AWS 上的分析
超過 200,000 個
3 倍
使用 Amazon EMR 比標準 Apache Spark 快
3 倍
70%
100 萬億
AWS 分析服務
Amazon Athena
使用 SQL 查詢 Amazon S3 中的資料。
Amazon EMR
執行開放原始碼大數據架構。
Amazon Redshift
快速、簡單、經濟實惠的資料倉儲。
Amazon Kinesis
分析即時影片和資料串流。
Amazon OpenSearch Service
搜尋、視覺化和分析高達數 PB 的文字和非結構化資料。
Amazon QuickSight
快速的商業分析服務。
AWS Glue DataBrew
提高清理和標準化資料速度達 80%。
AWS Glue
準備和載入資料。
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 ML。
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。
AWS Database Migration Service
將資料從 SQL 和 NoSQL 系統複製到資料儲存和分析系統。
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 OpenSearch Service | |
儀表板和視覺化 | Amazon QuickSight | |
視覺化資料準備 | Amazon Glue DataBrew |
|
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 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 | 架構和界面 | AWS 深度學習 AMI |
平台服務 | Amazon SageMaker |
使用案例
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分析和資料倉儲
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資料移動
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資料湖
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預測分析和 ML
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分析和資料倉儲
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分析和資料倉儲
AWS 提供最廣泛且最具成本效益的分析服務集,協助您更快地從所有資料中獲得洞察。
最廣泛的分析服務選擇
每個分析服務都是專為各種分析使用案例而建立,例如互動式分析、使大數據處理、資料倉儲、即時分析、營運分析,儀表板和視覺化。
服務
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,協助您遵守最佳實務和產業規範。
性價比高
AWS 致力於在所有分析服務中以最低的成本提供最佳效能,並且我們不斷創新以提升服務的性價比。
相關 AWS 服務
資源
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資料移動
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資料移動
AWS 可讓您輕鬆地跨多個資料存放區和資料湖合併、移動和複寫資料。
簡單易用
AWS 允許您在資料湖和專用數據服務之間輕鬆移動資料。例如,AWS Glue 是一種無伺服器資料整合服務,可輕鬆準備資料,以進行分析、機器學習和應用程式開發。
更快的資料整合
AWS 使您能夠跨不同資料來源 (例如資料庫、資料湖和資料倉儲) 查詢資料。例如,Amazon Athena 可讓您使用 SQL 查詢資料湖,而聯合查詢可讓您從關聯式資料庫中查詢即時資料。
輕鬆移動
由於資料存放在許多不同的系統中,AWS 可讓您輕鬆地在所有服務和資料存放區之間移動這些資料:由內向外、由外向內和圍繞邊界移動。
相關 AWS 服務
資源
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資料湖
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資料湖
成千上萬的客戶在 AWS 上執行他們的資料湖。
可擴展性
收集、存放、組織和分析來自多種來源和格式的資料,並將其擴展至任何規模。使用 AWS Lake Formation 自動執行設定資料湖所需的任務,同時節省定義資料結構、架構和轉換的時間。
靈活
以多種方式輕鬆擷取資料,包括利用 Amazon Kinesis、AWS Import/Export Snowball、AWS Direct Connect 等。使用 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 存放您的所有資料,無論其數量或格式如何。
敏捷
以近乎即時的速度部署所需的基礎設施。這意味著團隊可以更有效率、輕鬆嘗試新事物,並更快地推出項目。
相關 AWS 服務
資源
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預測分析和 ML
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預測分析和 ML
針對預測分析使用案例,AWS 提供一系列廣泛的機器學習服務,以及在 AWS 資料湖上執行的工具。
更深和更快的洞察
AWS 分析服務利用經過驗證的機器學習 (ML) 和自然語言功能來協助您從資料中獲得更深入、更快的洞察。
平台整合
AWS 提供內建 ML 整合,作為專用資料存放和分析服務的一部分,允許您使用熟悉的語言 (如 SQL) 建立、訓練和部署 ML 模型。
經驗
AWS 致力於在所有分析服務中以最低的成本提供最佳效能,並且我們不斷創新以提升服務的性價比。
相關 AWS 服務
資源
客戶
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Moderna
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Moderna 在 AWS 上執行其所有 SAP S/4HANA 工作負載,包括製造、會計和庫存管理,這使公司能夠在其營運中達致更高的效率和可見性。Moderna 使用 Amazon Redshift 作為其擷取的所有資料的中央存儲庫並在 Amazon S3 中存放備份。
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Salesforce
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Salesforce 使用包括 Amazon EMR 在內的 AWS 服務為其客戶資料平台建立了客戶資料的單一真實來源,為行銷人員提供了客戶的詳細視圖。該公司根據其工作負載按需建立叢集,處理資料的速度比以前快 2 倍,同時將成本降低了 42%。
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Intuit
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Intuit 遷移至 Amazon Redshift 型解決方案,該解決方案不需費力即可將資料量擴展至 7 倍以上,並提供比該公司以前的解決方案更高 20 倍的效能。這使得產生洞察的時間縮短了 90%,成本降低了 66%。
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Pinterest
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Pinterest 透過使用 Amazon OpenSearch Service (Amazon Elasticsearch Service 的後繼者) 轉向受管分析,將每日日誌搜尋和分析擴展至 1.7 TB,並將成本降低了 30%。該公司擴展了日誌分析能力,從而降低營運負擔,提升安全性和並降低成本。

「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