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を選ぶ理由
Amazon Redshift は最新のデータ分析を大規模に強化し、他のクラウドデータウェアハウスと比較して最大 3 倍の料金パフォーマンスと 7 倍多いスループットを提供します。Redshift Serverless は、データウェアハウスインフラストラクチャを管理することなく、分析ワークロードを簡単にスケールするのに役立ちます。ゼロ ETL 統合により、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ことで、ほぼリアルタイムの分析が可能になります。複雑なデータパイプラインは必要ありません。Amazon Q in Redshift は生産性を高め、自然言語を通じて SQL オーサリングを簡素化します。Amazon Bedrock の構造化ナレッジベースとして Redshift を利用することで、生成 AI アプリケーションからより正確な出力を得ることができます。Redshift は次世代の Amazon SageMaker とシームレスに統合するので、Amazon SageMaker Lakehouse 全体の統合データに対して、その強力な SQL 分析機能を活用できます。
メリット
Amazon SageMaker におけるシームレスな統合を通じて、統合されたすべてのデータにわたって Redshift の強力な SQL 分析機能を活用できます。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。
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。
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
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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 B I 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データの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 のサードパーティーデータと 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
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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