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, veri gölleri, büyük veri analizi, günlük analizi, akış analizi, iş zekası ve makine öğreniminden (ML) bunların birlikte kullanıldığı diğer tüm alanlara kadar her alanda amaca özel tasarlanmış hizmetleri en iyi fiyat/performans oranı, ölçeklenebilirlik ve en düşük maliyetle sunar.

Ölçeklenebilir veri gölleri

Amazon S3'ün rakipsiz erişilebilirliğinden faydalanan AWS destekli data lake'ler, farklı veri ve analiz yaklaşımlarını birleştirmek için gereken ölçeği, çevikliği ve esnekliği sunar. Geleneksel veri siloları ve veri ambarlarıyla elde edilene kıyasla daha derin öngörüler edinmek için veri lake'lerinizi AWS'de oluşturun ve depolayın.

Performans ve maliyet için amaca özel tasarlanmış

AWS analiz hizmetleri, iş için en uygun aracı kullanarak veri istatistiklerini hızlıca edinmenize yardımcı olmak üzere amaca özel tasarlanmıştır ve ihtiyaçlarınız için en iyi performansı, ölçeği ve maliyeti sunacak şekilde optimize edilmiştir.

AWS Analytics - Modern Data Strategy (2:15)

Sunucusuz ve kullanımı kolay

AWS; veri ambarı, büyük veri analizi, gerçek zamanlı analiz, veri entegrasyonu ve çok daha fazlasına yönelik seçenekler dahil olmak üzere bulutta veri analizi için en fazla sunucusuz seçeneğe sahiptir. Yalnızca uygulamanıza odaklanabilmeniz için temel altyapıyı biz yönetiriz.

Birleşik veri erişimi, güvenlik ve yönetişim

AWS; güvenlik, yönetişim ve denetim ilkelerinizi sektöre ve coğrafyaya özel düzenlemeleri karşılayacak şekilde tanımlayıp yönetmenize olanak tanır. AWS ile verilerinize bulundukları her yerde erişebilirsiniz. Biz de nerede sakladığınız fark etmeksizin verilerinizi koruruz.

Makine öğrenimi (ML) entegrasyonu

AWS, amaca özel tasarlanmış analiz hizmetlerimiz kapsamında yerleşik makine öğrenimi entegrasyonu sunar. Önceden herhangi bir makine öğrenimi deneyimi olmadan, bildiğiniz SQL komutlarını kullanarak makine öğrenimi modelleri oluşturabilir, eğitebilir ve dağıtabilirsiniz.

Yüz binlerce

AWS üzerinde çalışan veri gölü sayısı

3 kat

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

5 KAT

diğer bulut veri̇ ambarlarına kıyasla fiyat performansında iyileştirme

%70

veri göllerindeki veriler için depolama maliyetlerinden tasarruf oranı

100'lerce trilyon

Amazon OpenSearch Hizmeti ile aylık işleme isteği

AWS analiz hizmetleri

Kategori

Kullanım örnekleri

AWS hizmeti

Analiz

Etkileşimli analiz

Büyük veri işleme

Veri ambarı

Etkileşimli analiz

Operasyonel analiz

Panolar ve görselleştirmeler

Görsel veri hazırlama

Veri taşıma

Gerçek zamanlı veri taşıma

Data lake

Nesne depolama

Amazon S3

Yedekleme ve arşivleme

Veri kataloğu

Üçüncü taraf veri

Tahmine dayalı analiz ve makine öğrenimi

Çerçeveler ve arabirimler

Platform hizmetleri

AWS analiz hizmetleri

Çözüm alanları	Kullanım örnekleri	AWS hizmeti
Gelişmiş analiz	Etkileşimli analiz	Amazon Athena
	Büyük veri işleme	Amazon EMR
	Veri ambarı	Amazon Redshift
	Gerçek zamanlı analiz	Apache Flink İçin Amazon Yönetilen Hizmet
	Operasyonel analiz	Amazon OpenSearch Service
	Panolar ve görselleştirmeler	Amazon QuickSight
	Görsel veri hazırlama	Amazon Glue DataBrew
Veri yönetimi	Gerçek zamanlı veri taşıma	Apache Kafka İçin Amazon Yönetilen Akış (Amazon MSK) \| Amazon Kinesis Veri Akışları \| Amazon Kinesis Data Firehose \| Amazon Kinesis Video Akışları \| AWS Glue
	Veri yönetişimi	Amazon DataZone \| AWS Glue \| AWS Varlık Çözümü \| AWS Lake Formation \| Amazon S3 \| AWS Kimlik ve Erişim Yönetimi \| AWS Veri Değişimi \| AWS Clean Rooms
	Veri gölleri için nesne depolama	Amazon S3 \| AWS Lake Formation
	Veri gölleri için yedekleme ve arşivleme	Amazon S3 Glacier \| AWS Yedekleme
	Veri kataloğu	AWS Glue \| AWS Lake Formation
	Üçüncü taraf verileri	AWS Veri Değişimi \| AWS Clean Rooms
Tahmine dayalı analiz ve makine öğrenimi	Çerçeveler ve arabirimler	AWS Deep Learning AMI'leri
Tahmine dayalı analiz ve makine öğrenimi	Platform hizmetleri	Amazon SageMaker

Çözüm alanları

Gelişmiş analiz
Veri yönetimi
Tahmine dayalı analiz ve makine öğrenimi

Gelişmiş analiz
Gelişmiş analiz

AWS, verilerinizin tümünden istatistikleri daha hızlı elde etmenize yardımcı olan en geniş ve en uygun maliyetli analiz hizmetleri grubunu sunuyor.

