AWS'de Analiz

Tüm kullanıcılarınız için tüm verilerinizden yanıt almanın en hızlı yolu
AWS, tüm veri analizi ihtiyaçlarınızı karşılayan en geniş analiz hizmeti seçeneklerini sunar ve her ölçek ve sektörden kuruluşların işletmelerini verilerle yeniden keşfetmesine olanak tanır. AWS; veri taşıma, veri depolama, data lake'ler, büyük veri analizi ve makine öğreniminden bunların birlikte kullanıldığı diğer tüm alanlara kadar her alanda amaca özel tasarlanmış hizmetleri en iyi fiyat/performans oranı, ölçeklenebilirlik ve en düşük maliyetle sunar.
Her ölçekte veri depolama
AWS analiz hizmetleri, büyük ölçekte verileri işlemek ve gerek manuel gerekse zaman alıcı çok sayıda görevi otomatik hale getirmek üzere geliştirilmiştir. S3'ün rakipsiz erişilebilirlik özelliğine sahip AWS ile desteklenen data lake'ler, geleneksel veri silolarının ve veri ambarlarının yapamayacağı şekilde daha derin bilgilerin elde edilmesi için farklı veri türlerinin ve analiz yaklaşımlarının birleştirilmesinde gerekli ölçeği, çevikliği ve esnekliği sağlayabilmektedir.
Performans ve maliyet için özel tasarlanmış
AWS, verileri depolamak ve analiz etmek için en hızlı ve en uygun maliyetli yerdir. AWS analiz araçları, iş için en uygun aracı kullanarak verilerinizden istatistikleri hızlıca edinmenize yardımcı olmak üzere amaca özel tasarlanmıştır ve ihtiyaçlarınız için en iyi performansı, ölçeği ve maliyeti sunacak şekilde optimize edilmiştir.
Birleşik veri erişimi, güvenlik ve yönetişim
AWS, şifreleme ve erişim denetimi gibi standart güvenlik işlevselliğinin ötesine geçerek proaktif izleme ve güvenlik politikalarına yönelik birleşik yönetim gibi kapsamlı bir araç seti sunar. Müşteriler güvenlik, yönetişim ve denetim ilkelerini merkezi biçimde tanımlayıp yöneterek kendi sektörlerine ve bulundukları coğrafyaya özel düzenlemeleri karşılayabilirler.
Makine öğrenimi entegrasyonu
AWS, amaca özel tasarlanmış analiz hizmetleri kapsamında yerleşik makine öğrenimi entegrasyonu sunar. Makine öğrenimi geliştirme yaşam döngüsünün her aşaması için gereken araçları tek bir entegre ortamda sağlayan tam yönetimli bir hizmet olan Amazon SageMaker ile makine öğrenimi modellerini hızlı bir biçimde geliştirebilir, eğitebilir ve dağıtabilirsiniz.

10.000+

AWS üzerinde çalışan data lake'lerin sayısı

3 kat

daha hızlı (standart Apache Spark'a kıyasla Amazon EMR ile)

%50

daha ucuz (diğer bulut veri ambarlarına kıyasla)

%70

data lake'lerdeki veriler için depolama maliyetlerinden tasarruf oranı

3 PB

veri depolama (Amazon Elasticsearch Service ile tek bir kümede)

AWS Analiz hizmetleri

Veri ambarı, etkileşimli analiz, büyük veri işleme, operasyonel analiz, panolar ve görselleştirmeler

Gerçek zamanlı veri taşıma

Data lake: Nesne depolama, yedekleme ve arşivleme, veri kataloğu ve üçüncü taraf verileri

Platform hizmetleri, çerçeveler ve arabirimler

AWS Analiz hizmetleri

Kategori Kullanım örnekleri AWS hizmeti
Analiz Etkileşimli analiz Amazon Athena
Büyük veri işleme Amazon EMR
Veri ambarı Amazon Redshift
Gerçek zamanlı analiz Amazon Kinesis Data Analytics
Operasyonel analiz Amazon Elasticsearch Service
Panolar ve görselleştirmeler Amazon QuickSight
Görsel veri hazırlama Amazon Glue DataBrew
Veri taşıma Gerçek zamanlı veri taşıma Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK) | Amazon Kinesis Data Streams | Amazon Kinesis Data Firehose | Amazon Kinesis Video Streams | AWS Glue
Data lake Nesne depolama Amazon S3 | AWS Lake Formation
Yedekleme ve arşivleme Amazon S3 Glacier | AWS Backup
Veri kataloğu
AWS Glue | AWS Lake Formation
Üçüncü taraf veri AWS Data Exchange
Tahmine Dayalı Analiz ve Makine Öğrenimi Çerçeveler ve arabirimler AWS Deep Learning AMI'leri
Platform hizmetleri Amazon SageMaker

