Аналитика в AWS

Ваши пользователи смогут в кратчайшие сроки получить необходимые ответы в результате анализа всего массива данных

Масштабируемые озера данных

У десятков тысяч клиентов работают озера данных на AWS. На сегодняшний день настройка озер данных и управление ими подразумевает выполнение вручную множества трудоемких задач. AWS Lake Formation автоматизирует эти задачи, благодаря чему на создание и защиту озера данных уходят считаные дни вместо нескольких месяцев. Хранилище озера данных лучше всего создать в Amazon S3 ввиду непревзойденной надежности «11 девяток», доступности 99,99 %, наилучшей защите, соответствию требованиям, возможностям аудита с ведением журнала на уровне объектов, контролю доступа, максимальной гибкости за счет пяти уровней хранения и самой низкой стоимости – стартовая цена ниже 1 USD за ТБ в месяц.

Специальные сервисы аналитики

AWS предоставляет самый широкий и функциональный ассортимент специальных сервисов аналитики, оптимизированных для уникальных примеров использования аналитики. Все эти сервисы являются лучшими в своем классе, поэтому вам не придется искать компромисс между производительностью, масштабированием и стоимостью во время их использования. Например, Amazon Redshift в 3 раза быстрее и обходится по меньшей мере на 50 % дешевле других облачных хранилищ данных. Spark на Amazon EMR работает в 1,7 раза быстрее, чем стандартный Apache Spark 3.0, позволяя анализировать петабайты данных со вдвое меньшими затратами, чем при использовании традиционных локальных решений.

Беспрепятственное перемещение данных

Поскольку объемы данных в озерах и специальных хранилищах продолжают расти, часто возникает необходимость легко переместить их часть в другое хранилище. AWS упрощает объединение, перемещение и репликацию данных между многочисленными хранилищами и озером данных. Например, AWS Glue предоставляет полный набор возможностей для интеграции данных, благодаря которому можно легко обнаруживать, подготавливать и объединять данные для аналитики, машинного обучения и разработки приложений, тогда как Amazon Redshift поможет быстро отправлять данные запросов в озеро данных на базе S3. Ни один другой поставщик услуг аналитики не может обеспечить такое удобное перемещение больших объемов данных туда, где они нужнее всего.

Объединенное управление

Один из важнейших элементов современной архитектуры аналитики – это возможность клиентов разрешать доступ к данным, управлять им и проводить его аудит. Это может быть непростой задачей, поскольку управление безопасностью, контроль доступа и аудит всех хранилищ данных в организации часто сопровождаются сложностями и ошибками, а также занимают много времени. Такие возможности, как централизованный контроль доступа и политики, а также фильтрация данных на уровне столбцов, обеспечивают централизованное управление доступом ко всем данным озера и специальным хранилищам. Ни один другой поставщик средств аналитики не предоставляет такие функции.

Производительность и экономичность

AWS обеспечивает наилучшую производительность при самой низкой стоимости всех аналитических сервисов. Мы постоянно внедряем инновации, чтобы улучшить соотношение цены и производительности наших сервисов. Помимо лучшего в отрасли соотношения цены и производительности аналитических сервисов, S3 за счет интеллектуального разделения на уровни помогает клиентам сэкономить до 70 % на хранении данных в озере, а Amazon EC2 предоставляет доступ более чем к 200 самых популярных в отрасли типов инстансов, обеспечивает пропускную способность сети до 100 Гбит/с и дает возможность выбирать между предоставляемыми по требованию, зарезервированными и спотовыми инстансами.

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

Операционная аналитика

Amazon Elasticsearch Service

Информационные панели и визуализация

Amazon Quicksight

Подготовка визуальных данных

AWS Glue DataBrew

Перемещение данных

Перемещение данных в режиме реального времени

AWS Glue

Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (MSK)

Amazon Kinesis Data Streams

Amazon Kinesis Data Firehose

Amazon Kinesis Video Streams

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

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 Elasticsearch 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
Прогнозная аналитика и машинное обучение	Сервисы платформы	Amazon SageMaker

Примеры использования

Хранение данных

Выполняйте запросы SQL и сложные аналитические запросы к структурированным и неструктурированным данным в хранилище и озере данных без необходимости их перемещения.

Попробовать Amazon Redshift »

Обработка больших данных

Быстро и легко обрабатывайте большие объемы данных в озере данных или локальной среде с целью их структурирования и изучения, а также для ведения совместной работы с ними.

Попробовать Amazon EMR »

Анализ в режиме реального времени

Собирайте, обрабатывайте и анализируйте потоковые данные, загружайте потоки данных непосредственно в озера и хранилища данных, а также сервисы аналитики для реагирования в режиме реального времени.

Попробовать Amazon MSK » Попробовать Amazon Kinesis »

Операционная аналитика

Поиск, исследование, фильтрация, агрегация и визуализация данных в режиме, близком к реальному времени, для таких задач, как мониторинг приложений, анализ журналов и истории навигации по веб‑сайтам.

Попробовать Amazon Elasticsearch Service »

Клиенты

«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

Посмотреть всех клиентов »

Дополнительные ресурсы

AWS Data Lab

Разрабатывайте практические решения, способствующие ускоренному внедрению инициатив по модернизации средств обработки и анализа данных. AWS Data Lab – это четырехдневный интенсив, в котором участвует ваша группа разработчиков и технические специалисты AWS.

Подробнее »