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Amazon Redshift

Rapport prix/performances d'Amazon Redshift

Meilleur rapport prix/performances quelle que soit l'échelle

Démarrer avec Amazon Redshift

Présentation

Amazon Redshift offre des performances de premier ordre en termes de prix pour diverses charges de travail analytiques, qu’il s’agisse de création de tableaux de bord, de développement d’applications, de partage de données ou de tâches ETL (Extract, Transform, Load). Alors que des dizaines de milliers de clients effectuent des analyses sur des téraoctets, voire des pétaoctets de données, Amazon Redshift se concentre sur l’utilisation de la télémétrie des performances de notre large base de clients afin d’optimiser les performances pour les charges de travail réelles des clients, telles que les requêtes à haute simultanéité et à faible latence. Amazon Redshift est un système autodidacte et autoadaptatif qui offre des performances tarifaires jusqu’à 6 fois supérieures à celles des autres entrepôts de données cloud et des performances jusqu’à 7 fois supérieures sur les charges de travail à haute simultanéité et à faible latence. Maintenez les performances de vos charges de travail constamment élevées en utilisant l’architecture de traitement massivement parallèle (MPP), la séparation du stockage et du calcul, la mise à l’échelle de la simultanéité, les techniques d’amélioration des performances basées sur le machine learning telles que l’accélération des requêtes courtes, les vues automatérialisées, les scans vectorisés, Automatic Workload Manager (Auto WLM), et Automatic Table Optimization (ATO), pour n’en citer que quelques-unes. Accédez à ces innovations sans frais supplémentaires.
An illustration featuring a bar graph with four bars, where the first bar is highlighted in color and topped with a trophy icon, representing achievement or success. The image suggests recognition of performance or accomplishment related to AWS Redshift.

Les avantages d'Amazon Redshift

    Mettez à l'échelle les données et les capacités de calcul tout en conservant des performances élevées et des coûts prévisibles. Utilisez le matériel de pointe d'AWS Nitro System, notamment AutoMaterialized Views pour réécrire automatiquement les requêtes afin qu'elles s'exécutent plus rapidement, Automatic Table Optimization pour régler la conception des tables, Automatic Workload Manager pour garantir la simultanéité dynamique et l'utilisation efficace des ressources, Short Query Accelerator, et bien plus encore.

    Optez pour l'option qui convient le mieux aux besoins de votre entreprise avec une tarification à l'usage, à la demande ou par instances réservées. Avec Amazon Redshift sans serveur, vous ne payez qu'en fonction de votre utilisation. La capacité de votre entrepôt des données se met automatiquement à l'échelle pour répondre aux demandes de votre charge de travail d'analyse, et s'arrête pendant les périodes d'inactivité pour gagner du temps et économiser des frais d'administration. Grâce aux instances provisionnées, payez votre base de données à l'heure sans engagement à long terme ni frais initiaux, ou réduisez votre facture avec une utilisation globalement stable quelle que soit la famille d'instances grâce à la tarification par instances réservées.

    Réduisez facilement la latence des requêtes pour les charges de travail analytiques à haute simultanéité et réduisez les interventions manuelles grâce à des fonctionnalités de machine learning (ML) telles que les techniques Vectorized Querying, l'amélioration des performances des données de chaîne, Short Query Accelerator, etc. Automatic Workload Manager d'Amazon Redshift simplifie la gestion des charges de travail et maximise le débit des requêtes en utilisant le ML pour gérer de manière dynamique la mémoire et la simultanéité afin d'utiliser les ressources de manière plus efficace. Les vues matérialisées automatisées réécrivent des milliers de requêtes chaque jour pour davantage d'efficacité.

Cas d'utilisation

    Lors de l'utilisation d'applications de tableaux de bord qui sont généralement des requêtes courtes et qui nécessitent une utilisation simultanée élevée avec des accords de niveau de service (SLA) sur des temps de réponse ultra rapides.

    Lors de la création d'applications riches en données s'appuyant sur des entrepôts d'analytique, plusieurs requêtes complexes découpent les données, notamment les JOIN, les UNION, les SQL imbriqués et les fonctions Window.

    Charge de travail par lots ou microlots dans laquelle les données provenant d'applications ou de sources de données telles que des bases de données sont transformées en formats et en schémas à intégrer dans des entrepôts d'analytique.

    Les analyses en temps réel ont des exigences élevées en matière de latence et de débit pour les charges de travail de données de streaming qui doivent être ingérées dans un entrepôt d'analyse pour l'analytique en temps réel et l'inférence de ML à l'aide de modèles de ML pré-entraînés. De plus, des processus ETL complexes sont mis en œuvre pour gérer les pipelines en aval.

Clients

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Schneider Electric

« Pour lutter contre le changement climatique, notre monde doit accélérer d’au moins un facteur trois en termes d’efficacité, d’électrification et de décarbonisation. Chez Schneider Electric, nous jouons sur les deux tableaux, en donnant l’exemple dans notre propre écosystème tout en fournissant des solutions à nos clients. Redshift est une technologie clé qui nous permet d'y parvenir, prenant en charge des milliers d'utilisateurs dans toute l'entreprise, grâce à la mise à l'échelle de la simultanéité Redshift et aux nœuds RA3. «

Aurélie Bergugnat, directrice des données, première vice-présidente, Gestion des données et des performances, Schneider Electric

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Rail Delivery Group

« Chez RDG, les données et les analyses sont essentielles pour aider notre organisation à fonctionner de manière optimale. Les utilisateurs professionnels souhaitent accéder rapidement et en libre-service aux données. Ils ne veulent pas penser aux clusters et à la gestion des entrepôts de données. L'expérience sans serveur d'Amazon Redshift permet à nos utilisateurs d'être totalement autonomes en gérant automatiquement le provisionnement des capacités, la mise à l'échelle et le réglage de l'entrepôt de données, et en fournissant des performances élevées à nos utilisateurs analystes de données tout en réduisant nos coûts. »

Toby Ayre, responsable des données et de l'analytique, Rail Delivery Group