Вопросы и ответы по Amazon Redshift

SageMaker упрощает SQL-аналитику, предлагая полноценную, удобную платформу, которая объединяет множество источников данных и упрощает их исследование. При помощи гибкого интерфейса в виде блокнота можно обращаться к данным из Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), Amazon Redshift и других источников данных, писать и запускать запросы на различных движках, а также напрямую создавать визуализации в самом инструменте. Платформа автоматически управляет метаданными ваших данных, облегчая понимание и поиск информации. Благодаря плавной интеграции с другими сервисами AWS платформа позволяет не ограничиваться традиционной SQL-аналитикой, а превращать данные в полезные выводы с минимальными техническими ограничениями.

Нет, вам не нужно выполнять миграцию данных, чтобы использовать SageMaker для SQL-аналитики. Данные можно напрямую находить и запрашивать из различных источников, в том числе из Amazon S3 (Каталог данных AWS Glue и корзины таблиц Amazon S3), Amazon Redshift (бессерверные и инициализированные), а также из 13 дополнительных объединенных источников данных, которые совместимы с рабочими процессами проектирования SQL. Amazon SageMaker Lakehouse легко подключается к вашим существующим данным, поэтому можно не тратить время на перемещение информации, а сосредоточиться на ее изучении. С помощью всего нескольких простых действий можно изучать данные, выполнять запросы и получать ценную информацию о состоянии бизнеса без погружения в технические детали.

Для начала SageMaker предлагает два способа передачи данных на платформу для SQL-аналитики. Если вы храните информацию в Amazon S3, SageMaker SQL позволяет выполнять запросы напрямую к этим данным с помощью озера данных. Кроме того, можно загрузить данные в хранилище, используя команды COPY. Если у вас есть локальные данные на рабочем столе, SageMaker позволяет загружать файлы данных прямо со своего компьютера. Для этого нужно перетащить файлы данных на платформу SageMaker. Также можно применить функцию нулевого использования ETL, чтобы получить информацию из оперативного хранилища данных. Весь процесс построен таким образом, чтобы устранить технические барьеры, что позволяет вам сосредоточиться на поиске новых сведений, а не на решении сложных задач по загрузке данных.

Amazon SageMaker Unified Studio (ознакомительная версия) позволяет использовать мощный и удобный интерфейс в виде блокнота для проведения комплексной SQL-аналитики. Можно писать и запускать SQL-код в отдельных ячейках, создавать графики и визуализации, а также изучать объединенные данные из различных источников (например, Amazon S3, Amazon Redshift и разных федеративных источников) с помощью SageMaker Lakehouse. Платформа также поддерживает такие полезные функции, как автозаполнение и проверка синтаксиса, чтобы облегчить работу с SQL. Кроме того, можно использовать функции генеративного искусственного интеллекта с генеративным SQL в решении Amazon Q, которое дает рекомендации по коду SQL на естественном языке. SageMaker разработан, чтобы сделать SQL-аналитику более понятной, гибкой и доступной для всех пользователей данных.

Amazon SageMaker Unified Studio (ознакомительная версия) предусматривает использование «проектов», которые являются цифровым рабочим пространством для совместной работы, что помогает командам организовывать и управлять деятельностью по аналитике данных. Воспринимайте их как общую папку и одно безопасное место, где вы можете хранить SQL-запросы, модели данных, код и другие ресурсы. Создавая проект, вы формируете централизованную среду, куда можно пригласить членов команды, предоставить им определенные права доступа и организовать слаженную работу. В этом пространстве можно легко распределить Querybooks, в которых хранятся запросы и модели данных, предоставить доступ к таким источникам данных, как Amazon S3 и Redshift, а также выделить общие вычислительные ресурсы. Платформа поддерживает контроль версий за счет интеграции с Git, что позволяет вашей команде отслеживать изменения, совместно работать над кодом и вести подробную историю работы над SQL-аналитикой. Такой подход гарантирует, что все члены команды смогут просматривать, редактировать и выполнять запросы, поддерживая при этом безопасность и согласованность для разных рабочих нагрузок SQL-аналитики.

Использование редактора SQL в SageMaker не требует дополнительных затрат. Вы платите только за использование доступных вычислительных движков (например, Amazon Athena и Amazon Redshift).

Соглашения об уровне обслуживания (SLA) для SQL-аналитики в Amazon SageMaker напрямую связаны с SLA базовых SQL-движков (Amazon Redshift и Amazon Athena). Клиенты могут найти подробную информацию об обязательствах по обслуживанию на соответствующих страницах соглашения об уровне обслуживания для Amazon Redshift и Amazon Athena.

Amazon Redshift Serverless – это бессерверный вариант сервиса Amazon Redshift, который позволяет более эффективно эксплуатировать и масштабировать аналитические рабочие нагрузки без настройки и управления инфраструктурой хранилища данных. При использовании Redshift Serverless каждый пользователь, будь то аналитик данных, разработчик, бизнесмен или специалист по работе с данными, получит ценные сведения по своим данным сразу же, как только загрузит эти данные в хранилище данных и начнет выполнять запросы по ним.

