Para comenzar a utilizar Amazon Redshift de forma gratuita:

  1. Siga el tutorial de introducción para crear y aprovisionar su primer clúster y, a continuación, cargar datos de muestra y realizar consultas en cuestión de minutos.
  2. Para ver una introducción a los conceptos, consulte la información general del sistema de Amazon Redshift.
  3. Obtenga experiencia práctica con Amazon Redshift gracias a este laboratorio autoguiado gratuito y esta serie de laboratorios prácticos.
  4. Cuando esté listo para comenzar a cargar y analizar sus propios datos, consulte las secciones Designing Tables, Loading Data y Designing Queries de la guía para desarrolladores de bases de datos.
  5. Analice sus datos con cualquier cliente SQL a través de conexiones ODBC/JDBC estándar del sector. Consulte la sección Connecting to a Cluster de la guía de administración para obtener más detalles.
  6. Consulte los distribuidores de inteligencia empresarial (BI)integración de los datos (ETL) que han certificado Amazon Redshift para el uso con sus herramientas.
  7. Fórmese asistiendo a una clase impartida por un instructor.

Para obtener más información sobre Amazon Redshift y sobre cómo comenzar a utilizarlo, vea los recursos que se incluyen a continuación.Para solicitar soporte para la prueba de concepto o evaluación de su almacén de datos, haga clic aquí.

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Obtenga 750 horas gratis de DC2.Large al mes durante un periodo de dos meses. Para comenzar la prueba:

1. Cree una cuenta de AWS e inicie sesión en la consola de Amazon Redshift.

2. Lance un clúster de Amazon Redshift y seleccione DC2.Large como tipo de nodo.

Además, descubra cómo incorporar datos y generar informes de manera gratuita en nuestra página de pruebas gratuitas para socios.

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Hands-on Lab
Laboratorio introductorio a Amazon Redshift

Este laboratorio autoguiado le permite probar Amazon Redshift y obtener experiencia práctica mediante el uso de la herramienta. Diseñado por expertos en la materia de AWS, este laboratorio de prácticas le proporciona instrucciones paso a paso para ayudarle a ganar confianza en el empleo de Amazon Redshift y obtener más información acerca de cómo crear su almacén de datos en AWS. 

Comience a utilizar el laboratorio gratuito aquí »

En esta serie de laboratorios avanzados, profundizará en los usos y capacidades de Amazon Redshift. Utilizará un cliente SQL remoto para crear y configurar tablas y obtener experiencia en la carga de conjuntos de datos de gran tamaño a Amazon Redshift. Explorará los efectos de las variaciones y la compresión de esquemas, visualizará los datos y ejecutará análisis predictivo.

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Amazon Redshift es un servicio de almacenamiento de datos a escala de petabytes rápido y sencillo por 1 000 USB por TB al año. En este seminario web, obtendrá una visión general de cómo Amazon Redshift utiliza la tecnología de columnas, hardware optimizado y procesamiento masivo paralelo para lograr un desempeño rápido en las consultas en conjuntos de datos de petabytes de tamaño. Descubra cómo configurar un almacén de datos totalmente operativo con tan solo unos clics en la consola de administración de AWS.

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El análisis rápido y eficaz de big data requiere un almacén de datos que esté optimizado para abastecer los conjuntos de datos de gran tamaño y escalarse. Amazon Redshift es un almacén de datos a escala de petabytes rápido que hace que resulte sencillo y rentable analizar big data a una fracción del costo de los almacenes de datos tradicionales. Siguiendo unas cuantas prácticas recomendadas, puede aprovechar la tecnología de columnas y las capacidades de procesamiento paralelo de Amazon Redshift para minimizar la E/S y lograr un desempeño general y en las consultas excelente. En este seminario web se explican técnicas para cargar los datos con eficacia, diseñar esquemas óptimos y mejorar el desempeño en las consultas y bases de datos.

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En este seminario web, aprenderá a realizar informes y análisis en Amazon Redshift con las herramientas de inteligencia empresarial que ya usa en la actualidad. También escuchará los casos de uso de Yahoo y Looker y sus prácticas recomendadas para los informes y el análisis en Amazon Redshift. 

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