すべてのデータを分析する
すべてのデータから新しいインサイトをこれほど簡単に手に入れられるデータウェアハウスは、他にありません。Redshift では、データウェアハウス、運用データベース、およびデータレイクにあるペタバイト規模の構造化データと半構造化データを、標準的な SQL を使用してクエリおよび組み合わせることができます。Redshift を使用すると、Apache Parquet のようなオープンフォーマットでクエリの結果を S3 データレイクに保存することも簡単です。そうすることで、Amazon EMR、Amazon Athena、Amazon SageMaker といった他の分析サービスを使ってさらに分析を実施できます。
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 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」
最大 3 倍
より優れた料金パフォーマンス
Amazon Redshift は、他のエンタープライズクラウドデータウェアハウスよりも最大 3 倍優れた料金パフォーマンスを提供し、データウェアハウスがギガバイトからエクサバイトに拡大するにつれて、料金パフォーマンスの利点が向上します。
Amazon Redshift のアーキテクチャは、AWS が設計したハードウェアと機械学習 (ML) を活用して、あらゆる規模で最高の料金パフォーマンスを実現するために、完全に作り変えられました。これには、AWS Nitro System を使用してデータの圧縮と暗号化を高速化し、ML 手法を使用してクエリを分析し、グラフ最適化アルゴリズムを使用してデータを自動的に整理および保存して、クエリ結果の取得を高速化することが含まれます。
AQUA は、特定のオペレーションを自動的にブーストすることで、Redshift クエリを他のエンタープライズクラウドデータウェアハウスよりも最大で 10 倍高速に実行できる新しい分散型のハードウェアアクセラレーションキャッシュです。AQUA は、現在、スキャン、フィルタリング、および集計のオペレーションを高速化しており、将来的にはさらに多くのオペレーションを高速化する予定です。
Redshift は、Fortune 500 の企業からスタートアップに至るまで、あらゆる企業の分析ワークロードを強化します。
「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」
オンプレミスのデータウェアハウスを Amazon Redshift に移行する
データウェアハウスを最新化する方法についての詳細はこちらをご覧ください。
Jack in the Box は Oracle と Microsoft SQL Server から Amazon Relational Database Service (RDS) と Amazon Redshift に移行
Equinox Fitness はオンプレミスのデータウェアハウスを Amazon Redshift に移行しました。
21st Century Fox はオンプレミスの IBM Netezza データウェアハウスを Amazon Redshift に移行しました。
ユースケース
ビジネスインテリジェンス
Redshift を使用すると、ペタバイト規模の半構造化および構造化データに対する高性能のクエリをシンプルかつコスト効率よく実行できるため、QuickSight やその他のビジネスインテリジェンスツールを使って高機能のレポートやダッシュボードを作成できます。
Intuit はビジネスインテリジェンスを得るために Redshift を活用しています。
イベントの運用分析
データウェアハウスからの構造化データと、S3 データレイクからの半構造化データ (アプリケーションログなど) をまとめて、アプリケーションとシステムに対する運用面のインサイトをリアルタイムで得られます。
Euclid は Redshift を分析に活用しています。
予測分析
SQL を利用して、Redshift Machine Learning (プレビュー) により、データウェアハウス内のデータで Amazon SageMaker モデルを自動的に作成、トレーニング、デプロイします。
