คุณสมบัติของ Amazon Redshift

Amazon Redshift ช่วยเร่งเวลาในการเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกได้เร็วยิ่งขึ้น ด้วยคลังข้อมูลระบบคลาวด์ที่รวดเร็ว ง่ายดาย และปลอดภัยในทุกขนาด

ในแต่ละปีเราทำการปรับปรุงคุณสมบัติและผลิตภัณฑ์เป็นร้อย ๆ อย่างตามการใช้งานและคำติชมจากลูกค้า ดูเพิ่มเติมว่ามีอะไรใหม่

มุ่งเน้นการรับข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลต่างๆ ได้ในไม่กี่วินาที แล้วส่งมอบผลลัพธ์ทางธุรกิจโดยไม่ต้องกังวลเกี่ยวกับการจัดการคลังข้อมูลของคุณ

Amazon Redshift แบบไม่ต้องใช้เซิร์ฟเวอร์: Amazon Redshift แบบไม่ต้องใช้เซิร์ฟเวอร์ คือตัวเลือกแบบไร้เซิร์ฟเวอร์ของ Amazon Redshift ที่ทำให้การเรียกใช้และการปรับขนาดการวิเคราะห์เป็นเรื่องง่ายได้ในไม่กี่วินาที โดยไม่จำเป็นต้องตั้งค่าและจัดการโครงสร้างพื้นฐานของคลังข้อมูล Redshift แบบไม่ต้องใช้เซิร์ฟเวอร์ ช่วยให้ผู้ใช้ทุกคน รวมถึงนักวิเคราะห์ข้อมูล นักพัฒนา นักธุรกิจ และนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ได้รับข้อมูลเชิงลึกจากคลังข้อมูลเพียงแค่โหลดและสืบค้นข้อมูลในคลังข้อมูล เรียนรู้เพิ่มเติม

โปรแกรมแก้ไขคิวรี v2: ใช้ SQL เพื่อทำให้นักวิเคราะห์ข้อมูล วิศวกรข้อมูล และผู้ใช้ SQL รายอื่นๆ สามารถเข้าถึงข้อมูลของ Amazon Redshift และ Data Lake ได้มากขึ้นด้วยเวิร์กเบนช์นักวิเคราะห์บนเว็บสำหรับการสำรวจและวิเคราะห์ข้อมูล โปรแกรมแก้ไขคิวรี v2 ช่วยคุณในการแสดงภาพของผลลัพธ์การสืบค้นได้ในคลิกเดียว สร้างสคีมาและตาราง โหลดข้อมูลเป็นรูปภาพ และเรียกดูอ็อบเจกต์ของฐานข้อมูล ทั้งยังมีตัวแก้ไขที่ใช้งานง่ายสำหรับการเขียนและแชร์การสืบค้น การวิเคราะห์ การแสดงข้อมูลด้วยภาพ และการอธิบายประกอบของ SQL โดยสามารถแชร์กับเพื่อนร่วมทีมได้อย่างปลอดภัยอีกด้วย

การออกแบบตารางแบบอัตโนมัติ: Amazon Redshift ตรวจสอบปริมาณงานของผู้ใช้และใช้อัลกอริทึมที่ซับซ้อนในการค้นหาวิธีปรับปรุงรูปแบบทางกายภาพของข้อมูลเพื่อเพิ่มความเร็วในการสืบค้น การเพิ่มประสิทธิภาพตารางอัตโนมัติจะเลือกคีย์การจัดเรียงและการเผยแพร่ที่ดีที่สุดเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพให้กับปริมาณงานของคลัสเตอร์ หาก Amazon Redshift พิจารณาว่าการใช้คีย์จะช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพของคลัสเตอร์ได้ ตารางจะถูกเปลี่ยนแปลงโดยอัตโนมัติโดยไม่ต้องมีการแทรกแซงจากผู้ดูแลระบบ คุณสมบัติเพิ่มเติมอย่าง Automatic Vacuum Delete, Automatic Table Sort และ Automatic Analyze ช่วยลดความจำเป็นในการบำรุงรักษาและการปรับแต่งคลัสเตอร์ของ Redshift ด้วยตนเอง เพื่อให้ได้ประสิทธิภาพที่ดีที่สุดสำหรับคลัสเตอร์ใหม่และปริมาณงานการผลิต

การสืบค้นโดยใช้เครื่องมือของคุณเอง: Amazon Redshift มอบความยืดหยุ่นในการเรียกใช้การสืบค้นภายใน Console หรือเชื่อมต่อเครื่องมือไคลเอนต์ SQL, ไลบรารี หรือเครื่องมือวิทยาศาสตร์ข้อมูลต่างๆ เช่น Amazon Quicksight, Tableau, PowerBI, QueryBook และ Jupyter Notebook

API ที่เรียบง่ายเพื่อโต้ตอบกับ Amazon Redshift: Amazon Redshift ให้คุณเข้าถึงข้อมูลได้อย่างสะดวกด้วยแอปพลิเคชันบนบริการเว็บแบบ cloud-native ดั้งเดิมที่ไร้เซิร์ฟเวอร์และอยู่ในคอนเทนเนอร์ทุกประเภท รวมถึงแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์ Data API ของ Amazon Redshift ช่วยลดความซับซ้อนในการเข้าถึงข้อมูล นำเข้าข้อมูล และส่งออกข้อมูลจากภาษาเขียนโปรแกรมและแพลตฟอร์มที่สนับสนุนโดย AWS SDK เช่น Python, Go, Java, Node.js, PHP, Ruby และ C++ Data API ขจัดความจำเป็นในการกำหนดค่าไดรเวอร์และจัดการการเชื่อมต่อฐานข้อมูล คุณสามารถเรียกใช้คำสั่ง SQL ไปยังคลัสเตอร์ Amazon Redshift ได้อย่างง่ายดายเพียงแค่เรียกตำแหน่งข้อมูล API ที่ปลอดภัยซึ่งได้รับจาก Data API Data API ดูแลในส่วนของการจัดการการเชื่อมต่อฐานข้อมูลและการบัฟเฟอร์ข้อมูล และ Data API เป็นแบบอะซิงโครนัส คุณจึงสามารถดึงผลลัพธ์ได้ในภายหลัง ผลการสืบค้นของคุณจะถูกจัดเก็บเป็นเวลา 24 ชั่วโมง

