Amazon Redshift

最も人気のある高速なクラウドのデータウェアハウス
多くのお客様が、他のどのクラウドデータウェアハウスよりも Amazon Redcshift を選択している

Redshift は、Fortune 500 の企業からスタートアップに至るまで、あらゆる企業のミッションクリティカルな分析ワークロードを強化します。  Lyft などの企業は Redshift を使用して、急成長のスタートアップから数十億ドル規模のエンタープライズへと成長しました。Redshift のお客様の詳細についてはこちらを参照してください >>

15,000

15,000 社以上のお客様が Amazon Redshift を使用している
Amazon Redshift のご紹介(日本語吹き替え)
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「Redshift のパフォーマンスとスケールのおかげで、製造効率を向上させることができました。また、規制機関に対応するためにデータの収集と準備にかかっていた時間が 5 分の 1 に短縮されました」

– Jim Silva 氏
Pfizer Inc.、ディレクタービジネスパートナー

パフォーマンスこそ重要であり、Amazon Redshift は利用可能なデータウェアハウスの中で最も高速

Amazon Redshift は、現在世界で最も高速なデータウェアハウスで、その速度は年を追うごとに飛躍的に向上しています。  同時実行数の多いワークロードは問題になるでしょうか。 いいえ。問題になりません。  Redshift では、事実上無制限の同時実行処理が可能です。 

2 倍

最も人気のある代替手段よりも高速

10 倍

2 年前の Redshift と比較して 10 倍高速

Amazon Redcshift は、他のどのクラウドデータウェアハウスを運用するよりも低コスト

1 時間あたり 0.25 USD で小規模に開始し、1 テラバイトあたり年間 1,000 USD 以下でテラバイトまたはペタバイト規模にスケールアップできます。  支払いは実際に使用した分のみで、発生する費用を予測可能な月額コストとして把握できます。

75%

第 2 位のクラウドデータウェアハウスプロバイダーと比較して 75% 安価

Equinox

「Amazon S3 のデータレイクのデータに対して直接クエリを実行できる Redshift Spectrum の機能を活用することにより、新しいデータソースを数日または数週間ではなく、数時間で簡単に統合できるようになりました。  これによりインサイトを得る時間を短縮できただけでなく、インフラストラクチャにかかるコストを管理することもできるようになりました」

– Elliott Cordo 氏
Equinox Fitness、データ分析担当 VP
データレイクとの完全な統合

データレイクは発展し続けています。Amazon Redshift では、データレイクのデータを移動したりセットスキーマに変換したりすることなく、クエリを実行できます。  単独のエクサバイト規模のデータレイクに対して、またはデータウェアハウスとの組み合わせに対してクエリを実行することが可能です。 

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モダンな分析ユースケースを実現

Use-case_Business-Intelligence
ビジネスインテリジェンス
Intuit では、Amazon Redshift を使用して、急増するデータボリュームから意思決定者がインサイトを得られるようにしています。
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Use-Case_Predictive-Analytics
予測分析
4Cite Marketing では、Amazon Redshift を使用して、顧客データを分析し、パーソナライズされた製品レコメンデーションを生成しています。
詳細はこちら
Use-Case_Real-Time-Streaming-Anayltics
リアルタイムストリーミング分析
Amazon Redshift によって、スシローでは店舗からのリアルタイムのデータをインサイトに変換し、需要を予測しています。
詳細はこちら

Amazon RedShift のアーキテクチャ

Amazon RedShift のハイブリッドアーキテクチャにより比類のないパフォーマンスを実現

共有ストレージにより同時実行を無制限にスケールすることが可能になり、Redshift のオンインスタンスストレージにより低レイテンシーでのデータアクセスを実現しています。他の方法でこれを達成することはできません。  Redshift では両方の戦略を独自に組み合わせて、現在クラス最高のパフォーマンスを実現しており、今後のさらなるパフォーマンス向上の余地も残されています。

Leader node
Compute
Storage
リーダーノードにより、機械学習と結果キャッシュを使用してクエリのルーティングと高速化が実行される
コンピューティングは、多数の同時実行とデータレイクへのクエリを処理できるようにスケールする
ストレージは、Amazon S3 のデータレイクにおいて、Parquet や ORC などの多くのオープンフォーマットでエクサバイト単位のデータにまでスケールする
Redshift-Diagram@2x

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