모든 데이터 분석
어떠한 데이터 웨어하우스로도 이렇게 손쉽게 모든 데이터에 대한 새로운 인사이트를 얻을 수 없습니다. Redshift를 사용하면 표준 SQL을 통해 데이터 웨어하우스, 운영 데이터베이스 및 데이터 레이크에서 엑사바이트 규모의 정형 데이터 및 반정형 데이터를 쿼리하고 결합할 수 있습니다. Redshift는 Apache Parquet 같은 오픈 포맷을 사용하여 쿼리 결과를 S3 데이터 레이크에 손쉽게 다시 저장할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 Amazon EMR, Amazon Athena, Amazon SageMaker 등의 다른 분석 서비스에서 추가적인 분석을 수행할 수 있습니다.

“Amazon S3 데이터 레이크에 있는 데이터를 직접 쿼리할 수 있는 Redshift의 기능 덕분에 며칠이나 몇 주가 아닌 몇 시간 만에 새로운 데이터 원본을 손쉽게 통합할 수 있게 되었습니다. 이를 통해 인사이트를 확보하는 시간이 단축되었을 뿐만 아니라 인프라 비용을 줄이는 데도 도움이 되었습니다."

3배
다른 클라우드 데이터 웨어하우스보다 3배 빠른 속도
Redshift는 기가바이트에서 페타바이트 규모의 데이터와 소수의 사용자에서 수천 명의 사용자를 대상으로 빠른 쿼리 성능을 지원합니다. 그리고 시간에 따라 워크로드가 커져도 일관되게 빠른 결과를 전달합니다.
관리형 스토리지에서 RA3 인스턴스를 사용하면 다른 클라우드 데이터 웨어하우스보다 최대 3배 더 높은 가격 대비 성능을 얻을 수 있습니다.
새로운 분산형 하드웨어 가속 캐시인 AQUA를 사용하면 특정 유형의 쿼리를 자동으로 부스트하여 Redshift 쿼리를 다른 클라우드 데이터 웨어하우스보다 최대 10배 빠르게 실행할 수 있습니다.

Redshift는 스타트업부터 중소기업, Fortune지 선정 500대 기업에 이르기까지의 모든 기업이 분석 워크로드를 강화할 수 있도록 합니다.
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수만 명
50%
시간당 0.25USD의 작은 규모로 시작하여 연간 테라바이트당 1000USD 미만의 페타바이트 규모로 확장할 수 있습니다. 사용한 만큼만 지불하고 예측 가능한 월별 비용으로 지출할 금액을 파악할 수 있습니다. Amazon Redshift는 다른 모든 클라우드 데이터 웨어하우스보다 최소 50% 저렴합니다.
스토리지 및 컴퓨팅을 별도로 확장하고 비용을 결제하므로, 다양한 워크로드에 대해 최적의 스토리지 및 컴퓨팅 용량을 파악할 수 있습니다. 원하는 성능 요구사항에 따라 Redshift 클러스터 크기를 선택하고 사용한 스토리지 비용만 결제하면 됩니다. 이 새로운 관리형 스토리지는 추가 컴퓨팅 인스턴스를 추가하거나 결제할 필요 없이 데이터 웨어하우스 스토리지 용량을 자동으로 확장합니다.
온프레미스 데이터 웨어하우스를 Amazon Redshift로 마이그레이션
데이터 웨어하우스를 현대화하는 방법에 대해 자세히 알아보세요.
Jack in the Box는 Oracle 및 Microsoft SQL Server를 Amazon Relational Database Service(RDS) 및 Amazon Redshift로 마이그레이션하였습니다.
Equinox Fitness는 온프레미스 데이터 웨어하우스를 Amazon Redshift로 마이그레이션하였습니다.
21st Century Fox가 IBM Netezza 온프레미스 데이터 웨어하우스를 Amazon Redshift로 마이그레이션한 방법을 알아보십시오.
사용 사례

비즈니스 인텔리전스
Redshift는 QuickSight 또는 다른 비즈니스 인텔리전스 도구를 사용하여 강력한 보고서 및 대시보드를 구축할 수 있도록 페타바이트 규모의 반정형 데이터 및 정형 데이터에서 간단하면서도 비용 효율적인 방식으로 고성능 쿼리를 실행합니다.
Intuit는 비즈니스 인텔리전스를 위해 Redshift를 사용합니다.

이벤트에서 운영 분석
데이터 웨어하우스의 정형 데이터와 S3 데이터 레이크의 애플리케이션 로그와 같은 반정형 데이터를 활용하여 애플리케이션 및 시스템에 대한 실시간 운영 인사이트를 확보할 수 있습니다.
Euclid는 분석을 위해 Redshift를 사용합니다.

서비스형 데이터
Redshift 데이터 공유(평가판) 기능을 사용하여 실시간 데이터에서 안전하면서도 규제된 협업을 위해 조직 내부와 외부에서 데이터를 공유합니다.

예측 분석
SQL을 사용하여 Redshift Machine Learning(평가판)을 통해 데이터 웨어하우스의 데이터에 Amazon SageMaker 모형을 자동으로 생성하고 훈련하며 배포합니다.