ความทนต่อข้อผิดพลาด: มีคุณสมบัติมากมายที่เพิ่มความน่าเชื่อถือให้กับคลัสเตอร์คลังข้อมูลของคุณได้ ตัวอย่างเช่น Amazon Redshift จะเฝ้าติดตามความสมบูรณ์ของคลัสเตอร์อย่างต่อเนื่อง และจำลองข้อมูลซ้ำจากไดรฟ์ที่ผิดพลาดโดยอัตโนมัติ และเปลี่ยนโหนดหากจำเป็น เพื่อให้เกิดความคงทนต่อข้อผิดพลาด นอกจากนี้ยังสามารถย้ายคลัสเตอร์ไปยัง Availability Zone (AZ) ทางเลือกโดยไม่มีข้อมูลสูญหายหรือเกิดการเปลี่ยนแปลงกับแอปพลิเคชันได้อีกด้วย

รับข้อมูลเชิงลึกแบบเบ็ดเสร็จที่ทำงานแบบเรียลไทม์และการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ต่อข้อมูลที่ซับซ้อน ซึ่งมีการปรับขนาดทั่วทั้งฐานข้อมูลเชิงปฏิบัติการ, Data Lake, คลังข้อมูล และชุดข้อมูลของบริษัทอื่นกว่าพันรายการ

การสืบค้นภายนอก: ความสามารถในการสืบค้นภายนอกแบบใหม่ใน Amazon Redshift ช่วยให้คุณเข้าถึงฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ที่ดำเนินงานอยู่ได้ สืบค้นข้อมูลสดในฐานข้อมูล Amazon Relational Database Service (RDS) และ Aurora PostgreSQL และ RDS MySQL และ Aurora MySQL ได้มากกว่าหนึ่งฐานข้อมูล เพื่อให้สามารถมองเห็นการดำเนินธุรกิจอย่างเต็มรูปแบบได้ทันทีโดยไม่ต้องมีการเคลื่อนย้ายข้อมูล คุณสามารถรวมข้อมูลจากคลังข้อมูล Redshift, ข้อมูลใน Data Lake และข้อมูลใหม่ในพื้นที่จัดเก็บที่ใช้งานอยู่ของคุณเพื่อให้สามารถตัดสินใจด้วยข้อมูลได้ดีขึ้น Amazon Redshift ให้การเพิ่มประสิทธิภาพที่ซับซ้อนเพื่อลดการเคลื่อนย้ายข้อมูลข้ามเครือข่าย แล้วเสริมด้วยการประมวลผลแบบขนานปริมาณมหาศาลสำหรับการสืบค้นที่มีประสิทธิภาพสูง เรียนรู้เพิ่มเติม

สืบค้นและส่งออกข้อมูลไปและกลับ Data Lake ของคุณ: ไม่มีคลังเก็บข้อมูลบนระบบคลาวด์อื่นใดที่จะทำให้ทั้งการสืบค้นข้อมูลและการเขียนข้อมูลกลับไปยัง Data Lake ของคุณในรูปแบบเปิดเป็นเรื่องง่ายได้เท่านี้อีกแล้ว คุณสามารถสืบค้นรูปแบบไฟล์เปิด เช่น Parquet, ORC, JSON, Avro, CSV และอื่นๆ โดยตรงใน S3 ได้โดยใช้ ANSI SQL ที่คุณคุ้นเคย หากต้องการส่งออกข้อมูลไปยัง Data Lake เพียงแค่ใช้คำสั่ง Amazon Redshift UNLOAD ในโค้ด SQL แล้วระบุรูปแบบไฟล์เป็น Parquet หลังจากนั้น Amazon Redshift จะดูแลการจัดรูปแบบข้อมูลและการเคลื่อนย้ายข้อมูลเข้าไปใน S3 ให้โดยอัตโนมัติ การดำเนินการนี้ช่วยให้คุณมีความยืดหยุ่นในการจัดเก็บข้อมูลที่มีโครงสร้างซับซ้อนที่ต้องเข้าถึงบ่อยและข้อมูลแบบกึ่งมีโครงสร้างในคลังเก็บข้อมูล Amazon Redshift ในขณะที่ยังคงติดต่อกับข้อมูลใน Amazon S3 ที่มีโครงสร้าง กึ่งโครงสร้าง และไม่มีโครงสร้างระดับเอกซะไบต์ได้เสมอ การส่งออกข้อมูลจาก Amazon Redshift กลับไปยัง Data Lake ของคุณจะเปิดโอกาสให้คุณวิเคราะห์ข้อมูลได้มากขึ้นด้วยบริการของ AWS อย่าง Amazon Athena, Amazon EMR และ Amazon SageMaker

