Pour découvrir gratuitement Amazon Redshift :

  1. Suivez le didacticiel de mise en route pour créer et mettre en service votre premier cluster, puis chargez et interrogez des exemples de données en quelques minutes.
  2. Pour obtenir une présentation des concepts, consultez la section Amazon Redshift System Overview.
  3. Familiarisez-vous avec Amazon Redshift grâce à cet atelier d'autoformation gratuit et cette série d'ateliers pratiques.
  4. Lorsque vous êtes prêt à charger et à analyser vos données, consultez les sections Designing Tables, Loading Data et Designing Queries du manuel Database Developer Guide.
  5. Analysez vos données à l'aide de n'importe quel client SQL, en utilisant les connexions ODBC/JDBC conformes aux normes du secteur. Consultez la section Connecting to a Cluster du manuel Management Guide pour en savoir plus.
  6. Découvrez les fournisseurs d'outils d'informatique décisionnelle et d'intégration des données qui ont certifié que leurs outils étaient conçus pour fonctionner avec Amazon Redshift.
  7. Formez-vous en assistant à un cours assuré par un instructeur.

En savoir plus sur Amazon Redshift et sur sa mise en route grâce aux ressources ci-dessous. Pour demander de l'assistance pour votre démonstration de faisabilité ou votre évaluation d'entrepôt de données, cliquez ici.

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1. Créez un compte AWS et connectez-vous à la console Amazon Redshift

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Découvrez également comment intégrer et utiliser vos données gratuitement sur notre page Essais gratuits pour les partenaires.

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Atelier d'autoformation
Atelier de présentation d'Amazon Redshift

Cette autoformation vous permet de tester Amazon Redshift et d'acquérir de l'expérience pratique pour l'utilisation de cette solution. Conçu par des experts AWS de chaque domaine, cet atelier de formation pratique vous donne des instructions étape par étape pour vous aider à travailler en toute confiance avec Amazon Redshift et à en apprendre davantage sur la création de votre entrepôt de données sur AWS. 

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Dans cette série d'ateliers avancés, vous découvrirez plus en détail les utilisations et les capacités d'Amazon Redshift. Vous utiliserez un client SQL distant pour créer et configurer des tables, et vous entraînerez à charger de grands ensembles de données dans Amazon Redshift. Vous étudierez les effets des variations de schéma et de la compression, visualiserez les données et exécuterez des analyses prédictives.

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Amazon Redshift est un service d'entrepôt de données rapide et simple, d'une capacité de plusieurs pétaoctets, proposé à un tarif de 1 000 USD par To et par an. Ce webinaire vous explique comment Amazon Redshift utilise la méthode de stockage en colonnes, du matériel optimisé et un traitement massivement parallèle pour offrir des performances de requête rapides dans des ensembles de données de plusieurs pétaoctets. Apprenez à configurer un entrepôt de données entièrement opérationnel en quelques clics dans AWS Management Console.

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L'analyse rapide et efficace de Big Data nécessite un entrepôt de données optimisé pour gérer et dimensionner de grands ensembles de données. Amazon Redshift est un entrepôt de données rapide doté d'une capacité de plusieurs pétaoctets qui permet d'exécuter des analyses de Big Data de façon simple et économique, pour un coût nettement inférieur à celui des entrepôts de données classiques. En suivant quelques bonnes pratiques, vous pouvez tirer parti de la méthode de stockage en colonnes et des capacités de traitement en parallèle d'Amazon Redshift pour réduire les E/S et offrir un haut débit et des performances de requête élevées. Ce webinaire porte sur les techniques permettant de charger efficacement des données, de concevoir des schémas optimaux et de régler les performances de requête et de base de données.

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Dans ce webinaire, vous apprendrez à réaliser des analyses et à créer des rapports sur Amazon Redshift à l'aide d'outils d'informatique décisionnelle que vous utilisez déjà aujourd'hui. Vous découvrirez également les cas d'utilisation et les bonnes pratiques de Yahoo et Looker en matière de création de rapport et d'analyse sur Amazon Redshift. 

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