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, хранение и аналитика данных, озера данных и машинное обучение, а также все, что между ними – AWS предлагает специализированные сервисы, которые обеспечивают наилучшее соотношение цены и качества, масштабируемость и низкую стоимость.
Хранение данных в любом масштабе
Аналитические сервисы AWS созданы для масштабной обработки больших объемов данных и автоматизации множества ручных и трудоемких задач. Озера данных на основе AWS при поддержке непревзойденной стабильности S3 могут обеспечить удобное масштабирование, динамичность и гибкость, необходимые для объединения разных типов данных и выполнения более глубокого анализа, чем было возможно прежде, с применением традиционных систем и хранилищ данных.
Созданные с учетом выгоды и производительности
На платформе AWS пользователи могут при минимальных затратах хранить свои данные и в кратчайшие сроки выполнять их анализ. Инструменты аналитики AWS специально разработаны для того, чтобы помочь вам быстро получать выводы из информации, используя наиболее подходящие инструменты, и предлагают наилучшую производительность, масштабируемость и стоимость в соответствии с вашими потребностями.
Универсальный доступ к данным, безопасности и управлению
AWS предоставляет полный набор инструментов, который выходит за рамки стандартных функций безопасности, таких как шифрование и контроль доступа, для выполнения упреждающего мониторинга и унифицированного управления протоколами безопасности. Клиенты могут централизованно определять политику безопасности, контроля и проверки и управлять ею в соответствии с правилами, специфичными для отрасли и расположения.
Интеграция машинного обучения
AWS обеспечивает встроенную интеграцию машинного обучения в рамках специализированных аналитических сервисов. Вы можете быстро создавать, обучать и развертывать модели ML с помощью Amazon SageMaker – полностью управляемого сервиса, который предлагает инструменты для каждого этапа жизненного цикла разработки ML в одной интегрированной среде.

Более 10 000

запусков озер данных на AWS

В 3 раза

быстрее с Amazon EMR, чем со стандартным Apache Spark

На 50 %

дешевле других облачных хранилищ данных

На 70 %

меньше затрат на хранение в озерах данных

3 ПБ

хранилища данных в каждом кластере с Amazon Elasticsearch Service

Сервисы аналитики AWS

Хранение данных, интерактивная аналитика, обработка больших данных, операционная аналитика, панели управления и визуализации

Перемещение данных в режиме реального времени

Озеро данных: объектное хранилище, резервные копии и архивация, каталог данных и сторонние данные

Сервисы платформ, платформы и интерфейсы

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
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
  • data_sol_page_customer_logo_invista
  • 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 S3.

    Ознакомиться с примером использования 
  • Invista
  • Пример использования Invista
    Nielsen

    INVISTA выполнила миграцию от изолированных данных к озеру данных на AWS – построила современную архитектуру данных с помощью аналитических сервисов AWS, чтобы раскрыть потенциал цифровой фабрики, использовать данные для избавления от ручных процессов и преобразовать производство. Компания экономит более 2 миллионов USD в год и на основе всех данных получает прибыть в объеме 300 миллионов USD.

    Ознакомиться с примером использования 
  • Intuit
  • Видео клиента Intuit
    data_sol_page_customer_logo_intuit

    Intuit выполнил миграцию на решение на основе Amazon Redshift. Сервис с нулевыми усилиями масштабирует объем данных более чем в 7 раз и обеспечивает повышение производительности до 20 раз, благодаря чему на 90% сокращается время получения выводов и до 66% снижаются затраты.

    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 Elasticsearch. Это позволило компании расширить возможности аналитики журналов и 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 »