Всего несколько действий в Консоли управления AWS позволяют выбрать действие «настройка Amazon Redshift Serverless» и немедленно начать обработку запросов. Вы получите заранее подготовленные примеры наборов данных, например с данными о погоде, о переписи населения и с данными для сравнительного тестирования производительности, а также примеры запросов для немедленного получения аналитических данных. Вы можете создавать базы данных, схемы, таблицы, а также загружать данные из общих хранилищ данных Amazon S3 и Amazon Redshift или восстанавливать состояние из уже существующего снимка состояние подготовленного кластера Redshift. Вы также можете создавать прямые запросы к данным в озере данных Amazon S3, используя Parquet, ORC и другие открытые форматы, или обращаться к данным в операционных базах данных Amazon Aurora, Amazon RDS PostgreSQL и MySQL. См. «Руководство по началу работы».

Если у вас нет опыта управления хранилищем данных, можно не изучать особенности установки, настройки, администрирования кластеров или тонкой настройки хранилища данных. Вместо этого сразу займитесь получением важных аналитических выводов по вашим данным или улучшением характеристик основного бизнеса на основе этих данных. Вы оплачиваете только то, что реально используете, сохраняя контроль над расходами. Вы сохраняете все преимущества непревзойденной производительности Amazon Redshift, богатых возможностей SQL, беспроблемной интеграции с озерами данных и операционными хранилищами данных, и даже встроенных возможностей прогнозной аналитики и совместного использования данных. Если вам потребуется тонкая настройка работы хранилища данных, вы можете самостоятельно распределить кластеры Redshift.

Вы можете сохранить все богатые аналитические возможности Amazon Redshift, такие как сложные объединения, прямые запросы к данным в озере данных Amazon S3 и в операционных базах данных, материализованные представления, хранимые процедуры, поддержка частично структурированных данных и машинное обучение, а также высокую производительность в большом масштабе. Все связанные сервисы, с которыми интегрируется Amazon Redshift (такие как Amazon Kinesis, AWS Lambda, Amazon QuickSight, Amazon SageMaker, Amazon EMR, AWS Lake Formation и AWS Glue), продолжат работать с Amazon Redshift Serverless.

Вы можете по-прежнему применять все сценарии работы с аналитикой. Простой рабочий процесс начала работы, автоматическое масштабирование и возможность оплаты по мере использования сделают ваш опыт работы с Amazon Redshift Serverless еще более эффективным и экономичным в любом сценарии: при быстром развертывании сред разработки и тестирования, для специальной аналитической обработки, для рабочих нагрузок с непредсказуемыми и сильно изменяющимися потребностями в вычислительных ресурсах или для рабочих нагрузок с нестабильным режимом работы.

В Amazon Redshift можно загрузить данные из целого ряда источников, в том числе из Amazon S3, Amazon RDS, Amazon DynamoDB, Amazon EMR, AWS Glue, Контейнер данных AWS, а также с любого хоста Amazon EC2 или локального хоста, если они поддерживают SSH‑подключение. Amazon Redshift параллельно загружает данные на каждый из вычислительных узлов, чтобы обеспечить максимальную скорость загрузки данных в кластер хранилища. Клиенты могут подключиться к Amazon Redshift с помощью ODBC или JDBC и использовать SQL‑команды INSERT для вставки данных. Обратите внимание: этот способ медленнее, чем загрузка из хранилища S3 или DynamoDB, так как последняя выполняется параллельно на каждый из вычислительных узлов, а загрузка с помощью операторов SQL INSERT происходит посредством единственного ведущего узла. Подробнее о загрузке данных в Amazon Redshift см. в Руководстве по началу работы.

Автоматическое копирование Redshift предоставляет возможность автоматизировать инструкции копирования, отслеживая папки Amazon S3 и получая новые файлы без участия клиента. Без автоматизации копирования инструкция копирования сразу не начинает регистрировать процесс получения файлов для существующих файлов. Автоматическое копирование расширяет существующую команду копирования и позволяет: 1) автоматизировать процесс получения за счет отслеживания указанных путей Amazon S3 на предмет появления новых файлов; 2) повторно использовать конфигурации копирования, уменьшая необходимость в создании и запуске новых инструкций копирования при повторяющихся задачах получения; 3) отслеживать загруженные файлы, чтобы избежать дублирования данных.

Для начала работы клиентам нужна папка Amazon S3, доступ к которой можно получить с помощью адреса кластера или бессерверного адреса с использованием связанных ролей IAM. Также нужно создать таблицу Redshift для использования в качестве цели. Когда путь Amazon S3 и таблица Redshift будут готовы, клиенты смогут создать задание копирования с помощью команды копирования. После создания задания копирования Redshift «за кулисами» запускает отслеживание определенного пути Amazon S3 и инициирует выполнение пользовательских инструкций копирования для автоматического копирования новых файлов в целевую таблицу.

