資料是當今世界的寶貴資源,其數量和復雜性的增長速度比以往任何時候都要快。傳統的資料倉儲系統無法跟上。僵化的架構需要大量投資來維護、更新和保護,因此無法為組織提供充分利用其資料的機會。

遷移至 Amazon Redshift 等雲端資料倉儲後,您的分析即可擺脫這些限制。您可以跨資料倉儲中的 PB 級資料執行查詢,然後擴展至資料湖中,這就是我們所說的 "Lake House" 方法。

從以下自助式遷移指南中了解關於遷移至 Redshift 的更多資訊,或即刻與我們聯絡以了解更多關於我們可以如何加速您的遷移的資訊。

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使用 Amazon Redshift 在 AWS 上建置資料倉儲簡介 (1:35)

為何遷移?

輕鬆設定、部署和管理

Amazon Redshift 為完受管且易於使用,讓您在幾分鐘內即可部署全新的資料倉儲,並從一系列雲端或內部部署資料來源載入幾乎任何類型的資料。它可以自動執行大多數常見的管理任務,以管理、監控擴展資料倉儲,因此您可以將時間花在更高效、更輕鬆的工作上。它提供快速的查詢效能,改善 I/O 效率,並隨效能和容量需求的變化而擴展或縮減。

實現規模和靈活性

透過 AWS 上的資料倉儲,您不僅可以將資料載入本機磁碟,還可以查詢 Amazon S3 資料湖中的大量非結構化資料,而無須載入或轉換任何資料。您能以開放格式查詢資料,包括 CSV、TSV、Parquet、Sequence 和 RCFile。最終,在資料湖中以開放格式提供資料時,您可以靈活地使用適當的引擎來滿足不同的分析需求。

以最低成本營運

從每小時僅需 0.25 USD 的小規模開始,每年以每 TB 不到 1,000 USD 的價格擴展至 PB。單獨為運算和儲存付費,且只需為所用儲存付費。針對未使用的叢集使用暫停與恢復,並透過可預測的每月成本掌握您的開支。相較於所有其他雲端資料倉儲,Amazon Redshift 的價格至少降低 50%,並且不到大多數內部部署系統成本的十分之一。

執行最快的查詢

Redshift 是世界上最快的雲端資料倉儲,並且每年都在增速,因此您可以更快地從資料中獲取洞見。針對效能密集型工作負載,您可以使用新的 RA3 執行個體將效能提升到任何雲端資料倉儲的三倍。

客戶成功案例:OLX Group (2:27)

常見的遷移

Netezza 遷移至 Redshift

Nielsen

Nielsen 一直在 Netezza 上執行傳統的內部部署資料倉儲,直至該公司使用 Amazon Redshift 建置了全新的資料湖型架構。

了解 Nielsen 如何遷移至 Redshift »

Oracle 遷移至 Redshift

Amazon.com

Amazon.com 的內部部署 Oracle 基礎架構難以維護和營運,因此該公司決定轉向 Amazon Redshift。

了解 Amazon.com 如何遷移至 Redshift»

Teradata 遷移至 Redshift

Equinox

Equinox Fitness 從其 Teradata 內部部署資料倉儲遷移至 Redshift,以減少洞見和控制基礎架構的時間。

了解 Equinox Fitness 如何遷移至 Redshift »

SQL Server 遷移至 Redshift

Intuit

Intuit 將其任務關鍵型工作負載從內部部署環境移至 Amazon Redshift,以加快開發和創新的速度,並更妥善的解決客戶需求。

了解 Intuit 如何遷移至 Redshift »

遷移工具

如果您正在尋求淘汰您的傳統資料倉儲,我們可以協助管理和減少來自傳統供應商的授權合約,提供專家建議和工具以重構您的資料倉儲和應用程式,以成本中立的方式解決遷移的資金和激勵問題。

針對符合資格的客戶,Database Freedom 計劃提供以下服務︰

資源

關於 Redshift 遷移的最新 AWS re:Invent 和高峰會專題講座

AWS re:Invent 2019︰將您的資料倉儲遷移至雲端,Nielsen 特輯 (50:39)
AWS re:Invent 2019︰將您的資料倉儲遷移至雲端,Fannie Mae 特輯 (59:08)
AWS re:Invent 2019︰將您的資料倉儲遷移至 Amazon Redshift (1:06:21)
Equinox Fitness Clubs 如何遷移至現代資料倉儲 (57:25)

關於 Redshift 遷移的最新 AWS 向上技術講座

將您的 IBM Netezza 資料倉儲遷移至雲端的實用技巧 (23:23)
透過遷移至雲端資料倉儲來加速分析 (35:03)

客戶見證

Nielsen 在 AWS 上建置創新的雲端原生資料報告平台 (2:08)
Equinox 透過 AWS 資料湖架構推動個人化的客戶體驗 (1:58)
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