

Home24

„Die Speicherfreigabe erlaubte uns, uns auf das Wesentliche zu konzentrieren: die Bereitstellung von Daten für Endbenutzer. Die Daten stecken nicht mehr in einer Vielzahl von Speichermedien oder Formaten oder sind nur über ausgewählte APIs zugänglich, sondern in einer einzigen Variante von SQL vorhanden.“

Marco Couperus, Engineering Manager – home24

Ressourcen

Blog

Cross-Account Data Sharing for Amazon Redshift

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Sichere Freigabe von Amazon-Redshift-Daten über Amazon-Redshift-Cluster hinweg zur Isolierung von Workloads

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Implementieren von mandantenfähigen Mustern in Amazon Redshift mithilfe der Datenfreigabe

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Amazon Redshift Cross-Account Data Sharing

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Anwendungsfälle für die Datenfreigabe in Amazon Redshift

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AWS on air: Datenfreigabe und -isolierung in Amazon Redshift

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Amazon Redshift Datenfreigabe von Mehrmandanten-Mustern

Erste Schritte mit Amazon Redshift

Amazon Redshift – Handbuch "Erste Schritte"
Lesen Sie das Handbuch mit den ersten Schritten

Befolgen Sie diese Schritte, um Probedaten einzuladen und sie mit Amazon Redshift zu analysieren.

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