En geniş analiz hizmeti seçenekleri

Analiz hizmetlerinin her biri etkileşimli analiz, büyük veri işleme, veri ambarı, gerçek zamanlı analiz, operasyonel analiz, panolar ve görselleştirmeler gibi birçok farklı analiz kullanım örneğine yönelik olarak amacına uygun bir şekilde tasarlanmıştır.

Kesinti süresini azaltın ve kapasite kullanımını iyileştirin

Ortalama Algılama Süresi (MTTD) ve Ortalama Yanıt Verme Süresi'ni (MTTR) azaltarak sorunları belirlemede olduğu kadar hızlı bir şekilde düzeltmeye odaklanabilirsiniz.

Üstün fiyat/performans oranı

AWS olarak tüm analiz hizmetlerinde en iyi performansı en düşük maliyetle sağlamaya kararlıyız ve hizmetlerimizin fiyat/performans oranını iyileştirmek için sürekli olarak inovasyon yapıyoruz.

İlgili AWS hizmetleri

Amazon Athena

Amazon EMR

Amazon Redshift

Apache Flink İçin Amazon Yönetilen Hizmet

Amazon OpenSearch Hizmeti

Amazon QuickSight

AWS Glue DataBrew

Amazon Kinesis Data Firehose

Amazon S3

Amazon SNS

AWS Glue

Amazon CloudWatch

Kaynaklar

Uygulamalı laboratuvar

Amazon Redshift kullanarak hızlı, ölçeklenebilir ve uygun maliyetli bir veri ambarı dağıtın

Web Semineri

The case for migrating from on-premises big data to AWS

Örnek olay incelemesi

Zappos, AWS'yi kullanarak çığır açan müşteri deneyimleri yaratıyor

Blog

AWS analizleri ile verilerinizin gücünden faydalanın

Nedir?

Operasyonel Analiz Nedir?
Veri yönetimi
Veri yönetimi

AWS, verilerinizi birden fazla veri deposu arasında ve veri gölünüzde birleştirmenizi, taşımanızı ve çoğaltmanızı kolaylaştırır.

Ölçeklenebilir

Çok sayıda kaynaktan farklı biçimlerdeki verileri toplayın, depolayın, düzenleyin, analiz edin ve dilediğiniz boyutta ölçeklendirin. AWS Lake Formation'ı kullanarak bir yandan veri gölü oluşturmak için gereken görevleri otomatik hâle getirirken diğer yandan veri yapılarını, şemayı ve dönüşümleri tanımlayarak zamandan tasarruf edin.

Kullanım kolaylığı

AWS, verilerinizi data lake ile amaca özel tasarlanmış veri hizmetleri arasında kolaylıkla taşımanıza olanak tanır. Örneğin AWS Glue; analiz, makine öğrenimi ve uygulama geliştirme faaliyetleri için verilerin hazırlanmasını kolaylaştıran sunucusuz bir veri entegrasyon hizmetidir.

Daha hızlı veri entegrasyonu

AWS size veritabanları, data lake'ler ve veri ambarları gibi farklı veri kaynakları genelinde veri sorgulaması yapma olanağı sağlar. Örneğin Amazon Athena, SQL kullanarak bir veri gölünde sorgulama yapmanıza olanak tanır ve birleştirilmiş sorgu, ilişkisel veri tabanından canlı veri sorgulaması yapmanızı mümkün kılar.

Esnek ve hızlı

Amazon Kinesis, AWS Import/Export Snowball, AWS Direct Connect ve diğer hizmetlerden faydalanma dâhil olmak üzere çok sayıda farklı yöntemle kolayca veri alın. Hacminden veya biçiminde bağımsız olarak tüm verilerinizi Amazon Basit Depolama Hizmeti (Amazon S3) ile depolayın. Veri tabanları, veri gölleri ve veri ambarları gibi farklı veri kaynakları genelinde veri sorgulaması da yapabilirsiniz.

Taşıma kolaylığı

AWS, verilerin çok sayıda farklı sistemde depolanması özelliği sayesinde bu verileri tüm hizmetleriniz ve veri depolarınız arasında içten dışa, dıştan içe ve sınır çevresinde kolaylıkla taşımanıza olanak tanır.