Основные примеры использования таковы: 1) клиенты используют Amazon EMR и AWS Glue для запуска заданий Apache Spark, которые обращаются к данным и загружают их в Amazon Redshift в конвейерах получения и преобразования данных (пакетных и потоковых); 2) клиенты используют Amazon SageMaker для машинного обучения с применением Apache Spark и должны получать доступ к данным, хранящимся в Amazon Redshift, для последующего инжиниринга и трансформации; 3) клиенты Amazon Athena используют Apache Spark для интерактивного анализа данных в Amazon Redshift.

Baikal предоставляет следующие преимущества:

• Простота начала работы и запуска приложений Apache Spark на данных в Amazon Redshift без необходимости вручную настраивать и поддерживать несертифицированные версии Spark
• Удобство использования Apache Spark в различных сервисах AWS, таких как Amazon EMR, AWS Glue, Amazon Athena и Amazon SageMaker, с Amazon Redshift при минимальной настройке
• Повышенная производительность при запуске приложений Apache Spark в Amazon Redshift

Amazon Aurora без извлечения, преобразования и загрузки данных в Amazon Redshift позволяет клиентам Amazon Aurora и Amazon Redshift проводить анализ и машинное обучение в режиме, приближенном к реальному времени, с использованием петабайтов данных. Это полностью управляемое решение, которое делает транзакционные данные из Amazon Aurora доступными в Amazon Redshift за считанные секунды после их записи. С помощью Amazon Aurora без извлечения, преобразования и загрузки данных в Amazon Redshift клиенты просто выбирают таблицы Amazon Aurora, содержащие данные, которые они хотят проанализировать с использованием Amazon Redshift, и эта возможность без проблем реплицирует схему и данные в Amazon Redshift. Благодаря этому клиентам все меньше требуется самостоятельно создавать сложные конвейеры данных и управлять ими. Вместо этого они могут уделить все внимание улучшению приложений. С помощью Amazon Aurora без извлечения, преобразования и загрузки данных в Amazon Redshift клиенты могут реплицировать данные из нескольких кластеров баз данных Amazon Aurora в один и тот же инстанс Amazon Redshift, чтобы получать комплексную аналитическую информацию в нескольких приложениях и при этом консолидировать свои основные аналитические ресурсы, достигая значительного снижения затрат и повышения эксплуатационной эффективности. С помощью Amazon Aurora без извлечения, преобразования и загрузки данных в Amazon Redshift клиенты могут также использовать базовые возможности аналитики и машинного обучения Amazon Redshift, такие как материализованные представления, совместное использование данных и федеративный доступ к нескольким хранилищам и озерам данных. Это позволяет клиентам сочетать возможности работы в режиме, приближенному к реальному времени, с базовой аналитикой для эффективного формирования чувствительной ко времени аналитической информации, на которой основываются экономические решения. Кроме того, клиенты используют Amazon Aurora для транзакций, а Amazon Redshift – для аналитики, поэтому вычислительные ресурсы не используются совместно, что обеспечивает производительность и стабильность решения.

Интеграция Amazon Aurora с Amazon Redshift с нулевым использованием ETL обеспечивает беспрепятственную интеграцию двух сервисов для транзакционной аналитики.

Потоковые данные отличаются от традиционных таблиц баз данных тем, что когда вы отправляете запрос к потоку, вы захватываете эволюцию отношения, меняющегося со временем. С другой стороны, таблицы захватывают моментальный снимок этого меняющегося со временем отношения. Клиенты Amazon Redshift знакомы с работой с обычными таблицами и проводят последующую обработку (то есть преобразование) данных с помощью обычной пакетной модели, например ELT. Мы предоставляем способ использования материализованных представлений (MV) Redshift, чтобы клиенты могли с легкостью материализовать представление потока в определенном моменте времени, накопленное вплоть до момента выполнения запроса, насколько возможно быстро, чтобы обеспечить поддержку рабочих потоков ELT.

Ниже приведены основные примеры использования.

• Центральный кластер ETL предоставляет общий доступ к данным в кластерах бизнес-аналитики, чтобы обеспечить изоляцию рабочих нагрузок чтения и возможность взимать с них плату за доступ.
• Поставщик данных предоставляет общий доступ к данным внешним потребителям.
• Единые наборы данных (о клиентах, продуктах и так далее) совместно используются несколькими бизнес-подразделениями и участвуют в подготовке аналитики и исследованиях данных в пределах всей организации.
• Децентрализация управления хранилищем данных для упрощения процессов.
• Совместное использование данных в средах разработки, тестирования и в рабочей среде.
• Доступ к данным Redshift из другого аналитического сервиса AWS.

С помощью запросов между базами данных вы можете легко получать и объединять данные из любой базы данных Redshift, к которой имеете доступ, независимо от того, к какой именно базе данных вы подключены. Вы можете собирать данные из локальных баз в кластере и общих наборов данных, доступных через удаленные кластеры. Запросы между базами данных позволяют гибко организовывать данные в виде отдельных баз данных для поддержки многопользовательских систем.