การผสานรวมกับบริการของ AWS: การผสานรวมกับบริการของ AWS, ฐานข้อมูล และบริการแมชชีนเลิร์นนิง ทำให้การจัดการกับเวิร์กโฟลว์การวิเคราะห์ที่สมบูรณ์เป็นเรื่องง่ายยิ่งขึ้นโดยไม่มีอุปสรรคใดๆ ทั้งสิ้น ตัวอย่างเช่น AWS Lake Formation เป็นบริการที่ทำให้การตั้งค่า Data Lake ที่มีความปลอดภัยเป็นเรื่องง่ายได้ในไม่กี่วัน AWS Glue สามารถแยก แปลง และโหลดข้อมูล (ETL) เข้าสู่ Amazon Redshift ได้ Amazon Kinesis Data Firehose เป็นวิธีการที่ง่ายที่สุดในการบันทึก แปลง และโหลดการสตรีมข้อมูลเข้าสู่ Amazon Redshift เพื่อทำการวิเคราะห์ในแบบใกล้เคียงเรียลไทม์ได้ คุณสามารถใช้ Amazon EMR ในการประมวลผลข้อมูลโดยใช้ Hadoop/Spark แล้วโหลดเอาต์พุตที่ได้ไปยัง Amazon Redshift เพื่อ BI และทำการวิเคราะห์ Amazon QuickSight เป็นบริการ BI รายแรกที่มีราคาแบบจ่ายตามการใช้เซสชัน ซึ่งคุณสามารถใช้เพื่อสร้างรายงาน การแสดงข้อมูลด้วยภาพ และแดชบอร์ดโดยใช้ข้อมูลของ Redshift คุณสามารถใช้ Amazon Redshift เพื่อเตรียมข้อมูลสำหรับเรียกใช้ปริมาณงานแมชชีนเลิร์นนิง (ML) ด้วย Amazon SageMaker คุณสามารถใช้ AWS Schema Conversion Tool และ AWS Database Migration Service (DMS) เพื่อเร่งการย้ายข้อมูลของคุณไปยัง Amazon Redshift ได้ Amazon Redshift ยังผสานรวมกับ Amazon Key Management Service (KMS) และ Amazon CloudWatch อย่างล้ำลึกเพื่อความปลอดภัย การตรวจสอบ และการปฏิบัติตามข้อกำหนดอีกด้วย นอกจากนี้คุณยังสามารถใช้ฟังก์ชันที่กำหนดโดยผู้ใช้ของ Lambda (UDF) เพื่อเรียกใช้ฟังก์ชัน Lambda จากการสืบค้น SQL ของคุณเหมือนกับคุณกำลังเรียกใช้ฟังก์ชันที่กำหนดโดยผู้ใช้ใน Amazon Redshift ได้อีกด้วย คุณสามารถเขียน Lambda UDF เพื่อผสานรวมเข้ากับบริการจากคู่ค้าของ AWS และเข้าถึงบริการยอดนิยมอื่นๆ ของ AWS เช่น Amazon DynamoDB หรือ Amazon SageMaker ได้

การผสานรวมคอนโซลคู่ค้า: คุณสามารถเร่งการเตรียมความพร้อมข้อมูลและสร้างข้อมูลเชิงลึกทางธุรกิจที่มีคุณค่าได้ภายในไม่กี่นาทีด้วยโซลูชันของคู่ค้าที่คัดสรรมาใน Amazon Redshift Console เมื่อใช้โซลูชันเหล่านี้ คุณจะสามารถนำข้อมูลจากแอปพลิเคชันต่างๆ เช่น Salesforce, Google Analytics, Facebook Ads, Slack, Jira, Splunk และ Marketo มาไว้ในคลังข้อมูลของ Redshift ของคุณได้อย่างมีประสิทธิภาพและคล่องตัว นอกจากนี้ยังช่วยคุณรวมชุดข้อมูลที่แตกต่างกันเหล่านี้และวิเคราะห์ร่วมกันเพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริงอีกด้วย

การแชร์ข้อมูล: การแชร์ข้อมูลของ Amazon Redshift ทำให้คุณสามารถนำความคุ้มค่า ประสิทธิภาพการทำงาน และการใช้งานที่แสนสะดวกของ Amazon Redshift ในคลัสเตอร์เดียวไปปรับใช้กับอีกหลายคลัสเตอร์ได้โดยที่ยังสามารถแชร์ข้อมูลได้อีกด้วย การแชร์ข้อมูลทำให้สามารถเข้าถึงข้อมูลทั่วทั้งคลัสเตอร์ Redshift ได้ทันทีอย่างละเอียดและรวดเร็วโดยไม่ต้องคัดลอกหรือย้ายข้อมูลเหล่านั้น การแชร์ข้อมูลจะมอบการเข้าถึงข้อมูลแบบสดๆ ทำให้ผู้ใช้เห็นข้อมูลที่เป็นปัจจุบันและมีความต่อเนื่องสูงเมื่อมีการอัปเดตในคลังข้อมูล คุณสามารถแชร์ข้อมูลสดอย่างปลอดภัยกับคลัสเตอร์ Redshift ในบัญชี AWS บัญชีเดียวกันหรือบัญชีอื่นทั่วทั้งรีเจี้ยนได้ เรียนรู้เพิ่มเติม

AWS Data Exchange สำหรับ Amazon Redshift: สืบค้นชุดข้อมูล Amazon Redshift จากคลัสเตอร์ Redshift โดยไม่ต้องดำเนินการแยก แปลง และโหลดข้อมูล ETL คุณสามารถสมัครใช้บริการผลิตภัณฑ์คลังข้อมูลแบบคลาวด์ของ Redshift ใน AWS Data Exchange ได้ เมื่อผู้ให้บริการทำการอัปเดต ผู้สมัครใช้บริการจะเห็นการเปลี่ยนแปลงโดยทันที หากคุณเป็นผู้ให้บริการข้อมูล คุณจะได้รับการเข้าถึงข้อมูลโดยอัตโนมัติเมื่อการสมัครใช้บริการเริ่มต้น และจะถูกยกเลิกการเข้าถึงเมื่อการสมัครใช้บริการสิ้นสุดลง โดยใบแจ้งหนี้จะถูกสร้างขึ้นโดยอัตโนมัติเมื่อครบกำหนดชำระเงิน และการชำระเงินจะดำเนินการจัดเก็บผ่าน AWS คุณสามารถให้สิทธิ์การเข้าถึงไฟล์คงที่ ข้อมูลใน Amazon Redshift และข้อมูลที่ส่งมอบผ่าน API ได้ในการสมัครใช้บริการเพียงครั้งเดียว เรียนรู้เพิ่มเติม

