무료로 Amazon Redshift 시작:

  1. 시작하기 자습서의 단계에 따라 몇 분 만에 첫 번째 클러스터를 생성 및 프로비저닝하고 샘플 데이터를 로드 및 쿼리합니다.
  2. 개념 소개는 Amazon Redshift System Overview를 참조합니다.
  3. 무료 자습형 실습이 실습 시리즈를 통해 Amazon Redshift를 직접 체험해봅니다.
  4. 자체 데이터를 로드 및 분석할 준비가 되면, Database Developer Guide에서 테이블 설계, 데이터 로딩, 쿼리 설계를 참조합니다.
  5. 산업 표준 ODBC/JDBC 연결을 통해 SQL 클라이언트를 사용하여 데이터를 분석합니다. 자세한 내용은 Management Guide에서 Connecting to a Cluster를 참조합니다.
  6. Amazon Redshift와 함께 사용할 수 있는 공인 솔루션을 보유하고 있는 비즈니스 인텔리전스(BI) 및 데이터 통합(ETL) 파트너를 확인합니다.
  7. 강의식 수업에 참가하여 교육을 받으십시오.

아래 리소스에서 Amazon Redshift 및 시작하는 방법에 대해 자세히 알아보십시오. 데이터 웨어하우스 개념 증명 또는 평가를 위한 지원을 요청하려면 여기를 클릭하십시오.

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2개월 동안 DC2.Large를 매월 750시간 동안 무료로 사용할 수 있습니다. 평가판 시작하기:

1. AWS 계정을 생성한 다음 Amazon Redshift 콘솔에 로그인

2. Amazon Redshift 클러스터를 시작하고 노드 유형으로 DC2.Large를 선택

또한 파트너 무료 평가판 페이지에서 무료로 데이터를 수집하고 보고하는 방법을 알아봅니다.

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8:53
Hands-on Lab
Amazon Redshift Introduction Lab

이 자습형 실습에서는 Amazon Redshift를 테스트 드라이브하고 이를 통해 실무 경험을 쌓을 수 있습니다. AWS의 주제 전문가가 설계한 이 실습은 단계별 지침을 통해 Amazon Redshift 사용에 대한 자신감을 높이고 AWS 기반 데이터 웨어하우스 구축에 대해 더욱 자세히 학습할 수 있는 기회가 될 것입니다. 

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고급 실습 시리즈에서는 Amazon Redshift의 사용과 기능을 좀 더 심층적으로 탐구합니다. 원격 SQL 클라이언트를 사용하여 테이블을 생성하고 구성하며, 대규모 데이터 세트를 Amazon Redshift로 로딩하는 연습을 합니다. 스키마 변형 및 압축의 영향을 알아보고, 데이터를 시각화하며, 예측 분석을 실행합니다.

여기에서 실습 시리즈 시작하기 »


Amazon Redshift는 일 년에 TB당 1,000 USD로 사용할 수 있는 빠르고 간편한 페타바이트 규모의 데이터 웨어하우징 서비스입니다. 이 웹 세미나에서는 Amazon Redshift가 열 형식 기술, 최적화된 하드웨어 및 대규모 병렬 처리를 사용하여 페타바이트 규모의 데이터 세트에 빠른 쿼리 성능을 제공하는 방법에 대한 개요를 설명합니다. AWS Management Console에서 클릭 몇 번으로 완전히 동작하는 데이터 웨어하우스를 설정하는 방법을 배울 수 있습니다.

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빅 데이터를 빠르고 효율적으로 분석하려면 대규모 데이터 세트를 처리 및 이에 맞게 확장하는 데 최적화된 데이터 웨어하우스가 필요합니다. Amazon Redshift는 빠른 페타바이트 규모의 데이터 웨어하우스로서, 기존 데이터 웨어하우스보다 훨씬 적은 비용으로 간편하고 비용 효율적으로 빅 데이터를 분석할 수 있습니다. 몇몇 모범 사례를 따라 Amazon Redshift의 열 형식 기술과 병렬 처리 기능을 활용함으로써 I/O를 최소화하고 높은 처리량과 쿼리 성능을 제공할 수 있습니다. 이 웹 세미나에서는 데이터를 효율적으로 로드하고, 최적의 스키마를 설계하며, 쿼리와 데이터베이스 성능을 튜닝하는 기술을 다룹니다.

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이 웹 세미나에서는 현재 이미 사용하고 있는 비즈니스 인텔리전스 도구를 사용하여 Amazon Redshift에서 분석 및 보고 기능을 수행하는 방법을 알아봅니다. 또한, Yahoo와 Looker로부터 Amazon Redshift의 보고 및 분석 기능에 대한 사용 사례와 모범 사례를 들을 수 있습니다. 

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