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 (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.
Her ölçekte veri depolayın
AWS analiz hizmetleri, büyük miktarda veriyi uygun ölçekte işlemek ve gerek manuel gerekse zaman alıcı birçok görevi otomatik hale getirmek üzere geliştirilmiştir. Amazon Simple Storage Service'ın (S3) 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 AWS analiz hizmetlerini kullanın.
Performans ve maliyet için amaca 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 veri istatistiklerini 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 birleşik güvenlik politikası yönetimi ve proaktif izleme gibi kapsamlı bir araç seti sunar. Güvenlik, yönetişim ve denetim ilkelerinizi merkezi biçimde tanımlayıp yöneterek sektöre ve coğrafyaya özel düzenlemeleri karşılayın.
Makine öğrenimi entegrasyonu
AWS, amaca özel tasarlanmış analiz hizmetlerimiz kapsamında yerleşik makine öğrenimi entegrasyonu sunar. Makine öğrenimi geliştirme yaşam döngüsünün her aşaması için gereken araçları tek bir entegre ortamda sağlayan, tam olarak yönetilen hizmet olan Amazon SageMaker ile makine öğrenimi modellerini hızlı bir biçimde geliştirebilir, eğitebilir ve dağıtabilirsiniz.
AWS Analytics - Modern Data Strategy (2:15)

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

Amazon OpenSearch Service (Amazon Elasticsearch Service'ın yerine geçmiştir) ile tek bir kümede depolanan veri miktarı

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 OpenSearch Service (Amazon Elasticsearch Service'ın yerine geçmiştir)
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 Amazon S3'te saklıyor.

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

    INVISTA, silolu verilerden AWS'de data lake'e geçiş yaptı. Şirket, üretim iş akışını dönüştürmek, verileri manuel süreçleri ortadan kaldırmak için kullanmak ve dijital tesisinin potansiyelini ortaya çıkarmak için AWS analiz hizmetlerini kullanarak modern bir veri mimarisi oluşturdu. INVISTA, 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, 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 örnek olay incelemesi
    data_sol_page_customer_logo_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 
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 »