AWS 上的資料湖和分析

從所有資料獲得解答並提供給所有使用者的最快方式
構建資料湖及進行分析最簡單的方法
設定及管理資料湖涉及許多手動且耗時的任務,例如:載入、轉換、保護及稽核資料的存取。AWS Lake Formation 將許多手動步驟自動化,並將成功建立資料湖所需的時間從幾個月減少到幾天。
具可擴展性且經濟實惠
資料量呈指數增長,存放和分析資料的成本亦是如此。AWS 提供了全方位的工具,協助控制大規模存放和分析所有資料的成本,包括像是 S3 資料儲存的 Intelligent Tiering 功能,以及有助於降低運算用量成本的功能,例如 Auto-Scaling、Saving Plans 和與 EC2 Spot 執行個體的整合。
全面且開放
我們提供最廣泛且深入的專用分析工具產品組合,讓您可以透過最適合任務的工具,迅速從資料取得洞見。我們所有的分析服務都支援開放檔案格式,例如 Apache Parquet,您不需要移動和轉換資料即可進行分析,將資料以標準格式存放一次,之後便可使用最適合的工具或技術進行分析。
適用於分析的安全基礎設施
保護大量資料是大多數組織面臨的最大挑戰之一。除了所有您期望從 AWS 獲得的認證和最佳實務之外,我們還設計了一些安全功能,協助您遵守政策和產業規範。例如,AWS Lake Formation 針對資料提供多項服務、精細存取控制,Amazon Macie 協助尋找意外存放在錯誤位置的敏感資料,Amazon Inspector 則有助於找出可能導致資料洩露的設定錯誤。

AWS 分析服務

類別
使用案例
AWS 服務
分析
互動式分析

Amazon Athena

使用 SQL 查詢 S3 的資料

大數據處理

Amazon EMR

託管 Hadoop 框架。

資料倉儲

Amazon Redshift

快速、簡單、經濟實惠的資料倉儲。

即時分析

Amazon Kinesis

分析即時影片和資料串流。

營運分析

Amazon Elasticsearch Service

執行和擴展 Elasticsearch 叢集。

儀表板和視覺化

Amazon QuickSight

快速的商業分析服務。

資料移動
即時資料移動

Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (MSK)

全受管、高可用性和安全的 Apache Kafka 服務

Amazon Kinesis Video Streams

擷取、處理和存放影片串流以進行分析和機器學習。

Amazon Kinesis Data Firehose

準備即時資料串流並載入資料存放區和分析工具。

Amazon Kinesis Data Streams

大規模收集串流資料,以進行即時分析。

Amazon Kinesis Data Analytics

從串流資料即時取得可行的洞見。

資料湖
物件儲存

Amazon S3

專為從任何位置存放和擷取任何數量資料所建立的物件儲存。

AWS Lake Formation

只要幾天的時間就能建立安全的資料湖

備份和存檔

Amazon S3 Glacier

雲端中的低成本存檔儲存。

AWS Backup

跨 AWS 服務的集中備份。

資料型錄

AWS Glue

準備和載入資料。

AWS Lake Formation

只要幾天的時間就能建立安全的資料湖

第三方資料

AWS Data Exchange

尋找及訂閱雲端中的第三方資料。

預測分析和機器學習
框架和界面

AWS Deep Learning AMIs

Amazon EC2 上的深度學習。

平台服務

Amazon SageMaker

大規模建立、訓練和部署機器學習模型。

AWS 分析服務

類別 使用案例 AWS 服務
分析 互動式分析 Amazon Athena
大數據處理 Amazon EMR
資料倉儲 Amazon Redshift
即時分析 Amazon Kinesis Data Analytics
營運分析 Amazon Elasticsearch Service
儀表板和視覺化 Amazon QuickSight
資料移動 即時資料移動 Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK) | Amazon Kinesis Data Streams | Amazon Kinesis Data Firehose | Amazon Kinesis Data Analytics | Amazon Kinesis Video Streams | AWS Glue
資料湖 物件儲存 Amazon S3 | AWS Lake Formation
備份和存檔 Amazon S3 Glacier | AWS Backup
資料型錄
AWS Glue | AWS Lake Formation
第三方資料 AWS Data Exchange
預測分析和機器學習 框架和界面 AWS Deep Learning AMIs
平台服務 Amazon SageMaker

使用案例

Page-Illo_Data-warehousing
資料倉儲

針對資料倉儲和資料湖中的結構化和非結構化資料,執行 SQL 和複雜的分析查詢,無須進行不必要的資料移動。

試用 Amazon Redshift »
Page-Illo_Big-data-processing
大數據處理

針對資料工程、資料科學開發和協作,以快速簡易的方式處理資料湖或內部部署的大量資料。

試用 Amazon EMR »
Page-Illo_Real-time-analytics
即時分析

收集、處理和分析串流資料,並將資料串流直接載入資料湖、資料存放區和分析服務中,以便您可以即時回應。

試用 Amazon MSK » 試用 Amazon Kinesis »
Page-Illo_Data-visualization
營運分析

針對應用程式監控、日誌分析和點擊流分析,以近乎即時的速度搜尋、瀏覽、篩選、彙總以及視覺化資料。

試用 Amazon Elasticsearch Service »

客戶

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「我們在 Amazon S3 建立 120 TB 的資料湖,其中有 1500 種不同的結構,並廣泛使用 Glue、Redshift 和 Athena 等 AWS 分析服務。我們無法從眾多獨立的資料庫和倉儲取得這些洞見 – 我們需要一個 S3 規模的資料湖。」

– Bernardo Rodriguez
J.D. Power數位營運長

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