Обмен данными AWS упрощает для всех клиентов AWS безопасный обмен данными и использование данных сторонних организаций на платформе AWS. Аналитики данных, специалисты по работе с данными, менеджеры продуктов, менеджеры портфелей, количественные аналитики, специалисты по клиническим исследованиям и разработчики из любой отрасли всегда ищут возможности применить новые данные для анализа, обучения моделей машинного обучения и принятия решений на основе данных. Но пока не существует единого расположения для поиска данных от разных поставщиков, а также единых стандартов предоставления таких данных. Это означает, что всем приходится мириться с разрозненным набором физических носителей, учетных данных для доступа к FTP и обращений к узкоспециализированным API. С другой стороны, многие организации готовы предоставить доступ к своим данным для исследований и коммерческих целей, но не могут себе позволить создание и поддержку систем и технологий предоставления данных, управления правами и платежами. Все это дополнительно затрудняет получение ценной информации.

Бессерверный сервис Amazon Redshift автоматически предоставляет ресурсы хранилища данных и проводит интеллектуальное масштабирование базовых ресурсов. Бессерверный сервис Amazon Redshift регулирует объем ресурсов за считанные секунды, чтобы обеспечить стабильно высокую производительность и упростить операции даже для самых требовательных и изменчивых рабочих нагрузок. С возможностью параллельного масштабирования можно обслуживать неограниченное количество одновременно работающих пользователей и выполняемых запросов, не теряя производительности при действиях с запросами. При включенной возможности параллельного масштабирования Amazon Redshift автоматически увеличивает объем ресурсов кластера, когда увеличивается очередь запросов.

Чтобы повысить производительность запросов или скорость отклика процессора, памяти или операций ввода‑вывода при ручном масштабировании, можно увеличить количество узлов в кластере хранилища данных. Для этого используйте возможность эластичного изменения размера кластера в Консоли управления AWS или API ModifyCluster. Изменения параметров кластера вступают в действие мгновенно. Метрики использования вычислительных ресурсов, хранилища и трафика чтения и записи данных в кластере хранилища Redshift доступны для бесплатного просмотра посредством Консоли управления AWS или Amazon CloudWatch API. Можно также создать собственные метрики с помощью возможностей Amazon CloudWatch по созданию пользовательских метрик.

С помощью Amazon Redshift Spectrum можно запускать несколько кластеров Redshift, имеющих доступ к одним и тем же данным в Amazon S3. Можно применять разные кластеры для разных примеров использования. Например, один кластер можно использовать для стандартных отчетов, а другой – для исследовательских запросов. Отдел маркетинга может использовать собственные кластеры, которые отличаются от кластеров операционной группы. Redshift Spectrum автоматически распределяет выполнение запроса нескольким исполнителям Redshift Spectrum из общего пула ресурсов для считывания и обработки данных из Amazon S3 и возвращает результаты в кластер Redshift для дальнейшей обработки.

Это зависит от ряда факторов. При использовании функции параллельного масштабирования кластер может выполнять операции считывания и записи в полном объеме. При использовании функции эластичного изменения размера кластер становится недоступным в течение 4–8 минут (времени, необходимом для изменения размера). При использовании функции эластичности управляемого хранилища Redshift RA3 кластер остается полностью доступным, а данные автоматически перемещаются между управляемым хранилищем и вычислительными узлами.

Эластичное изменение размера позволяет управлять производительностью отдельного кластера Redshift, в считаные минуты добавляя или удаляя узлы. Например, повышение ETL‑нагрузок в определенные часы в конце дня или месяца, связанные с подготовкой отчетов, может потребовать выделения дополнительных ресурсов Amazon Redshift для своевременного выполнение работы. В отличие от эластичного изменения размера, возможность параллельного масштабирования выделяет дополнительные кластерные ресурсы для увеличения общего количества параллельно выполняемых операций.

Нет. Кластеры параллельного масштабирования представляют собой большой пул масштабируемых ресурсов Amazon Redshift, к которым клиенты не имеют прямого доступа.

Amazon Redshift поддерживает лучшую в отрасли систему безопасности с интеграцией управления идентификацией и федерацией для единого входа (SSO), многофакторной аутентификацией, контролем доступа на уровне столбцов, контролем доступа на основе ролей и Виртуальным частным облаком Amazon (Amazon VPC). При использовании Amazon Redshift ваши данные зашифрованы как при передаче, так и при хранении. Все возможности Amazon Redshift по обеспечению безопасности предлагаются в готовом виде без дополнительной платы для удовлетворения самых строгих требований безопасности, конфиденциальности и соответствию нормативным требованиям. Ваше преимущество в том, что AWS соответствует большему количеству стандартов и имеет больше сертификатов соответствия, чем какой-либо другой поставщик, в том числе ISO 27001, SOC, HIPAA/HITECH и FedRAMP.