Redshift ML: Redshift ML ทำให้นักวิเคราะห์ข้อมูล นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ผู้เชี่ยวชาญด้าน BI และนักพัฒนาสามารถสร้าง ฝึกฝน และปรับใช้โมเดล Amazon SageMaker ได้อย่างง่ายดายโดยใช้ SQL เมื่อใช้ Amazon Redshift ML คุณจะสามารถใช้คำสั่ง SQL เพื่อสร้างและฝึกฝนโมเดล Amazon SageMaker กับข้อมูลใน Amazon Redshift จากนั้นจึงใช้โมเดลเหล่านั้นเพื่อการคาดการณ์สิ่งต่างๆ เช่น การตรวจจับการเลิกใช้บริการ การคาดการณ์ทางการเงิน การปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคล และการให้คะแนนความเสี่ยงโดยตรงในการสืบค้นและรายงานของคุณ เรียนรู้เพิ่มเติม

การรองรับแบบเนทีฟสำหรับการวิเคราะห์ขั้นสูง: Amazon Redshift จะรองรับประเภทของระดับข้อมูลมาตรฐาน เช่น NUMBER, VARCHAR และ DATETIME ทั้งยังให้การรองรับแบบเนทีฟสำหรับการประมวลผลการวิเคราะห์ขั้นสูงต่อไปนี้

• การประมวลผลข้อมูลเชิงพื้นที่: Amazon Redshift มีประเภทข้อมูลโพลีมอฟิก GEOMETRY ซึ่งรองรับรูปทรงเรขาคณิตหลายประเภท เช่น Point, Linestring และ Polygon นอกจากนี้ Amazon Redshift ยังมีฟังก์ชัน SQL เชิงพื้นที่เพื่อสร้างรูปทรงเรขาคณิต นำเข้า ส่งออก เข้าถึง และประมวลผลข้อมูลเชิงพื้นที่ได้อีกด้วย คุณสามารถเพิ่มคอลัมน์ GEOMETRY ลงในตาราง Redshift และเขียนการสืบค้น SQL ที่ครอบคลุมทั่วทั้งข้อมูลเชิงพื้นที่และข้อมูลที่ไม่ใช่เชิงพื้นที่ได้ ความสามารถนี้ช่วยให้คุณจัดเก็บ เรียกดู และประมวลผลข้อมูลเชิงพื้นที่ และยกระดับข้อมูลเชิงลึกทางธุรกิจของคุณได้อย่างราบรื่นด้วยการผสานรวมข้อมูลเชิงพื้นที่เข้ากับการสืบค้นเชิงวิเคราะห์ของคุณ ด้วยความสามารถของ Amazon Redshift ในการสืบค้น Data Lake อย่างราบรื่น คุณจึงสามารถขยายการประมวลผลเชิงพื้นที่ไปยัง Data Lake ได้อย่างง่ายดายโดยการผสานรวมตารางภายนอกเข้ากับการสืบค้นเชิงพื้นที่ โปรดดูรายละเอียดเพิ่มเติมในเอกสารประกอบ
• ภาพร่าง HyperLogLog: HyperLogLog เป็นอัลกอริทึมแบบใหม่ที่ประเมินจำนวนของค่าที่แตกต่างกันโดยประมาณในชุดข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ ภาพร่าง HLL คือโครงสร้างที่ห่อหุ้มข้อมูลเกี่ยวกับค่าที่แตกต่างกันในชุดข้อมูล คุณสามารถใช้ภาพร่าง HLL เพื่อให้ได้ประโยชน์ด้านประสิทธิภาพที่สำคัญสำหรับการสืบค้นที่ประมวลผลคาร์ดินาลลิตี้โดยประมาณในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งมีข้อผิดพลาดสัมพัทธ์เฉลี่ยอยู่ที่ 0.01–0.6% Amazon Redshift จะจัดเตรียมประเภทข้อมูลชั้นหนึ่ง HLLSKETCH และฟังก์ชัน SQL ที่เกี่ยวข้องเพื่อสร้าง รักษา และรวมภาพร่าง HyperLogLog ความสามารถของ HyperLogLog ของ Amazon Redshift ใช้เทคนิคการแก้ไขความเอนเอียงและให้ความแม่นยำสูงโดยมีขนาดหน่วยความจำต่ำ โปรดดูรายละเอียดเพิ่มเติมในเอกสารประกอบ
• ประเภทข้อมูล DATE และ TIME: Amazon Redshift มีข้อมูลหลายประเภท เช่น DATE, TIME, TIMETZ, TIMESTAMP และ TIMESTAMPTZ เพื่อจัดเก็บและประมวลผลข้อมูล/ข้อมูลเวลาแบบเนทีฟ ประเภท TIME และ TIMESTAMP จะจัดเก็บข้อมูลเวลาโดยไม่มีข้อมูลเขตเวลา ส่วนประเภท TIMETZ และ TIMESTAMPTZ จะเก็บข้อมูลเวลาโดยมีข้อมูลเขตเวลาด้วย คุณสามารถใช้ฟังก์ชัน SQL วันที่/เวลาแบบต่างๆ เพื่อประมวลผลค่าวันที่และเวลาในการสืบค้นบน Redshift ได้ โปรดดูรายละเอียดเพิ่มเติมในเอกสารประกอบ
• การประมวลผลข้อมูลแบบกึ่งโครงสร้าง: ประเภทข้อมูลของ Amazon Redshift SUPER จะเก็บข้อมูล JSON และข้อมูลแบบกึ่งโครงสร้างในตารางของ Redshift ในแบบเนทีฟและใช้ภาษาการสืบค้นแบบ PartiQL เพื่อประมวลผลข้อมูลแบบกึ่งโครงสร้างอย่างราบรื่น ข้อมูลประเภท SUPER ไม่มีโครงสร้างโดยธรรมชาติและอนุญาตให้จัดเก็บค่าที่ซ้อนกันซึ่งอาจมีค่าระดับของ Redshift, อาร์เรย์ที่ซ้อนกัน และโครงสร้างที่ซ้อนกัน PartiQL เป็นส่วนขยายของ SQL และมีความสามารถในการสืบค้นข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ เช่น การนำทางวัตถุและอาร์เรย์, การแก้ไขการทับซ้อนของอาร์เรย์, การพิมพ์แบบไดนามิก และความหมายของการไม่มีโครงสร้าง ซึ่งจะทำให้คุณได้รับการวิเคราะห์ขั้นสูงที่รวมข้อมูล SQL ที่มีโครงสร้างแบบคลาสสิกเข้ากับข้อมูล SUPER แบบกึ่งโครงสร้างที่มีประสิทธิภาพที่เหนือกว่า ยืดหยุ่น และใช้งานง่าย โปรดดูรายละเอียดเพิ่มเติมในเอกสารประกอบ
• การผสานรวมกับเครื่องมือของบริษัทอื่น: มีตัวเลือกมากมายในการยกระดับ Amazon Redshift โดยทำงานร่วมกับเครื่องมือและผู้เชี่ยวชาญชั้นนำของอุตสาหกรรมในการโหลด เปลี่ยนรูป และแสดงข้อมูลเป็นภาพ รายชื่อคู่ค้าทุกรายของเราที่ได้รับรองโซลูชันของตนว่าสามารถทำงานร่วมกับ Amazon Redshift ได้
  • โหลดและแปลงข้อมูลของคุณด้วย Data Integration Partners
  • วิเคราะห์ข้อมูลและแชร์ข้อมูลเชิงลึกทั่วทั้งองค์กรของคุณด้วย Business Intelligence Partners
  • ออกแบบและปรับใช้แพลตฟอร์มการวิเคราะห์ของคุณด้วย System Integration and Consulting Partners
  • สืบค้น สำรวจ และสร้างโมเดลข้อมูลของคุณโดยใช้เครื่องมือและยูทิลิตี้จาก Query and Data Modeling Partners
    

