Amazon SageMaker プラットフォームについて学ぶ

Amazon Redshift

データレイクハウス向けの SQL を使用して、規模に合わせて比類のないコストパフォーマンスを実現
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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 を大規模にモダンなデータ分析に使用しており、他のクラウドデータウェアハウスよりも最大 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。Amazon Redshift は Amazon SageMaker Lakehouse とシームレスに統合されているため、その強力な SQL 分析機能を Amazon Redshift データウェアハウスと Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) データレイクにわたる統合データに対して使用できます。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接続する Amazon 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、意思決定を迅速に行えます。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。Amazon Redshift Serverless を使用すると、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しにペタバイト規模のデータを分析できます。自然言語を使って SQL オーサリングを簡素化する Amazon Redshift において Amazon Q を使用して、チームの生産性を高めましょう。Amazon Redshift を Amazon Bedrock の生成 AI アシスタントの構造化されたナレッジベースとして使用することで、データの価値を最大化できます。これにより、アプリケーションにとってより適切で正確な出力が得られます。

 

利点

Amazon 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よりも最大 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アクセス許可などのきめ細かなアクセス制御により、追加費用なしでデータを保護できます。
SageMaker Lakehouse とのシームレスな統合により、Amazon 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使用できます。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。Amazon 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 (ML) 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 統合を使用すると、パフォーマンスに影響を与えることなく、Amazon Aurora、Amazon Relational Database Service (Amazon RDS)、Amazon DynamoDB などのデータベースから Amazon Redshift にトランザクションデータをシームレスに移動できます。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 Managed Streaming for Apache Kafka (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 か所にまとめることで、ほぼリアルタイムの分析が可能になり、Amazon Redshift で予測的な ML モデルを直接構築して、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。Amazon 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リソースを自動的にスケールするので、インフラストラクチャを管理しなくてもインサイトの発見に集中できます。インフラストラクチャの設定やメンテナンスを必要とせずに、データソースに接続してデータの分析を開始できます。
Amazon Redshift と Amazon Bedrock のシームレスな統合により、ペタバイト単位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。データユーザーが Amazon Redshift クエリエディタの Amazon Q 生成 SQL で自然言語を使用して SQL クエリをより迅速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 を使用してデータからより深いインサイトを得ることができます。

仕組み

Amazon Redshift は、データウェアハウス、運用データベース、データレイクにわたる構造化/半構造化データを SQL を使用して分析します。これには AWS が設計したハードウェアと機械学習が活用され、あらゆる規模で最高の料金パフォーマンスが実現します。

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

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