Аналитика в AWS

Ваши пользователи смогут в кратчайшие сроки получить необходимые ответы в результате анализа всего массива данных
AWS предоставляет широчайший выбор аналитических сервисов, которые отвечают вашим потребностям в аналитике данных и позволяют организациям любых размеров и разных направлений заново создавать бизнес с помощью данных. Перемещение и хранение данных, аналитика больших данных, озера данных и машинное обучение (ML), анализ журналов и потоковых данных, бизнес-аналитика, а также все, что между ними, – AWS предлагает специализированные сервисы, которые обеспечивают наилучшее соотношение цены и качества, масштабируемость и низкую стоимость.
Масштабируемые озера данных
Озера данных на базе AWS при поддержке непревзойденной доступности Amazon S3 могут обеспечить масштабируемость и гибкость, необходимые для совместной работы разных способов обработки данных и анализа. Создавайте и храните озера данных в AWS, чтобы получать более подробные аналитические выводы по сравнению с теми, что дают традиционные хранилища данных.
Созданные с учетом выгоды и производительности
Сервисы аналитики AWS специально разработаны для того, чтобы помочь вам быстро получать полезную информацию из данных, используя наиболее подходящие инструменты, и предлагают наилучшую производительность, масштабируемость и стоимость в соответствии с вашими потребностями.
Аналитика AWS: современная стратегия применения данных (2:15)
Бессерверные технологии и простота использования
AWS предлагает большинство бессерверных возможностей для анализа данных в облаке, включая хранение и интеграцию данных, анализ больших данных и данных в реальном времени, а также многое другое. Базовой инфраструктурой управляем мы, позволяя вам сосредоточиться исключительно на собственном приложении.
Универсальный доступ к данным, безопасности и управлению
AWS позволяет централизованно определять политику безопасности, контроля и проверки и управлять ею в соответствии с правилами, специфичными для отрасли и расположения. Кроме того, AWS обеспечивает доступ к данным и их безопасное хранение вне зависимости от расположения.
Интеграция машинного обучения
AWS предлагает встроенную интеграцию ML в рамках специализированных аналитических сервисов. Можно создавать, обучать и развертывать модели машинного обучения с помощью знакомых команд SQL, без какого-либо предварительного опыта в МО.

Более 200 000

запусков озер данных на AWS

В 3 раза

быстрее с Amazon EMR, чем со стандартным Apache Spark

В 3 раза

лучшее соотношение цены и производительности, чем у других облачных хранилищ данных

На 70 %

меньше затрат на хранение в озерах данных

Сотни триллионов

обработанных запросов в месяц с помощью сервиса Amazon OpenSearch

Сервисы аналитики AWS

Категория
Примеры использования
Сервис AWS
Интерактивная аналитика

Amazon Athena

Запросы к данным в Amazon S3 средствами SQL.

Обработка больших данных

Amazon EMR

Запуск платформ больших данных с открытым исходным кодом.

Хранение данных

Amazon Redshift

Быстрое, простое и экономичное хранение данных.

Интерактивная аналитика

Amazon Kinesis

Анализ потоков видео и данных в режиме реального времени.

Операционная аналитика

Amazon OpenSearch Service

Поиск, визуализация и анализ петабайтов текстовых и неструктурированных данных.

Информационные панели и визуализация

Amazon QuickSight

Быстрый сервис бизнес-аналитики.

Подготовка визуальных данных

AWS Glue DataBrew

Ускорение очистки и нормализации данных почти на 80 %.

Перемещение данных в режиме реального времени

AWS Glue

Подготовка и загрузка данных.

Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (MSK)

Полностью управляемый сервис Apache Kafka высокой надежности и доступности.

Amazon Kinesis Video Streams

Сбор, обработка и хранение видеопотоков для анализа и машинного обучения.

Amazon Kinesis Data Firehose

Подготовка и загрузка потоков данных в режиме реального времени в хранилища и инструменты аналитики.

Amazon Kinesis Data Streams

Сбор потоковых данных для аналитики в режиме реального времени в любом масштабе.

AWS Database Migration Service

Реплицируйте данные из систем SQL и NoSQL в хранилища и системы аналитики.

Объектное хранилище

Amazon S3

Объектное хранилище для хранения и извлечения любых объемов данных из любого места.

AWS Lake Formation

Создание безопасного озера данных за считаные дни.

Резервное копирование и архивирование

Amazon S3 Glacier

Недорогое архивное хранилище в облаке.

AWS Backup

Централизованное резервное копирование данных по всем сервисам AWS.

Каталог данных

AWS Glue

Подготовка и загрузка данных.

AWS Lake Formation

Создание безопасного озера данных за считаные дни.

Сторонние данные

AWS Data Exchange

Поиск и подписка на сторонние данные в облаке

Платформы и интерфейсы

Образы AWS Deep Learning AMI

Глубокое обучение на Amazon Elastic Compute Cloud (EC2).