รับประสิทธิภาพด้านราคาที่ดีกว่าคลังข้อมูลระบบคลาวด์เจ้าอื่นๆ ถึง 3 เท่า พร้อมการเพิ่มประสิทธิภาพอัตโนมัติเพื่อปรับปรุงความเร็วในการสืบค้น

อินสแตนซ์ RA3: อินสแตนซ์ RA3 มอบประสิทธิภาพด้านราคาที่ดีกว่าบริการคลังข้อมูลบนระบบคลาวด์เจ้าอื่นๆ ถึง 3 เท่า อินสแตนซ์ Amazon Redshift เหล่านี้เพิ่มความเร็วให้กับปริมาณงานประสิทธิภาพสูงซึ่งต้องการความสามารถในการประมวลผลข้อมูลจำนวนมาก ในขณะเดียวกันนั้นยังต้องมีความยืดหยุ่นพอในการชำระค่าบริการแยกต่างหากสำหรับการประมวลผลอย่างเป็นอิสระจากพื้นที่จัดเก็บข้อมูล เพียงระบุจำนวนของอินสแตนซ์ที่คุณต้องใช้เท่านั้น เรียนรู้เพิ่มเติม

พื้นที่จัดเก็บข้อมูลที่มีประสิทธิภาพและกระบวนการสืบค้นข้อมูลประสิทธิภาพสูง: Amazon Redshift ให้ประสิทธิภาพการสืบค้นที่รวดเร็วสำหรับชุดข้อมูลที่มีขนาดตั้งแต่กิกะไบต์ไปจนถึงเพตะไบต์ พื้นที่จัดเก็บข้อมูลแบบคอลัมน์ การบีบอัดข้อมูล และโซนแมปจะลดจำนวน I/O ที่ต้องการในการดำเนินการสืบค้น Amazon Redshift ยังให้การเข้ารหัสแบบบีบอัดที่สร้างตามวัตถุประสงค์ AZ64 สำหรับชนิดตัวเลขและวันที่/เวลา เพื่อช่วยประหยัดพื้นที่จัดเก็บข้อมูล และเพิ่มประสิทธิภาพการสืบค้น ที่เหมือนกับการเข้ารหัสที่เป็นมาตรฐานในอุตสาหกรรมอย่าง LZO และ Zstandard

การทำงานพร้อมกันแบบไร้ขีดจำกัด: Amazon Redshift ให้ประสิทธิภาพการทำงานที่รวดเร็วอย่างต่อเนื่อง แม้จะมีการสืบค้นพร้อมกันหลายพันครั้ง ไม่ว่าจะเป็นการสืบค้นข้อมูลในคลังข้อมูล Redshift ของคุณหรือการสืบค้นโดยตรงใน Data Lake ของ Amazon S3 การปรับขนาดพร้อมกันของ Amazon Redshift ช่วยรองรับผู้ใช้งานและการเรียกใช้การสืบค้นพร้อมกันได้แบบไร้ขีดจำกัดโดยมีระดับบริการที่สอดคล้องกัน ด้วยการเพิ่มความจุชั่วคราวภายในไม่กี่วินาทีเมื่อมีการทำงานพร้อมกันเพิ่มขึ้น เรียนรู้เพิ่มเติม

