Amazon Redshift
為分析與代理式 AI 提供無可比擬價格效能比的雲端資料倉儲
為什麼選擇 Amazon Redshift？
Amazon Redshift 建構於隨使用量擴展的雲端經濟模式之上，在您的資料倉儲上驅動現代分析與自主代理式 AI 工作負載。Redshift 提供比其他雲端資料倉儲高達 2.2 倍更佳的價格效能比與 7 倍更佳的輸送量。Redshift 無伺服器協助您在無需管理基礎設施的情況下，於數秒內從資料獲得洞察。Redshift 可對您 Amazon SageMaker 中資源湖內的統一資料執行 SQL 分析。零 ETL 整合可透過連接串流服務、營運資料庫和第三方企業應用程式的資料，實現近乎即時的分析，而無需複雜的資料管道。將 Redshift 用作 Amazon Bedrock 中的結構化知識庫，以獲得更準確的生成式 AI 輸出。
優勢
在 Redshift 中擴展資料分析工作負載時，與其他雲端資料倉儲相比，可提升高達 2.2 倍的價格效能比和 7 倍的輸送量。透過在整個組織中使用可擴展的多資料倉儲架構隔離工作負載，降低成本並滿足業務關鍵型 SLA。藉助網路隔離和精細存取控制 (例如列層級和欄層級許可) 等全面的安全功能，您可以在不產生額外成本的情況下保護自己的資料。
透過與 Amazon SageMaker 的無縫整合，利用 Redshift 強大的 SQL 分析功能處理所有統一資料。以高效能查詢儲存在 Amazon S3 上的開放格式資料，無需在資料湖和資料倉儲之間移動或複製資料。輕鬆將您的 Redshift 資料作為 SageMaker 中資料湖倉的一部分，以供各種 AWS 和 Apache Iceberg 相容的分析引擎和機器學習工具存取。
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無需建置和管理複雜的管道，即可對 PB 規模的資料進行分析，從而加快創新速度，實現對分析使用案例的近乎即時存取。使用零 ETL 整合將交易資料從 Amazon Aurora、RDS、DynamoDB 等資料庫無縫移動到 Redshift，期間不會影響效能。透過原生串流服務整合，從 Amazon Kinesis 和 Amazon MSK 中擷取大量即時資料。將所有資料集中在一個位置，實現近乎即時的分析，並直接在 Redshift 中建置預測性的機器學習模型，以取得強大的商業洞見。
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使用 Amazon Redshift Serverless 在幾秒鐘內開始分析您的資料。Redshift Serverless 從您的工作負載中學習並自動擴展運算以滿足您不斷變化的分析需求，因此您可以專注於揭示洞見，而無需管理基礎設施。僅需連線至資料來源，並開始分析資料，無需設定或維護基礎設施。
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透過 Redshift 與 Amazon Bedrock 的無縫整合，使用 PB 級組織資料建置個人化應用程式。透過允許資料使用者使用 Redshift 查詢編輯器中的 Amazon Q 生成式 SQL，以自然語言更快地輕鬆編寫 SQL 查詢，以此提高工作效率。調用來自 Amazon Bedrock 和 SageMaker 的大型語言模型以執行進階自然語言處理任務，例如文字摘要、實體擷取和情緒分析，從而使用 SQL 從資料中取得更深入的洞見。
功能焦點
新查詢的效能提升高達 7 倍
Amazon Redshift 從首次執行起即可加速低延遲 SQL 查詢的回應時間，例如用於近乎即時的分析應用程式、BI 儀表板、ETL 管道，以及自主、目標導向的 AI 代理程式中所使用的查詢。增強的程式碼生成功能會產生高度最佳化、針對特定查詢的編譯程式碼，確保查詢從一開始就快速執行，且始終保持快速。
使用案例
每秒擷取數百萬 MB 的資料，因此您可以近乎即時地查詢資料，並建置用於詐騙偵測、即時排行榜和 IoT 的低延遲分析應用程式。
使用 Amazon Redshift 以及 Amazon QuickSight、Tableau、Microsoft PowerBI 等 BI 工具建置洞察驅動型報告和儀表板。
使用 SQL 建置、訓練和部署適用於眾多使用案例 (包括預測分析、分類、迴歸等) 的 ML 模型，以支援針對海量資料的進階分析。
基於資料庫、資料倉儲和資料湖中的所有資料建置應用程式。順暢安全地分享和協作資料、為客戶創造更多價值、將資料作為服務變現，並解鎖新的收入來源。
無論是市場資料、社群媒體分析、天氣資料或其他資料，訂閱 AWS Data Exchange 並將其中的第三方資料與您在 Amazon Redshift 中的資料結合，不必擔心授權、上線程序以及將資料移至倉儲等事宜。
Amazon Redshift Serverless
無需佈建和管理資料倉儲即可在幾秒鐘內輕鬆執行和擴展分析
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