İlgili AWS hizmetleri

AWS Glue

Amazon MSK

Amazon Kinesis Data Streams

Amazon Kinesis Data Firehose

Amazon Kinesis Video Akışları

Amazon AppFlow

Amazon S3

AWS Lake Formation

Amazon S3 Glacier

AWS Yedekleme

AWS Data Exchange

Kaynaklar

Web Semineri

Gerçek zamanlı analiz için veri işlem hatlarının akışı

Teknik İnceleme

AWS sunucusuz veri analizi işlem hattı

Blog

Using AWS Glue schema registry with Amazon MSK and Amazon Kinesis Data Streams

Örnek olay incelemesi

Abode, hizmet kalitesini ve güvenilirliği artırmak için Amazon Kinesis Video Akışları'nı kullanıyor

Teknik İnceleme

Yeni başlayanlar için veri göllerinde maliyet modelleme gerçekleştirme

Web Semineri

Build a data lake with AWS analytics services
Tahmine dayalı analiz ve makine öğrenimi
Tahmine dayalı analiz ve makine öğrenimi

AWS, tahmine dayalı analiz kullanım örnekleri için veri gölleriniz AWS'de çalıştırmaya yönelik birçok makine öğrenimi hizmeti ve aracı sunar.

Daha ayrıntılı ve hızlı istatistikler

AWS analiz hizmetleri, verilerinizden daha ayrıntılı ve hızlı istatistikler elde etmenize yardımcı olmak için kendini kanıtlamış makine öğrenimi (ML) ve doğal dil becerilerinden faydalanır.

Platform entegrasyonu

AWS, amaca özel tasarlanmış veri depoları ve analiz hizmetleri kapsamında sunduğu yerleşik makine öğrenimi entegrasyonu ile SQL gibi yakından tanıdığınız dilleri kullanarak makine öğrenimi modellerini oluşturmanıza, eğitmenize ve dağıtmanıza olanak sağlar.

Deneyim

AWS olarak tüm analiz hizmetlerinde en iyi performansı en düşük maliyetle sağlamaya kararlıyız ve hizmetlerimizin fiyat/performans oranını iyileştirmek için sürekli olarak inovasyon yapıyoruz.

İlgili AWS hizmetleri

AWS Deep Learning AMI'leri

Amazon SageMaker

Amazon Redshift ML

Amazon Athena ML

Amazon QuickSight ML Insights

AWS Data Exchange

Kaynaklar

Teknik İnceleme

AWS'de medya ve eğlence sektörüne yönelik tahmine dayalı analiz çözümleri oluşturma

Örnek olay incelemesi

Invista, AWS'de üretim çıktılarını optimize ederek operasyonlarını dönüştürüyor

Web Semineri

Machine learning-powered business intelligence with Amazon QuickSight

Blog

How Imperva uses Amazon Athena for machine learning botnets detection

AWS'de Öne Çıkan Çözümler

İş ve teknik kullanım durumlarınızı hızla ele almak için Amaca Yönelik Hizmetler, AWS Çözümleri, Çözüm Ortağı Çözümleri ve Rehberliği keşfedin.

OpenSearch ile Merkezî Günlük Kaydı

AWS'de Amazon OpenSearch Hizmeti ile 20 dakika içinde merkezî bir günlük analizi platformu oluşturun.

Kullanmaya Başlayın »

Amazon Kinesis İçin Akış Verileri Çözümü

İşleme için sürekli veri yakalamanızı sağlayan gerçek zamanlı veri akışı çözümü

Kullanmaya Başlayın »

Makine Öğrenimi ile Kişiselleştirilmiş Deneyimleri Sürdürme

Amazon Personalize hizmetindeki kaynaklara yönelik güncellemelerin uçtan uca otomasyonu ve zamanlanması aracılığıyla kişiselleştirme iş yüklerini geliştirin ve dağıtın.

Kullanmaya Başlayın »

Müşteriler

Moderna
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 Amazon S3'te saklıyor.

Örnek olay incelemesini okuyun
Salesforce
Salesforce, Amazon EMR dahil olmak üzere AWS hizmetlerini kullanarak müşteri veri platformunda müşteri verileri için tek bir doğruluk kaynağı oluşturarak pazarlamacılara müşterilerinin ayrıntılı bir görünümünü sundu. Şirket, iş yüklerine göre isteğe bağlı kümeler oluşturuyor ve verileri eskisinden 2 kata kadar daha hızlı işlerken maliyeti %42 azaltıyor.

Videoyu izleyin
Intuit
Intuit, sıfır çabayla 7 kattan fazla veri hacmine ölçeklenen ve şirketin bir önceki çözümüyle elde edilenin 20 katı performans sağlayan bir Amazon Redshift temelli çözüme geçiş yaptı. Bu, öngörüye ulaşma süresinin yüzde 90 oranında azalmasına ve maliyetin yüzde 66 düşürülmesine olanak tanıdı.

Videoyu izleyin
Pinterest
Pinterest, Amazon OpenSearch Service'ı (Amazon Elasticsearch Service'ın yerine geçmiştir) 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 maliyetleri düşürdü.

Örnek olay incelemesini okuyun

“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

Tüm müşterileri görüntüleyin »

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 »