Да, Amazon Redshift поддерживает управление доступом на основе ролей. Управление доступом на уровне строк позволяет назначать пользователю одну или несколько ролей, а также назначать системные и объектные разрешения по ролям. Можно использовать предопределенные системные роли: пользователь root, администратор баз данных, оператор и администраторы безопасности. Или можно создать свои собственные роли.

Определяемые пользователем функции (UDF) в AWS Lambda позволяют использовать функцию AWS Lambda в качестве определяемой пользователем функции в Amazon Redshift и вызывать ее в запросах Redshift SQL. Эта возможность позволяет создавать собственные расширения для SQL-запроса, чтобы обеспечить более тесную интеграцию с другими службами и продуктами сторонних производителей. Вы можете создавать UDF Lambda для включения внешней токенизации, маскировки данных, сохранения и удаления идентификационных данных за счет интеграции с такими поставщиками, как Protegrity, а также для организации или снятия защиты конфиденциальных данных на основе разрешений и групп пользователя в ходе обработки запроса.

С помощью динамической маскировки данных клиенты с легкостью могут защитить свои конфиденциальные данные и обеспечить точное управление доступом, управляя политиками маскировки данных. Предположим, у вас есть многопользовательские приложения, и в этих приложениях пользователи и объекты имеют конфиденциальные данные, которые нельзя разглашать всем пользователям. У вас есть требования по предоставлению различных уровней детализации безопасности, которые будут назначаться для различных групп пользователей. Динамическая маскировка данных Redshift может настраиваться и предоставляет пользователям возможность определить непротиворечивые и необратимые замаскированные значения данных с сохранением формата. Когда возможность становится общедоступной, вы сразу же начинаете ее использовать. Администраторы безопасности могут создать и применить политики с помощью всего лишь нескольких команд.

Да. Клиенты, которые хотят использовать своих поставщиков корпоративных удостоверений, таких как Microsoft Azure Active Directory, службы федерации Active Directory, Okta, Ping Federate или других поставщиков удостоверений, совместимых с SAML, могут настроить Amazon Redshift для обеспечения единого входа. В кластер Amazon Redshift можно войти, используя удостоверения Microsoft Azure Active Directory (AD). Это позволяет войти в Redshift без дублирования удостоверений Azure Active Directory в Redshift.

Да. Многофакторную аутентификацию (MFA) можно использовать для дополнительной безопасности при аутентификации в кластере Amazon Redshift.

Amazon Redshift автоматически обнаружит и заменит отказавший узел кластера хранилища данных. В кластерах Dense Compute (DC) и Dense Storage (DS2) данные хранятся прямо на вычислительных узлах, чтобы гарантировать высокую надежность данных. При замене такого узла все данные обновляются из зеркальной копии, сохраненной на другом узле. Кластеры RA3 и бессерверный вариант Redshift такая проблема вовсе не затрагивает, так как все данные хранятся в Amazon S3 и попадают на локальный диск только в качестве элементов кэша. Кластер хранилища станет доступен для запросов и обновлений, как только новый узел будет выделен и добавлен к базе данных. Amazon Redshift сразу же обеспечит его доступность и в первую очередь направит на него из хранилища Amazon S3 наиболее часто запрашиваемые данные, что позволит быстро возобновить выполнение запросов. Кластеры, состоящие из одного узла, не поддерживают репликацию данных. Для них в случае сбоя накопителя требуется восстановление кластера из снимка состояния в хранилище S3. В кластерах рабочей среды рекомендуется использовать не менее двух узлов.

Если зона доступности вашего кластера хранилища данных Amazon Redshift развернута в одной зоне доступности и становится недоступной, Amazon Redshift автоматически перемещает кластер в другую зону доступности (AZ) AWS без потери данных и изменения приложений. Чтобы пользоваться этой функцией, необходимо разрешить перемещение данных в настройках кластера.

В отличие от развертывания в одной зоне доступности, теперь клиенты могут повысить доступность Redshift, пользуясь хранилищем данных в нескольких зонах доступности. Развертывание в нескольких зонах доступности позволяет вам использовать свое хранилище данных в нескольких зонах доступности AWS (AZ) одновременно и продолжать работать в случае непредвиденной аварии. Для обеспечения непрерывности бизнеса не требуется изменять приложения, поскольку управление развертыванием в нескольких зонах доступности осуществляется с использованием одного адреса. Развертывания в нескольких зонах доступности сокращают время восстановления, гарантируя автоматическое восстановление ресурсов и предназначены для клиентов с важнейшими для бизнеса аналитическими приложениями, которым требуются наивысшие уровни доступности и устойчивость к сбоям зон доступности. Также это позволяет клиентам реализовать решение, которое в большей степени соответствует рекомендациям принципа «Надежность» Платформы AWS Well-Architected. Подробнее о развертывании Amazon Redshift в нескольких зонах доступности здесь.

