So starten Sie kostenlos mit Amazon Redshift:

  1. Befolgen Sie die einzelnen Abschnitte des Tutorials "Erste Schritte", um Ihr erstes Cluster zu erstellen und bereitzustellen. Danach können Sie in Minutenschnelle Beispieldaten laden und abfragen.
  2. Eine Einführung in das Konzept finden Sie in Amazon Redshift System Overview.
  3. Erhalten Sie durch diese kostenlose Übung im Selbststudium und diese Reihe mit praktischen Übungen praktische Erfahrungen mit Amazon Redshift.
  4. Wenn Sie bereit sind, Ihre eigenen Daten zu laden und zu analysieren, lesen Sie die Kapitel Designing Tables, Loading Data, Designing Queries im Database Developer Guide.
  5. Analysieren Sie Ihre Daten mit jedem beliebigen SQL-Client, der die branchenüblichen ODBC/JDBC-Verbindungen verwendet. Weitere Einzelheiten finden Sie unter Connecting to a Cluster im Management Guide.
  6. Prüfen Sie Anbieter von Business Intelligence (BI) und Data Integration (ETL), die zur Verwendung ihrer Tools mit Amazon Redshift zertifiziert wurden.
  7. Besuchen Sie eine Schulung mit Kursleiter.

Weitere Informationen zu Amazon Redshift und Ihren Einstieg in diesen Service erhalten Sie in den nachstehend aufgeführten Ressourcen. Um Unterstützung für Ihre Machbarkeitsstudie und Bewertung für Ihr Data Warehouse anzufordern, klicken Sie hier.

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1. Erstellen Sie ein AWS-Konto, und melden Sie sich bei der Amazon Redshift-Konsole an

2. Starten Sie ein Amazon Redshift-Cluster und wählen Sie als Knotentyp "DC2.Large" aus

Auf der Seite zu kostenlosen Tests unserer Partner erfahren Sie, wie Sie Daten einspielen und Berichte erstellen.

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Übung im Selbststudium
Amazon Redshift – Einführende Übung

In dieser praktischen Übung im Selbststudium können Sie Amazon Redshift ausprobieren und praktische Erfahrung im Umgang mit dem Service erlangen. Diese praktische Übung wurde von spezialisierten AWS-Experten entwickelt und bietet Ihnen Schritt-für-Schritt-Anleitungen. So gewinnen Sie Selbstvertrauen im Umgang mit AWS-Technologien und erfahren mehr über das Durchführen von Data-Projekten in AWS. 

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In dieser erweiterten Übungsreihe erhalten Sie tiefere Einblicke in die Nutzung und die Funktionen von Amazon Redshift. Sie verwenden einen SQL-Client, um Tabellen zu erstellen und zu konfigurieren, und erhalten praktische Erfahrungen durch das Laden großer Datensätze in Amazon Redshift. Sie erkunden die Auswirkungen von Schemavariation und -komprimierung, stellen die Daten grafisch dar und führen Prognoseanalysen durch.

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Amazon Redshift ist ein schneller, einfacher Data Warehousing-Service in Petabytegröße für 1 000 USD pro TB und Jahr. In diesem Webinar erhalten Sie einen Überblick darüber, wie Amazon Redshift eine säulenartige Technologie, optimierte Hardware und eine umfangreiche parallele Verarbeitung verwendet, um eine hohe Abfrageleistung für Datensätze in Petabytegröße bereitzustellen. Erfahren Sie, wie Sie ein voll funktionsfähiges Data Warehouse mit nur wenigen Klicks in der AWS Management Console einrichten können.

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Das schnelle und effiziente Analysieren von Big Data erfordert ein Data Warehouse, das für die Verarbeitung und Skalierung großer Datensätze optimiert wurde. Amazon Redshift ist ein schnelles Data Warehouse in Petabytegröße, das dafür sorgt, dass die Analyse von Big Data einfach und kostengünstig wird – und das für einen Bruchteil der Kosten herkömmlicher Data Warehouses. Durch das Ausführen einiger bewährter Methoden können Sie die säulenartige Technologie und die parallelen Verarbeitungsfunktionen von Amazon Redshift nutzen, um die E/A zu minimieren und einen hohen Durchsatz sowie eine hohe Abfrageleistung bereitzustellen. Dieses Webinar behandelt Techniken zum effizienten Laden von Daten, Entwerfen optimaler Schemas und Optimieren der Abfrage- und Datenbankleistung.

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In diesem Webinar erhalten Sie Informationen zum Durchführen von Analysen und Erstellen von Berichten in Amazon Redshift mithilfe der Business Intelligence-Tools, die Sie heute bereits verwenden. Außerdem werden die Anwendungsfälle von Yahoo und Looker sowie bewährte Methoden für Berichterstellung und Analysen in Amazon Redshift vorgestellt. 

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