次世代の Amazon SageMaker の詳細

Amazon Redshift

データレイクハウスのために SQL を使用して比類のないコストパフォーマンスを大規模に実現

Amazon Redshift の使用を開始する
Amazon Redshift のスペシャリストとつながる

アマゾンレッドシフトを選ぶ理由

何万ものお客様が Amazon Redshift を大規模に最新のデータ分析に利用しており、他のクラウドデータウェアハウスと比較して、最大 3 倍のコストパフォーマンスと 7 倍のスループットを実現しています。ストリーミングサービス、運用データベース、サードパーティーのエンタープライズアプリケーションからのデータを簡単に接続する Redshift ゼロ ETL 統合により、ほぼリアルタイムの分析が可能になり、意思決定を加速できます。複雑なデータパイプラインを構築する必要はありません。Redshift Serverless を利用すると、分析のスケーリングが簡単になり、インフラストラクチャ管理の負担なく、ペタバイト規模のデータを分析できます。自然言語を通じて SQL オーサリングを簡素化する Redshift で Amazon Q を使用して、チームの生産性を高めましょう。また、Redshift を Amazon Bedrock における生成 AI アシスタントの構造化ナレッジベースとして活用することで、データの価値を最大化できます。これにより、アプリケーションのために、より関連性が高く、正確な出力を得ることができます。

Amazon SageMaker での SQL 分析
Amazon SageMaker は、すべてのデータに対する統合アクセスを利用して、分析と AI のための統合エクスペリエンスを提供します。Redshift は Amazon SageMaker Lakehouse とシームレスに統合するため、その強力な SQL 分析機能を活用して、Redshift データウェアハウス、Amazon S3 データレイク、運用データベース、フェデレーテッドデータソース全体の統合データに関するインサイトを引き出すことができます。
 

利点

Redshift でデータ分析ワークロードをスケールすると、他のクラウドデータウェアハウスと比較して、最大 3 倍のコストパフォーマンスと 7 倍のスループットを実現できます。組織全体でスケーラブルなマルチデータウェアハウスアーキテクチャを使用してワークロードを分離することで、コストを削減し、ビジネスに不可欠な SLA を満たすことができます。ネットワーク分離などの包括的なセキュリティ機能と、行レベルや列レベルの許可などのきめ細かなアクセスコントロールにより、追加コストなしでデータを保護できます。
Amazon SageMaker Lakehouse におけるシームレスな統合を通じて、Redshift の強力な SQL 分析機能を、統合されたすべてのデータにわたって活用できます。Amazon S3 に保存されているオープンフォーマットのデータを高いパフォーマンスでクエリすることで、データレイクとデータウェアハウス間でデータを移動または複製する必要がなくなります。Redshift データを SageMaker Lakehouse の一部として簡単に組み込むことができるため、AWS や Apache Iceberg 互換の幅広い分析エンジンや機械学習ツールからアクセスできるようになります。
複雑なパイプラインを構築して管理しなくても、ペタバイト単位のデータを分析に利用可能にすることで、イノベーションを加速しましょう。これにより、分析のユースケースにほぼリアルタイムでアクセスできます。ゼロ ETL 統合を活用して、パフォーマンスに悪影響を及ぼすことなく、Amazon Aurora、RDS、DynamoDB などのデータベースから Redshift にトランザクションデータをシームレスに移動しましょう。ネイティブストリーミングサービスの統合により、Amazon Kinesis と Amazon MSK から大量のリアルタイムデータを取り込むことができます。すべてのデータを 1 か所に集めることで、ほぼリアルタイムの分析が可能になり、予測機械学習モデルを Redshift 内で直接構築して、強力なビジネスインサイトを得ることができます。
Amazon Redshift Serverless を使用すれば、数秒でデータの分析を開始できます。Redshift Serverless はワークロードから学習し、進化する分析ニーズに合わせてコンピューティングを自動的にスケールするため、インフラストラクチャを管理することなく、インサイトの発見に注力できます。必要なのは、データソースに接続してデータの分析を開始することだけです。インフラストラクチャの設定やメンテナンスは必要ありません。
Redshift と Amazon Bedrock のシームレスな統合を通じて、ペタバイト規模の組織データを使用してパーソナライズされたアプリケーションを構築できます。Redshift クエリエディタで Amazon Q 生成 SQL を使用して、データユーザーが自然言語で SQL クエリをより迅速かつ簡単に記述できるようにすることで、生産性を高めます。Amazon Bedrock と SageMaker の大規模言語モデルを呼び出して、テキストの要約、エンティティ抽出、感情分析などの高度な自然言語処理タスクを実行し、SQL を使用してデータに関するより深いインサイトを得ることができます。

2025 Gartner Critical Capabilities for Cloud Database Management Systems

AWS は、分析のすべてのユースケースで最高スコアを獲得したベンダー 2 社のうちの 1 社としてランクされています

レポートを読む

イベント分析で第 1 位

エンタープライズデータウェアハウスで第 2 位

レイクハウスで第 2 位

GARTNER は、Gartner, Inc. および/またはその関連会社の米国および国際的な登録商標およびサービスマークであり、ここでは許可を得て使用しています。All rights reserved.
Gartner は、リサーチの発行物に掲載されたベンダー、製品、またはサービスを推奨するものではありません。また、最高の評価または他の認定を得たベンダーのみを選定するよう、テクノロジーの利用者に助言するものでもありません。Gartner のリサーチの発行物は、同社のリサーチ組織の見解を表したものであり、事実の表明と解釈されるべきではありません。Gartner は、本リサーチに関して、商品性や特定目的適合性の保証を含め、明示または黙示を問わず、あらゆる保証を否認します。本図表は、Gartner, Inc. の発行物の一部であり、発行物全体の文脈で評価される必要があります。Gartner のドキュメントを入手するには、AWS にお問い合わせください。

ユースケース

1 秒あたり数百メガバイトのデータを取り込めるため、ほぼリアルタイムでデータをクエリし、不正検知、ライブリーダーボード、IoT のための低レイテンシー分析アプリケーションを構築できます。

Amazon Redshift や Amazon QuickSight、Tableau、Microsoft PowerBI などのビジネスインテリジェンスツールを使用して、インサイト駆動型のレポートとダッシュボードを構築します。

SQL を使用して、予測分析、分類、リグレッションなど、さまざまなユースケース向けの機械学習モデルを構築、トレーニング、デプロイし、膨大なデータに対する高度な分析をサポートします。

データベース、データウェアハウス、データレイク間のすべてのデータに基づいてアプリケーションを構築します。シームレスかつ安全に共有と共同作業を行い、顧客への価値を高め、データをサービスとして収益化し、新たな収益源を開拓できます。

市場データ、ソーシャルメディア分析、気象データなど、どのようなものであっても、AWS Data Exchange のサードパーティデータと Amazon Redshift のデータをサブスクライブし、組み合わせることができます。ライセンスやオンボーディングプロセスに手間をかけたり、データをウェアハウスに移動したりする必要はありません。

Amazon Redshift Serverless (プレビュー)

データウェアハウスをプロビジョニングおよび管理することなく、分析を数秒で簡単に実行およびスケーリングできます

Amazon Redshift Serverless をお試しください »

AWS の詳細を見る