การดูแบบมิติ: การดูแบบมิติของ Amazon Redshift ทำให้คุณมีประสิทธิภาพในการสืบค้นปริมาณงานการวิเคราะห์ซ้ำหรือการวิเคราะห์แบบคาดการณ์ได้เร็วขึ้นเป็นอย่างมาก เช่น การใช้แดชบอร์ด และการสืบค้นจากเครื่องมือระบบธุรกิจอัจฉริยะ (BI) และงานประมวลผลการแยก แปลง และโหลดข้อมูล (ETL) คุณสามารถใช้การดูแบบมิติเพื่อจัดเก็บและจัดการผลลัพธ์ที่ประมวลผลไว้ล่วงหน้าของคำสั่ง SELECT ได้อย่างง่ายดาย ซึ่งอาจอ้างอิงตารางมากกว่าหนึ่งรายการ รวมถึงตารางภายนอกด้วย การสืบค้นครั้งถัดไปที่อ้างอิงกับการดูแบบมิติจะทำงานได้เร็วขึ้นด้วยการใช้ผลลัพธ์ที่ประมวลผลไว้ล่วงหน้าอีกครั้ง Amazon Redshift สามารถรักษาการดูแบบมิติได้อย่างมีประสิทธิภาพเพิ่มขึ้นเพื่อให้ประโยชน์ด้านประสิทธิภาพการทำงานที่มีเวลาแฝงต่ำได้ต่อไป เรียนรู้เพิ่มเติม

การดูแบบมิติระบบอัตโนมัติ: องค์กรต่างๆ กำลังสร้างแอปพลิเคชัน แดชบอร์ด รายงาน และการสืบค้นเฉพาะกิจที่ขึ้นกับข้อมูลมากขึ้นกว่าที่เคย แต่ละแอปพลิเคชันจะต้องได้รับการปรับแต่งและเพิ่มประสิทธิภาพ ซึ่งต้องใช้เวลา ทรัพยากร และเงิน การดูแบบมิติคือเครื่องมืออันทรงพลังสำหรับการปรับปรุงประสิทธิภาพการสืบค้น และคุณสามารถตั้งค่าได้หากคุณมีความเข้าใจเวิร์กโหลดเป็นอย่างดี แต่คุณอาจมีเวิร์กโหลดเพิ่มขึ้นและเปลี่ยนแปลง เมื่อไม่สามารถคาดการณ์รูปแบบของการสืบค้นได้ การดูแบบมิติระบบอัตโนมัติจะปรับปรุงอัตราการโอนถ่ายข้อมูลของการสืบค้น ค่าเวลาแฝงการสืบค้นที่ลดลง ลดระยะเวลาดำเนินการผ่านการรีเฟรชอัตโนมัติ เขียนข้อความการสืบค้นใหม่อัตโนมัติ รีเฟรชส่วนที่เพิ่มขึ้น และการตรวจสอบคลัสเตอร์ Amazon Redshift อย่างต่อเนื่อง Amazon Redshift จะสร้างสมดุลระหว่างการสร้างและการจัดการ AutoMV โดยใช้ทรัพยากรน้อยที่สุด เรียนรู้เพิ่มเติม

แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและปริมาณการประมวลผล: ความสามารถด้าน ML ขั้นสูงใน Amazon Redshift ให้ปริมาณการประมวลผลและประสิทธิภาพระดับสูง แม้ในปริมาณงานที่แตกต่างกัน หรือในกิจกรรมของผู้ใช้ที่เกิดขึ้นพร้อมกัน Amazon Redshift ใช้อัลกอริทึมอันซับซ้อนในการทำนายและจัดประเภทการสืบค้นที่กำลังจะเกิดขึ้น โดยดูจากจำนวนครั้งที่เรียกใช้และความต้องการทรัพยากรเพื่อจัดการประสิทธิภาพและการใช้งานพร้อมกันแบบไดนามิกไปพร้อมกับการจัดลำดับความสำคัญของงานที่มีความสำคัญทางธุรกิจให้กับคุณอีกด้วย การเร่งความเร็วการสืบค้นระยะสั้น (SQA) จะส่งการสืบค้นสั้นๆ จากแอปพลิเคชัน เช่น แดชบอร์ด ไปยังคิวเร่งด่วนเพื่อการประมวลผลโดยทันทีแทนการรอประมวลผลการสืบค้นจำนวนมาก การจัดการปริมาณงานอัตโนมัติ (WLM) ใช้ ML เพื่อจัดการหน่วยความจำและการทำงานพร้อมกันแบบไดนามิก เพื่อช่วยเพิ่มปริมาณการประมวลผลของการสืบค้น นอกจากนี้คุณยังสามารถกำหนดลำดับความสำคัญของการสืบค้นที่สำคัญที่สุดของคุณได้แล้วในตอนนี้ แม้จะมีการสืบค้นที่ถูกส่งมาเพื่อประมวลผลกว่าร้อยรายการก็ตาม Amazon Redshift ยังเป็นระบบที่สามารถเรียนรู้ได้ด้วยตนเองโดยสังเกตปริมาณงานของผู้ใช้ มองหาโอกาสที่จะปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานในขณะที่มีการใช้งานเพิ่มขึ้น ดำเนินการเพิ่มประสิทธิภาพอย่างราบรื่น และให้คำแนะนำผ่าน Redshift Advisor เมื่อพิจารณาอย่างแน่ชัดแล้วว่าผู้ใช้ต้องดำเนินการด้วยตนเองจึงจะเพิ่มประสิทธิภาพของ Redshift ได้เป็นอย่างมาก

การแคชผลลัพธ์: Amazon Redshift ใช้การแคชผลลัพธ์เพื่อเร่งเวลาการตอบสนองต่อการสืบค้นซ้ำๆ ให้ต่ำกว่าระดับวินาที เครื่องมือแดชบอร์ด การสร้างภาพ และระบบธุรกิจอัจฉริยะที่เรียกใช้การสืบค้นซ้ำๆ จะสัมผัสได้ถึงประสิทธิภาพการทำงานที่สูงขึ้นเป็นอย่างยิ่ง เมื่อเรียกใช้การสืบค้น Amazon Redshift จะค้นหาแคชเพื่อดูว่ามีผลลัพธ์การแคชจากการเรียกใช้ก่อนหน้านี้หรือไม่ หากพบผลลัพธ์การแคชและข้อมูลไม่มีการเปลี่ยนแปลง ผลลัพธ์การแคชจะถูกส่งคืนทันทีแทนการเรียกใช้การสืบค้นอีกครั้ง