RPO – это аббревиатура от Recovery Point Objective (целевая точка восстановления). Этот термин означает гарантию актуальности данных в случае аварии. RPO – это максимальное приемлемое время с момента создания предыдущей точки восстановления данных. Эти термины определяют то, что считается приемлемой потерей данных с момента создания предыдущей точки восстановления до прерывания обслуживания. Развертывание Redshift в нескольких зонах доступности поддерживает RPO = 0. Это означает, что актуальность данных в случае сбоя гарантирована. Наши предпусковые тесты показали, что при развертывании Amazon Redshift в нескольких зонах доступности время RTO составляет до 60 секунд или меньше в маловероятном случае сбоя в зоне доступности.

Возможность Redshift Relocation по умолчанию включена на всех новых кластерах и бессерверных адресах RA3, что позволяет перезапустить хранилище данных в другой зоне доступности в случае крупномасштабного простоя без потери данных и дополнительных затрат. За использование Relocate плата не взимается, но существуют ограничения. Они заключаются в том, что это лучший подход к обеспечению доступности ресурсов в восстанавливаемой зоне доступности, а на RTO могут влиять и другие проблемы, относящиеся к запуску нового кластера. Это может привести к тому, что время восстановления составит от 10 до 60 минут. Redshift в нескольких зонах доступности отвечает требованиям высокой доступности, обеспечивая RTO в десятые доли секунды и гарантируя непрерывную работу, поскольку не подвержен влиянию ограничения ресурсов или других потенциальных проблем создания нового кластера.

Да. В Amazon Redshift используется стандартный язык SQL, а доступ к нему осуществляется посредством стандартных драйверов JDBC и ODBC. Драйверы JDBC и ODBC для Amazon Redshift можно загрузить на вкладке подключения клиента в консоли Redshift. Мы проверили интеграцию сервиса с широко распространенными решениями бизнес‑аналитики и ETL. Для многих из них доступны бесплатные пробные версии, с помощью которых можно приступить к загрузке и анализу данных. На Торговой площадке AWS также можно найти решения для работы с Amazon Redshift, развертывание и настройка которых выполняется за считанные минуты.

Amazon Redshift Spectrum поддерживает все клиентские инструменты Amazon Redshift. Клиентские инструменты могут продолжать подключаться к адресу кластера Amazon Redshift с использованием соединений ODBC или JDBC. Никаких изменений не требуется.

Для доступа к таблицам в Redshift Spectrum используется тот же синтаксис и предоставляются такие же возможности запросов, как для таблиц в локальном хранилище кластера Redshift. Ссылки на внешние таблицы создаются с помощью имени схемы, определенного командой CREATE EXTERNAL SCHEMA, в которой они были зарегистрированы.

В настоящее время Amazon Redshift Spectrum поддерживает множество форматов данных с открытым исходным кодом, включая Avro, CSV, Grok, Amazon Ion, JSON, ORC, Parquet, RCFile, RegexSerDe, Sequence, Text и TSV. <br>В настоящее время Amazon Redshift Spectrum поддерживает сжатие Gzip и Snappy.

Как и в случае с локальными таблицами, чтобы выбрать нужную таблицу, можно использовать имя схемы, введя параметр schema_name.table_name в запросе.

Да. Команда CREATE EXTERNAL SCHEMA поддерживает метаданные Hive Metastore. В настоящее время для Hive Metastore не поддерживается DDL.

Чтобы получить эту информацию, можно сделать запрос по системной таблице SVV_EXTERNAL_TABLES.

Да, функция Amazon Redshift ML позволяет пользователям SQL легко создавать, обучать и развертывать модели машинного обучения (ML) с помощью распространенных команд SQL. Amazon Redshift ML позволяет обрабатывать свои данные в Amazon Redshift с помощью полностью управляемой службы машинного обучения Amazon SageMaker. Amazon Redshift поддерживает неконтролируемое обучение (методом k-средних) и контролируемое обучение (по алгоритмам Autopilot, XGBoost и MLP). Вы также можете использовать языковые сервисы AWS на основе искусственного интеллекта для перевода, редактирования и анализа текстовых полей в SQL-запросах с помощью предварительно созданных функций Lambda UDF – см. публикацию в блоге.

Amazon Redshift предоставляет API данных, который позволяет без проблем получать доступ к данным из Amazon Redshift с помощью всех типов традиционных, оптимизированных для облака и контейнерных бессерверных приложений на основе веб-сервисов и управляемых событиями приложений. API данных упрощает доступ к Amazon Redshift, и вам не нужно настраивать драйверы и подключения к базе данных. Вместо этого можно запускать команды SQL в кластере Amazon Redshift, просто вызывая защищенный адрес API, предоставляемый API данных. API данных обеспечивает управление подключениями к базе данных и буферизацию данных. API данных является асинхронным, поэтому необходимые результаты можно получить позже. Результаты обработки запроса хранятся 24 часа.

API данных поддерживает как учетные данные IAM, так и секретный ключ от AWS Secrets Manager. API данных поддерживает учетные данные AWS Identity and Access Management (IAM), поэтому вы можете пользоваться услугами поставщиков учетных данных, например Okta или Azure Active Directory, а также учетными данными баз данных, хранящимися в Secrets Manager, без передачи таких данных через вызовы API.

