Amazon Redshift

클라우드 데이터 웨어하우징을 위한 최고의 가격 대비 성능

Amazon Redshift를 사용해야 하는 이유는 무엇인가요?

수만 명의 고객이 매일 Amazon Redshift를 사용하여 데이터 분석 워크로드를 현대화하고 비즈니스에 대한 인사이트를 제공합니다. Amazon Redshift는 AI 기반의 완전관리형 대량 병렬 처리(MPP) 아키텍처를 통해 빠르고 비용 효율적으로 비즈니스 의사 결정을 내릴 수 있도록 합니다. AWS의 제로 ETL 접근 방식은 모든 데이터를 통합하여 강력한 분석, 실시간에 가까운 사용 사례, AI 및 ML 애플리케이션을 지원합니다. 여러 조직, AWS 리전, 심지어 서드 파티 데이터 공급자와 쉽고 안전하게 데이터를 공유하고 협업할 수 있습니다. 선도적인 보안 기능과 세분화된 거버넌스가 이를 지원합니다. 

이점

성능, 규모 조정 및 가용성을 위해 구축된 완전관리형 AI 기반 대규모 병렬 처리(MPP) 데이터 웨어하우스를 사용하여 다른 클라우드 데이터 웨어하우스보다 최대 6배 더 나은 가격 대비 성능을 지원할 수 있습니다.
통합 분석을 위해 노코드 또는 로우 코드 제로 ETL 접근 방식을 사용하여 데이터 레이크, 데이터베이스, 데이터 웨어하우스, 스트리밍 데이터 전반에서 데이터에 쉽게 액세스하거나 데이터를 수집할 수 있습니다.
원하는 분석 엔진 및 언어를 사용하여 SQL 쿼리와 오픈 소스 분석을 실행하고 대시보드 및 시각화를 강화하며 실시간에 가까운 분석 및 AI/ML 애플리케이션을 활성화할 수 있습니다.
수동 데이터 이동이나 복사 없이 세분화된 거버넌스, 보안 및 규정 준수를 통해 여러 조직, AWS 리전 및 서드 파티 데이터 세트 내에서 데이터를 쉽게 공유하고 협업할 수 있습니다.

작동 방식

Amazon Redshift는 SQL을 사용하여 여러 데이터 웨어하우스, 운영 데이터베이스 및 데이터 레이크에서 정형 데이터 및 반정형 데이터를 분석하고 AWS가 설계한 하드웨어 및 기계 학습을 사용해 어떤 규모에서든 최고의 가격 대비 성능을 지원합니다.

사용 사례

초당 수백 메가바이트의 데이터를 수집하므로 거의 실시간으로 데이터를 쿼리하고 사기 탐지, 실시간 순위표 및 IoT를 위한 지연 시간이 짧은 분석 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

Amazon QuickSight, Tableau, Microsoft PowerBI 등의 Amazon Redshift 및 BI 도구를 사용하여 인사이트 중심의 보고서와 대시보드를 구축할 수 있습니다.

SQL을 사용하여 예측 분석, 분류, 회귀 등을 비롯한 다양한 사용 사례에 대한 ML 모델을 구축, 훈련 및 배포해 대량의 데이터에 대한 고급 분석을 지원할 수 있습니다.

데이터베이스, 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크 전반의 모든 데이터를 기반으로 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 원활하고 안전하게 공유하고 협업하여 고객을 위한 더 많은 가치를 창출하고, 서비스 형태로 데이터를 수익화하며, 새로운 수익원을 개발할 수 있습니다.

AWS Data Exchange에서 시장 데이터, 소셜 미디어 분석, 날씨 데이터와 같은 서드 파티 데이터를 구독하고 Amazon Redshift의 데이터와 결합할 수 있습니다. 라이선스 및 온보딩 프로세스와 데이터를 웨어하우스로 이동하는 번거로운 과정을 거치지 않아도 됩니다.

Amazon Redshift Serverless

데이터 웨어하우스를 프로비저닝 및 관리하지 않고도 몇 초 만에 손쉽게 분석을 실행하고 확장할 수 있습니다.

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