การจัดเก็บข้อมูลระดับเพตะไบต์ภายในคลัง: เพียงคลิกใน Console ไม่กี่ครั้ง หรือเพียงเรียก API คุณก็สามารถเปลี่ยนจำนวนหรือประเภทโหนดได้ในคลังข้อมูลของคุณ และปรับขนาดคลังข้อมูลให้ใหญ่ขึ้นหรือเล็กลงตามความต้องการ ระบบจะเพิ่มความจุโดยอัตโนมัติเพื่อรองรับปริมาณงานข้อมูลที่บีบอัดได้ถึง 8 PB ด้วยพื้นที่จัดเก็บข้อมูลที่ได้รับการจัดการ ทั้งนี้คุณสามารถเรียกใช้การสืบค้นข้อมูลระดับเพตะไบต์ใน Amazon S3 ได้โดยไม่ต้องโหลดหรือแปลงข้อมูลใดๆ ด้วยคุณสมบัติของ Amazon Redshift Spectrum คุณสามารถใช้ S3 เป็น Data Lake ที่พร้อมใช้งานสูง มีความปลอดภัย และประหยัดค่าใช้จ่ายเพื่อจัดเก็บข้อมูลอย่างไม่จำกัดในรูปแบบข้อมูลเปิด Redshift Spectrum เรียกใช้การสืบค้นกับโหนดที่ขนานกันหลายพันรายการเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่รวดเร็ว ไม่ว่าการสืบค้นหรือปริมาณข้อมูลจะมีความซับซ้อนเพียงใดก็ตาม

ตัวเลือกราคาที่ยืดหยุ่น: Amazon Redshift เป็นคลังข้อมูลที่คุ้มค่าที่สุด ทั้งยังสามารถปรับวิธีชำระค่าบริการให้เหมาะสมได้อีกด้วย คุณสามารถเริ่มต้นได้ในราคาประหยัดเพียง 0.25 USD ต่อชั่วโมงโดยไม่มีข้อผูกมัด และปรับขนาดได้ในราคาเพียง 1,000 USD ต่อเทราไบต์ต่อปี Amazon Redshift เป็นคลังข้อมูลระบบคลาวด์เพียงหนึ่งเดียวที่เสนอการกำหนดราคาแบบตามความต้องการโดยไม่มีค่าใช้จ่ายล่วงหน้า, ราคาของอินสแตนซ์แบบเหมาจ่ายที่ช่วยให้คุณประหยัดสูงสุดถึง 75% ด้วยการใช้งานระยะเวลาหนึ่งปีหรือสามปี และราคาต่อการสืบค้นตามจำนวนข้อมูลที่สแกนได้จาก Data Lake ของ Amazon S3 ของคุณ ราคาของ Amazon Redshift ประกอบด้วยการรักษาความปลอดภัยภายในตัว การบีบอัดข้อมูล พื้นที่จัดเก็บข้อมูลสำรอง และการถ่ายโอนข้อมูล เมื่อขนาดของข้อมูลเพิ่มขึ้น คุณจะใช้พื้นที่จัดเก็บข้อมูลที่มีการจัดการในอินสแตนซ์ RA3 เพื่อจัดเก็บข้อมูลในราคาสุดคุ้มเพียง 0.024 USD ต่อ GB ต่อเดือน

คาดการณ์ต้นทุนได้ แม้ไม่สามารถคาดการณ์ปริมาณงานได้: Amazon Redshift ช่วยคุณในการปรับขนาดโดยมีผลกระทบต่อต้นทุนน้อยที่สุด เนื่องจากแต่ละคลัสเตอร์จะได้รับเครดิตการปรับขนาดพร้อมกันฟรีสูงสุดหนึ่งชั่วโมงต่อวัน เครดิตฟรีเหล่านี้เพียงพอสำหรับความต้องการในการใช้งานพร้อมกันของลูกค้า 97% ซึ่งจะช่วยให้คุณสามารถคาดการณ์ค่าใช้จ่ายแบบเดือนต่อเดือนได้แม้ในช่วงที่ความต้องการวิเคราะห์มีความผันผวน

เลือกประเภทโหนดที่เหมาะสมเพื่อรับความคุ้มค่าที่มากที่สุดสำหรับปริมาณงานของคุณ: คุณสามารถเลือกอินสแตนซ์ได้สามประเภท ได้แก่ โหนด RA3, โหนดการประมวลผลหนาแน่น และโหนดพื้นที่จัดเก็บหนาแน่น เพื่อปรับแต่ง Amazon Redshift ให้ตรงกับความต้องการในการจัดเก็บข้อมูลในคลังของคุณ

โหนด RA3 ช่วยให้คุณสามารถปรับขนาดพื้นที่จัดเก็บข้อมูลได้อย่างอิสระจากการประมวลผล ด้วย RA3 คุณจะได้คลังข้อมูลประสิทธิภาพสูงที่เก็บข้อมูลในเลเยอร์การจัดเก็บข้อมูลแบบแยกต่างหาก คุณเพียงต้องปรับขนาดคลังข้อมูลเพื่อประสิทธิภาพการสืบค้นที่คุณต้องการเท่านั้น

โหนดการประมวลผลหนาแน่น (DC) ช่วยคุณในการสร้างคลังข้อมูลประสิทธิภาพสูงโดยใช้ CPU ที่ทำงานเร็ว, RAM จำนวนมาก และโซลิดสเตทดิสก์ (SSD) ซึ่งเป็นตัวเลือกที่ดีที่สุดสำหรับข้อมูลที่มีขนาดต่ำกว่า 500 GB