Сервисы платформы

Amazon SageMaker

Создание, обучение и развертывание моделей машинного обучения в любом масштабе.

Сервисы аналитики AWS

Категория Примеры использования Сервис AWS
Аналитика Интерактивная аналитика Amazon Athena
Обработка больших данных Amazon EMR
Хранение данных Amazon Redshift
Аналитика в режиме реального времени Amazon Kinesis Data Analytics
Операционная аналитика Amazon OpenSearch Service
Информационные панели и визуализация Amazon QuickSight
Подготовка визуальных данных Amazon Glue DataBrew
Перемещение данных Перемещение данных в режиме реального времени Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK) | Amazon Kinesis Data Streams | Amazon Kinesis Data Firehose | Amazon Kinesis Video Streams | AWS Glue
Озеро данных Объектное хранилище Amazon S3 | AWS Lake Formation
Резервное копирование и архивирование Amazon S3 Glacier | AWS Backup
Каталог данных
AWS Glue | AWS Lake Formation
Сторонние данные AWS Data Exchange
Прогнозная аналитика и машинное обучение Платформы и интерфейсы Образы AWS Deep Learning AMI
Сервисы платформы Amazon SageMaker

Примеры использования

  • Аналитика и хранение данных
  • Перемещение данных
  • Озеро данных
  • Прогнозная аналитика и машинное обучение

Клиенты

  • data_sol_page_customer_logo_moderna
  • salesforce_122x41
  • data_sol_page_customer_logo_intuit
  • data_sol_page_customer_logo_pinterest
  • Moderna
  • Пример использования Moderna
    BMW Group

    Moderna запускает на AWS все рабочие нагрузки SAP S/4HANA, включая производство, бухгалтерский и складской учет, что позволяет компании добиться большей эффективности и прозрачности в своей деятельности. Moderna использует Amazon Redshift в качестве центрального хранилища всех собранных данных и резервных копий Amazon S3.

    Ознакомиться с примером использования 
  • Salesforce
  • Salesforce
    Nielsen

    Компания Salesforce создала единственный источник истины для данных о клиентах – свою платформу данных клиентов, используя сервисы AWS, включая Amazon EMR, предоставляя маркетологам детальное представление о своих клиентах. Компания создает кластеры по запросу на основе своих рабочих нагрузок и обрабатывает данные в 2 раза быстрее, чем раньше, при этом снижая затраты на 42%.

    Посмотреть видео 
  • Intuit
  • Видео клиента Intuit
    data_sol_page_customer_logo_intuit

    Решение на базе Amazon Redshift, на которое перешла компания Intuit, легко масштабируется более чем в 7 раз для обработки данных и обеспечивает производительность в 20 раз больше по сравнению с предыдущим решением. В результате время получения результатов аналитики сокращается на 90 %, а стоимость снижается на 66 %.

    Посмотреть видео 
  • Pinterest
  • Пример использования: Pinterest
    data_sol_page_customer_logo_pinterest

    Pinterest увеличил объем ежедневного поиска и аналитики журналов до 1,7 ТБ и снизил затраты на 30 % за счет перехода на управляемую аналитику в сервисе Amazon OpenSearch Service (преемник Amazon Elasticsearch Service). Компания расширяет возможности аналитики журналов, чтобы снизить операционную нагрузку, повысить безопасность и сэкономить финансовые ресурсы.

    Ознакомиться с примером использования 
JD-Power_Logo_@1x

«Мы создали на основе Amazon S3 озеро данных объемом 120 ТБ с использованием более чем 1500 схем и широко применяем аналитические сервисы AWS, такие как Glue, Redshift и Athena. Нам бы не удалось эффективно вести анализ при использовании разрозненных баз и хранилищ данных. Требовалось озеро данных масштаба S3».

Бернардо Родригез
Директор по цифровым технологиям, J.D. Power

Начать работу

Программа AWS Data Driven Everything

AWS Data-Driven Everything
В рамках программы AWS Data-Driven EVERYTHING (D2E) AWS организует сотрудничество с нашими клиентами, чтобы обеспечить быстрое и точное развитие и масштабные возможности для раскрутки вашего маховика данных.

Подробнее »

AWS data lab

AWS Data Lab
AWS Data Lab – это интенсив с участием группы разработчиков клиента и технических специалистов AWS. Цель мероприятия – разработка практических решений, способствующих ускоренному внедрению инициатив по модернизации средств обработки и анализа данных.

Подробнее »

Эталонная архитектура аналитики и больших данных AWS

Эталонная архитектура аналитики и больших данных AWS
Узнайте о лучших рекомендациях по облачной аналитике и хранению данных, а также управлению ими в AWS.

Подробнее »