Да, вы можете использовать API данных через интерфейс командной строки AWS, используя параметр aws redshift-data.

Вы можете использовать API данных с другими сервисами, например AWS Lambda, AWS Cloud9, AWS AppSync и Amazon EventBridge.

Нет, отдельная плата за использование API данных не взимается.

Интеграция с нулевым использованием ETL – это набор полностью управляемых AWS интеграций, которые устраняют или минимизируют необходимость создания конвейеров извлечения, преобразования и загрузки данных (ETL). Нулевое использование ETL делает данные из различных операционных источников, транзакционных источников и корпоративных приложений более доступными в SageMaker Lakehouse и Amazon Redshift. ETL – это процесс объединения, очистки и упорядочивания данных из различных источников, чтобы подготовить их к использованию в рабочих нагрузках для аналитики, искусственного интеллекта и машинного обучения. Традиционные процессы ETL требуют много времени и сложны в разработке, обслуживании и масштабировании. Интеграция с нулевым использованием ETL упрощает перемещение данных без необходимости создавать и обслуживать конвейеры ETL.

Посетите раздел о нулевом использовании ETL, чтобы узнать больше.

Интеграции с нулевым использованием ETL решают многие из существующих проблем, связанных с перемещением данных в традиционных процессах ETL. Некоторые из таких проблем приведены ниже.

• Увеличение сложности системы из-за запутанных правил сопоставления данных, обработки ошибок и требований безопасности.
• Дополнительные расходы, связанные с ростом объемов данных, модернизацией и обслуживанием инфраструктуры.
• Задержки с выводом решений для аналитики, искусственного интеллекта и машинного обучения из-за разработки и развертывания пользовательского кода, в результате чего упускаются возможности для работы с актуальными примерами использования.

• Повышенная гибкость: интеграция с нулевым использованием ETL упрощает архитектуру данных и сокращает усилия по их проектированию. Она позволяет добавлять новые источники данных без необходимости повторно обрабатывать большие объемы информации. Такие гибкие возможности позволяют легко принимать решения на основе данных и быстро внедрять инновации.
• Экономическая эффективность: в решениях для интеграции данных с нулевым использованием ETL применяются оптимизированные для облака и масштабируемые технологии, позволяющие компаниям сокращать расходы в зависимости от фактического применения и потребностей в обработке данных. Организации уменьшают затраты на инфраструктуру и обслуживание, а также оптимизируют усилия по разработке.
• Быстрое получение информации: традиционные процессы ETL зачастую предусматривают регулярные пакетные обновления, что приводит к задержкам во время получения доступа к данным. А вот интеграции с нулевым использованием ETL обеспечивают доступ к данным практически в режиме реального времени, что позволяет получать более свежие данные для аналитики, искусственного интеллекта и машинного обучения, а также отчетности. Таким образом вы собираете более точные и оперативные аналитические данные для таких сценариев использования, как информационные панели, обновляемые в режиме реального времени, оптимизированный игровой процесс, мониторинг качества данных и анализ поведения клиентов. Организации могут с большей уверенностью строить прогнозы на основе данных, улучшать качество обслуживания клиентов и внедрять анализ на основе данных в масштабах всего бизнеса.

На re:Invent 2024 мы представим следующие четыре интеграции с нулевым использованием ETL:

• Поддержка Amazon SageMaker Lakehouse и Amazon Redshift для интеграций с нулевым использованием ETL из приложений
• Интеграция Amazon DynamoDB с нулевым использованием ETL с Amazon SageMaker Lakehouse
• Интеграция Сервиса Amazon OpenSearch с нулевым использованием ETL с Журналами Amazon CloudWatch
• Интеграция Сервиса Amazon OpenSearch с нулевым использованием ETL с Amazon Security Lake

С момента запуска интеграций с нулевым использованием ETL мы реализовали семь интеграций:

• Интеграция Amazon Aurora MySQL с Amazon Redshift, с нулевым использованием ETL
• Интеграция Amazon Aurora PostgreSQL с нулевым использованием ETL в Amazon Redshift
• Интеграция Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) для MySQL с нулевым использованием ETL с Amazon Redshift
• Интеграция Amazon DynamoDB с Сервисом Amazon OpenSearch с нулевым использованием ETL
• Интеграция Amazon DocumentDB с нулевым использованием ETL c сервисом Amazon OpenSearch
• Интеграция Сервиса Amazon OpenSearch с нулевым использованием ETL c Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)
• Интеграция Amazon DynamoDB с нулевым использованием ETL с Amazon Redshift

Чтобы узнать больше о ценообразовании, посетите страницы с ценами на Amazon Redshift, AWS Glue и SageMaker Lakehouse.

Чтобы узнать больше о нулевом использовании ETL, посетите соответствующую страницу.