โหนดพื้นที่จัดเก็บหนาแน่น (DS2) ช่วยคุณสร้างคลังข้อมูลขนาดใหญ่โดยใช้ฮาร์ดดิสก์ไดรฟ์ (HDD) ในราคาประหยัดเมื่อคุณซื้ออินสแตนซ์แบบเหมาจ่ายสามปี ลูกค้าส่วนใหญ่ที่ทำงานบนคลัสเตอร์ DS2 สามารถโอนย้ายปริมาณงานไปยังคลัสเตอร์ RA3 ทำให้สามารถเพิ่มประสิทธิภาพได้ถึงสองเท่า และมีพื้นที่จัดเก็บข้อมูลมากขึ้นโดยจ่ายค่าบริการในราคาเดียวกับ DS2

การปรับขนาดคลัสเตอร์ของคุณหรือการสลับเปลี่ยนระหว่างประเภทโหนดใช้การเรียก API เพียงครั้งเดียวหรือคลิกเพียงไม่กี่ครั้งใน AWS Management Console โปรดดูข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่หน้าราคา

AWS มีความสามารถด้านการรักษาความปลอดภัยที่ครอบคลุม เพื่อรองรับข้อกำหนดที่เข้มงวดที่สุด และ Amazon Redshift ให้ความปลอดภัยแก่ข้อมูลได้ทันทีโดยไม่มีค่าใช้จ่ายเพิ่มเติม

การเข้ารหัสจากต้นทางถึงปลายทาง: เพียงตั้งค่าพารามิเตอร์สองสามรายการ คุณจะสามารถตั้งค่า Amazon Redshift เพื่อใช้ SSL ในการรักษาความปลอดภัยของข้อมูลในระหว่างการส่งผ่าน และการเข้ารหัส AES-256 ที่มีการเร่งฮาร์ดแวร์สำหรับข้อมูลที่อยู่ในพื้นที่จัดเก็บ หากคุณเลือกที่จะเปิดใช้งานการเข้ารหัสข้อมูลที่อยู่ในพื้นที่จัดเก็บ ข้อมูลทั้งหมดที่เขียนลงบนดิสก์ รวมถึงข้อมูลสำรองต่างๆ จะถูกเข้ารหัสด้วย Amazon Redshift ดูแลการจัดการคีย์ตามค่าเริ่มต้น

การแยกเครือข่าย: Amazon Redshift ช่วยคุณในการกำหนดค่ากฎไฟร์วอลล์เพื่อควบคุมการเข้าถึงเครือข่ายไปยังคลัสเตอร์คลังข้อมูลของคุณได้ คุณสามารถเรียกใช้ Amazon Redshift ภายใน Amazon Virtual Private Cloud (VPC) เพื่อแยกคลัสเตอร์คลังข้อมูลของคุณในเครือข่ายเสมือนของคุณเอง และเชื่อมต่อกับโครงสร้างพื้นฐานด้าน IT ที่คุณมีโดยใช้ IPsec VPN ที่มีการเข้ารหัสตามมาตรฐานอุตสาหกรรม

การตรวจสอบและปฏิบัติตามข้อกำหนด: Amazon Redshift ผสานรวมกับ AWS CloudTrail เพื่อให้คุณสามารถตรวจสอบการเรียก API ของ Redshift ทั้งหมดได้ RedShift บันทึกการดำเนินการ SQL ทั้งหมด รวมถึงการพยายามเชื่อมต่อ การสืบค้น และการเปลี่ยนแปลงต่างๆ ในคลังข้อมูลของคุณด้วย คุณสามารถเข้าถึงรายการบันทึกเหล่านี้โดยใช้การสืบค้น SQL ในตารางระบบ หรือบันทึกไปยังตำแหน่งที่ปลอดภัยบน Amazon S3 ได้ Amazon Redshift ปฏิบัติตามข้อกำหนดระดับที่ 1 ของ SOC1, SOC2, SOC3 และ PCI DSS ดูรายละเอียดเพิ่มเติมได้ที่การปฏิบัติตามข้อกำหนดของ AWS Cloud

การสร้างโทเค็น: ฟังก์ชันที่กำหนดโดยผู้ใช้ของ Amazon Lambda (UDF) ให้คุณใช้ฟังก์ชัน AWS Lambda เป็น UDF ใน Amazon Redshift และเรียกใช้ได้จากการสืบค้นบน Redshift SQL ฟังก์ชันนี้ทำให้คุณสามารถเขียนส่วนขยายแบบกำหนดเองสำหรับการสืบค้น SQL ของคุณ เพื่อให้สามารถผสานรวมเข้ากับบริการอื่นๆ หรือผลิตภัณฑ์จากบริษัทอื่นได้ดียิ่งขึ้น คุณสามารถเขียน Lambda UDF เพื่อเปิดใช้งานการสร้างโทเค็นภายนอก การปกปิดข้อมูล การระบุตัวตนหรือการไม่ระบุตัวตนของข้อมูลโดยการผสานรวมกับผู้จัดจำหน่าย เช่น Protegrity และปกป้องหรือยกเลิกการปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อนตามสิทธิ์และกลุ่มของผู้ใช้ในระหว่างเวลาสืบค้น 

การควบคุมการเข้าถึงอย่างละเอียด: การควบคุมความปลอดภัยระดับแถวและระดับคอลัมน์อย่างละเอียดช่วยให้ผู้ใช้เห็นเฉพาะข้อมูลที่ควรเข้าถึง Amazon Redshift มีการผสานรวมเข้ากับ AWS Lake Formation ซึ่งช่วยสร้างความมั่นใจว่าการควบคุมการเข้าถึงระดับคอลัมน์ของ Lake Formation จะถูกบังคับใช้สำหรับการสืบค้น Redshift กับข้อมูลใน Data Lake

ดูเพิ่มเติม ว่ามีอะไรใหม่.

เยี่ยมชม เอกสารประกอบ Amazon Redshift สำหรับข้อมูลผลิตภัณฑ์รายละเอียดเพิ่มเติม