Partage de données Amazon Redshift

« De nombreux clients FactSet entreprennent des programmes de transformation du cloud et de modernisation des technologies dans le but de réduire les coûts, de consolider leurs infrastructures et leurs fournisseurs, et d'éliminer les données dupliquées. Afin de répondre aux besoins évolutifs de nos clients, FactSet fournit des solutions flexibles qui peuvent être intégrées de manière transparente dans un certain nombre d'environnements de flux de travail préférés, notamment AWS Redshift, ce qui aboutit à l'adoption et à la mise en œuvre clés en main de nos contenus et de nos solutions. En exploitant les capacités de partage de données de Redshift, les flux de données standard de FactSet sont instantanément disponibles dans le cluster Redshift de nos clients. Cela leur permet d'externaliser tous les processus ETL vers FactSet, ce qui se traduit par une rationalisation des données, une réduction des délais de commercialisation, une intégrité des données plus efficace et un processus simplifié en matière de découverte, de liaison et de test des données. »

Namita Jain, propriétaire du produit – Cloud & Managed Services

« Avant le partage de données, notre processus d'échange de données avec nos clients à l'aide d'Amazon Redshift n'était pas aussi efficace qu'il aurait pu l'être. Nous devions généralement faire tourner deux clusters supplémentaires deux fois par semaine, puis restaurer, décharger, copier, supprimer des schémas et accorder des privilèges. Grâce au partage des données, nous pouvons partager des données avec nos clients sans aucun temps d'arrêt. Avec moins de 10 instructions SQL, nous effectuons en toute sécurité ce qui était auparavant un processus beaucoup plus long. Cette fonction nous donne plus de flexibilité, nous fait gagner du temps et de l'argent, et augmente la satisfaction du client. »

Samantha Corkery, administrateur principal de bases de données – Epsilon

« Chez Warner Bros. Jeux, nous créons et maintenons des infrastructures complexes de mobilité des données pour gérer les déplacements de données entre les clusters d'un seul jeu et les clusters de fonctions commerciales consolidées. Cependant, le développement et la maintenance de ce système monopolisent de précieuses ressources d'équipe et introduisent des retards qui entravent notre capacité à agir sur les données avec agilité et rapidité. Grâce à la fonction de partage de données de Redshift, nous pouvons supprimer tout le sous-système que nous avons créé pour la copie, le déplacement et le chargement des données entre les clusters Redshift. Cela permettra à toutes nos équipes commerciales de prendre des décisions sur les bons jeux de données plus rapidement et plus efficacement. De plus, le partage de données Redshift nous permettra également de ré-architecturer le provisionnement des calculs afin de mieux s'aligner sur les ressources nécessaires à l'exécution des charges de travail SQL de ces fonctions, permettant ainsi des opérations d'infrastructure plus simples. »

Kurt Larson, directeur technique - Warner Bros. Analytique

« La fonction de partage de données permet en toute transparence à plusieurs clusters Redshift d'interroger les données situées dans nos clusters RA3 et leur stockage géré. Cela élimine nos préoccupations concernant les délais de mise à disposition des données pour nos équipes et réduit la quantité de données dupliquées et les soucis de remplissage associés. Nous pouvons maintenant consacrer encore plus de temps à l'utilisation de nos données dans Redshift et permettre une meilleure collaboration au lieu de l'orchestration des données. »

Steven Moy, ingénieur - Yelp

« Chez Fannie Mae, nous avons adopté une approche décentralisée de la gestion des entrepôts de données avec des dizaines de clusters Amazon Redshift répartis sur de nombreuses applications. Bien que chaque équipe gère son propre jeu de données, nous avons souvent des cas d'utilisation où une application a besoin d'interroger les jeux de données d'autres applications et d'effectuer des jointures avec les données disponibles localement. Nous déchargeons et déplaçons actuellement les données d'un cluster à un autre, ce qui entraîne des retards dans la fourniture d'un accès rapide aux données à nos équipes. Nous avons eu des problèmes avec les opérations de déchargement qui ont provoqué des pics de consommation de ressources sur les clusters producteurs, et le partage de données nous permet de sauter ce déchargement intermédiaire vers Amazon S3, ce qui permet de gagner du temps et de réduire la consommation. De nombreuses applications effectuent actuellement des déchargements afin de partager des jeux de données et nous avons l'intention de convertir tous ces processus en utilisant la nouvelle fonctionnalité de partage de données. Avec le partage de données, nous pouvons permettre un partage transparent des données entre les équipes d'application et leur donner des vues communes des données sans avoir à faire d'ETL. Nous sommes également en mesure d'éviter les copies de données entre les environnements de pré-production, de recherche et de production pour chaque application. Le partage de données nous a rendu plus agiles et nous a donné la flexibilité nécessaire pour mettre à l'échelle l'analytique dans des environnements hautement distribués comme celui de Fannie Mae. »

Amy Tseng, responsable des bases de données d'entreprise - Fannie Mae

« Le stockage partagé nous a permis de nous concentrer sur ce qui compte : mettre les données à la disposition des utilisateurs finaux. Les données ne sont plus bloquées dans une myriade de supports de stockage ou de formats, ou accessibles uniquement par le biais de quelques API, mais plutôt avec une même variété de SQL. »

Marco Couperus, responsable de l'ingénierie - home24