Вот несколько основных аспектов, касающихся внесения изменений в схему:

• Такие операторы DDL, как CREATE TABLE, ALTER TABLE, DROP TABLE и т. д., автоматически реплицируются из Aurora в Amazon Redshift.
• В ходе интеграции выполняются необходимые проверки и корректировки таблиц Amazon Redshift на предмет изменений в реплицированных схемах. Например, при добавлении столбца в Aurora такой столбец добавится и в Amazon Redshift.
• Репликация и синхронизация схем автоматически происходят в режиме реального времени с минимальной задержкой между исходной и целевой базами данных.
• Согласованность схем сохраняется даже тогда, когда изменения в DML происходят параллельно с изменениями в DDL.

Вы можете создать материализованные представления в локальной базе данных Amazon Redshift для преобразования данных, реплицированных с помощью интеграции с нулевым использованием ETL. Подключитесь к локальной базе данных и используйте запросы между базами данных для доступа к целевым базам данных. Можно использовать полные имена объектов, состоящие из трех частей (название-целевой-базы.название-схемы.название-таблицы), либо создать внешнюю схему, ссылающуюся на целевую базу данных и пару схем, и использовать обозначение, состоящее из двух частей (название-внешней-схемы.название-таблицы).

Кластеры Amazon Redshift RA3 и сервис Amazon Redshift Serverless используют управляемое хранилище Redshift, в котором всегда доступна самая актуальная копия данных. Кластеры DS2 и DC2 отражают данные кластера, чтобы поддерживать наиболее актуальную копию данных на случай сбоя. Резервные копии автоматически создаются на всех типах кластеров Redshift и сохраняются в течение 24 часов, а для бессерверного варианта предоставляются точки восстановления за последние 24 часа

Вы также можете создавать дополнительные резервные копии, которые будут сохраняться неограниченно долго. Резервные копии можно создавать в любой момент, а также преобразовывать автоматически созданные резервные копии Amazon Redshift или точки восстановления Amazon Redshift Serverless в пользовательские резервные копии для длительного хранения.

Сервис Amazon Redshift может также асинхронно копировать снимки состояния или точки восстановления в хранилище Amazon S3 другого региона для аварийного восстановления.

Объем бесплатного хранилища резервных копий в кластере DS2 или DC2 ограничен и равен общему объему хранилища узлов кластера. Такое бесплатное хранилище предоставляется только для активных кластеров.

Например, если общий объем хранилища данных составляет 8 ТБ, бесплатно вам будет предоставлено не более 8 ТБ для хранения резервных копий. Чтобы продлить срок хранения резервных копий, воспользуйтесь Консолью управления AWS или Amazon Redshift API. Подробные сведения об автоматическом создании снимков состояния содержатся в Руководстве по управлению Amazon Redshift.

Amazon Redshift выполняет резервное копирование только тех данных, которые были изменены, поэтому большая часть снимков состояния занимает небольшой объем в бесплатном хранилище резервных копий. Когда требуется восстановить резервную копию, можно получить доступ ко всем автоматически созданным резервным копиям за соответствующий период хранения. Когда вы выберете резервную копию для восстановления, сервис выделит новый кластер хранилища данных и восстановит данные в него.

Для управления сроками хранения автоматизированных резервных копий измените параметр RetentionPeriod через Консоль управления AWS или ModifyCluster API. Если вы хотите полностью отключить автоматическое резервное копирование, сделайте период хранения равным нулю (не рекомендуется).

При удалении кластера хранилища данных можно создать снимок его состояния на момент удаления. Это позволит при необходимости восстановить удаленный кластер позднее. Все снимки состояния кластера хранилища данных, созданные ранее вручную, будут сохранены. Плата за их хранение до момента удаления пользователем будет начисляться в соответствии со стандартными тарифами Amazon S3.

Метрики использования вычислительных ресурсов, хранилища и трафика чтения и записи данных в кластере хранилища данных Amazon Redshift доступны для бесплатного просмотра посредством Консоли управления AWS или Amazon CloudWatch API. Можно также создать дополнительные собственные метрики с помощью возможностей Amazon CloudWatch по созданию пользовательских метрик. В Консоли управления AWS есть панель управления мониторингом, с помощью которой можно отслеживать работоспособность и производительность всех кластеров. Информация о производительности запросов и кластеров Amazon Redshift также доступна через Консоль управления AWS. Эта информация позволяет увидеть, какие пользователи и запросы потребляют наибольшее количество системных ресурсов, и определить причины снижения производительности, просматривая планы запросов и статистику их выполнения. Кроме того, с помощью этой панели можно контролировать использование ресурсов каждого из вычислительных узлов с целью эффективного распределения данных и запросов по всем узлам.

Amazon Redshift периодически осуществляет техническое обслуживание, во время которого устанавливает в кластере пользователя исправления, дополнения и новые возможности. Изменить запланированный интервал обслуживания можно путем изменения кластера программным способом либо с помощью консоли Redshift. Во время интервала обслуживания кластер Amazon Redshift недоступен для работы в нормальном режиме. Дополнительные сведения об окнах и графиках обслуживания по регионам см. в разделе Окна обслуживания Руководства по управлению Amazon Redshift.