Kullanım örnekleri

  • Analiz ve veri ambarı
  • Veri taşıma
  • Data lake
  • Tahmine dayalı analiz ve makine öğrenimi

Müşteriler

  • 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
  • Moderna örnek olay incelemesi
    BMW Group

    Moderna; üretim, muhasebe ve stok yönetimi dahil olmak üzere SAP S/4HANA iş yüklerinin tümünü AWS üzerinden yürütüyor ve bu sayede şirket olarak tüm operasyonlarında daha yüksek verimlilik ve görünürlük elde ediyor. Moderna, Amazon Redshift'i topladığı tüm veriler için merkezi depo olarak kullanırken yedekleri de S3'te saklıyor.

    Örnek olay incelemesini okuyun 
  • Invista
  • Invista örnek olay incelemesi
    Nielsen

    INVISTA, çevresindeki sistemlerden yalıtılmış ve bunlarla etkileşime girmeyen silolu veri yaklaşımından AWS'de data lake yaklaşımına geçiş yaparak AWS analiz hizmetleri ile modern bir veri mimarisi oluşturdu ve bu sayede dijital tesisin potansiyelini açığa çıkarmayı, verileri kullanarak manuel süreçleri ortadan kaldırmayı ve üretim iş akışlarını dönüştürmeyi başardı. Şirket, her yıl 2 milyon USD'nin üzerinde tasarruf sağlarken şirket genelinde verilerden 300 milyon USD değer üretti.

    Örnek olay incelemesini okuyun 
  • Intuit
  • Intuit müşteri videosu
    data_sol_page_customer_logo_intuit

    Intuit, Amazon Redshift'i temel alan bir çözüme geçiş yaptı. Eskiden işlenen veri hacminin 7 katını sıfır çabayla, mevcut performansın 20 katı performansla işleyen bu çözüm sayesinde istatistik oluşturmaya harcanan sürede yüzde 90, maliyette ise yüzde 66 oranında tasarruf sağlandı.

    Videoyu izleyin 
  • Pinterest
  • Pinterest örnek olay incelemesi
    data_sol_page_customer_logo_pinterest

    Pinterest, Amazon Elasticsearch Service'ı kullanarak yönetilen analizlere geçiş yaptıktan sonra gün başına günlük arama ve analiz hacmini 1,7 TB seviyesine getirirken maliyeti de %30 oranında azalttı. Şirket bu sayede, günlük analizi kapasitesini genişletirken operasyonel sorunları azalttı, güvenliği iyileştirdi ve maliyet tasarrufu sağladı.

    Örnek olay incelemesini okuyun 
JD-Power_Logo_@1x

“1500 farklı şemayla ve Glue, Redshift ve Athena gibi AWS analiz hizmetlerini yaygın şekilde kullanarak Amazon S3’te 120 TB'lik data lake oluşturduk. Bu öngörüleri edinmemiz için bir grup silolu veritabanı veya veri ambarı yeterli değildi; S3 ölçeğinde bir data lake’e ihtiyacımız vardı.”

- Bernardo Rodriguez
Dijital Müdür, J.D. Power

Kullanmaya başlayın

AWS Data Driven Everything programı

AWS Data-Driven Everything
AWS, AWS Data-Driven EVERYTHING (D2E) programında müşterilerimizle iş birliği içinde çalışarak daha hassas şekilde ve çok daha iddialı bir kapsamda daha hızlı hareket etmenizi ve böylelikle kendi veri çarkınızı hızlı bir biçimde çalıştırmanızı sağlayacaktır.

Daha fazla bilgi edinin »

AWS data lab

AWS Data Lab
AWS Data Lab, veri ve analiz modernizasyonu girişimlerini hızlandıran somut sonuçlar ortaya koymak amacıyla müşteriler ile AWS teknik kaynakları arasında hızlandırılmış ve ortak mühendislik çalışmaları sunar.

Daha fazla bilgi edinin »

AWS analiz ve büyük veri referans mimarisi

AWS analiz ve büyük veri referans mimarisi
AWS'de bulut verileri analizi, veri ambarı ve veri yönetimine yönelik en iyi mimari uygulamaları hakkında daha fazla bilgi edinin.

Daha fazla bilgi edinin »