Amazon Redshift

Offri prezzi e prestazioni senza pari su larga scala con SQL per il tuo data lakehouse

A cosa serve Amazon Redshift?

Decine di migliaia di clienti utilizzano Amazon Redshift per la moderna analisi dei dati su larga scala, offrendo prestazioni di prezzo fino a 3 volte superiori e un throughput 7 volte migliore rispetto ad altri data warehouse in cloud. Amazon Redshift si integra perfettamente con Amazon SageMaker Lakehouse, consentendoti di utilizzare le sue potenti funzionalità di analisi SQL sui dati unificati nei data warehouse di Amazon Redshift e nei data lake di Amazon Simple Storage Service (Amazon S3). Abilita l'analisi quasi in tempo reale per accelerare il processo decisionale con le integrazioni Zero-ETL di Amazon Redshift, che collegano i dati provenienti da servizi di streaming, database operativi e applicazioni aziendali di terze parti senza creare pipeline di dati complesse. Amazon Redshift serverless consente di scalare le analisi senza sforzo, permettendoti di analizzare petabyte di dati senza l'onere della gestione dell'infrastruttura. Aumenta la produttività del tuo team con Amazon Q in Amazon Redshift, che semplifica la creazione di SQL attraverso il linguaggio naturale. Massimizza il valore dei tuoi dati utilizzando Amazon Redshift come base di conoscenza strutturata per gli assistenti di IA generativa in Amazon Bedrock, ottenendo risultati più pertinenti e accurati per le tue applicazioni.

 

Vantaggi

Ottieni prestazioni di prezzo fino a 3 volte superiori e un throughput 7 volte superiore rispetto ad altri data warehouse in cloud scalando i carichi di lavoro di analisi dei dati in Amazon Redshift. Riduci i costi e rispetta gli SLA aziendali critici isolando i carichi di lavoro con più architetture di data warehouse scalabili in tutta l'organizzazione. Con funzionalità di sicurezza complete come l'isolamento della rete e controlli di accesso granulari come le autorizzazioni a livello di riga e colonna, puoi proteggere i tuoi dati senza costi aggiuntivi.
Usa le potenti funzionalità di analisi SQL di Amazon Redshift su tutti i tuoi dati unificati con la perfetta integrazione in SageMaker Lakehouse. Sottoponi a query i tuoi dati in formati aperti archiviati su Amazon S3 con prestazioni elevate, eliminando la necessità di spostare o duplicare i dati tra i tuoi data lake e il data warehouse. Includi facilmente i tuoi dati Amazon Redshift come parte di SageMaker Lakehouse, rendendoli accessibili a un'ampia gamma di motori di analisi e strumenti di machine learning (ML) compatibili con AWS e Apache Iceberg.
Innova più velocemente rendendo disponibili petabyte di dati per l'analisi senza dover creare e gestire pipeline complesse, consentendo l'accesso quasi in tempo reale per i casi d'uso delle analisi. Usa le integrazioni Zero-ETL per spostare senza problemi i dati transazionali da database come Amazon Aurora, Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) e Amazon DynamoDB in Amazon Redshift senza impatto sulle prestazioni. Acquisisci grandi volumi di dati in tempo reale da Amazon Kinesis e Streaming gestito da Amazon per Apache Kafka (Amazon MSK) con integrazioni di servizi di streaming nativi. Con tutti i tuoi dati in un unico posto, abilita l'analisi quasi in tempo reale e crea direttamente modelli di machine learning predittivi in Amazon Redshift per potenti informazioni aziendali.
Inizia ad analizzare i dati in pochi secondi con Amazon Redshift serverless. Amazon Redshift serverless apprende dai tuoi carichi di lavoro e scala automaticamente le risorse di calcolo per gestire le tue esigenze di analisi in evoluzione, così puoi concentrarti sulla scoperta di informazioni senza gestire l'infrastruttura. Connettiti alle origini dati e inizia ad analizzare i tuoi dati, senza necessità di configurazione o manutenzione dell'infrastruttura.
Crea applicazioni personalizzate con petabyte di dati organizzativi attraverso la perfetta integrazione di Amazon Redshift con Amazon Bedrock. Aumenta la produttività consentendo agli utenti di dati di scrivere più rapidamente query SQL utilizzando il linguaggio naturale con l'SQL generativo di Amazon Q in Editor di query Amazon Redshift. Richiama modelli linguistici di grandi dimensioni da Amazon Bedrock e SageMaker per attività avanzate di elaborazione del linguaggio naturale come il riepilogo del testo, l'estrazione delle entità e l'analisi delle emozioni, per ottenere informazioni più approfondite dai tuoi dati utilizzando SQL.

Come funziona

Amazon Redshift utilizza SQL per analizzare dati strutturati e semi-strutturati su data warehouse, database operativi e data lake, utilizzando hardware e ML progettati da AWS per fornire il miglior rapporto prezzo/prestazioni su qualsiasi scala.

Casi d'uso

Importa centinaia di megabyte di dati al secondo in modo da poter eseguire query sui dati quasi in tempo reale e creare applicazioni di analisi a bassa latenza per il rilevamento di frodi, classifiche in tempo reale e IoT.

Crea report e dashboard basati su informazioni dettagliate utilizzando Amazon Redshift e strumenti di BI come Amazon QuickSight, Tableau, Microsoft PowerBI o altri.

Usa SQL per creare, addestrare e distribuire modelli ML per molti casi d'uso, tra cui analisi predittiva, classificazione, regressione e altro ancora per supportare l'analisi avanzata su grandi quantità di dati.

Crea applicazioni utilizzando tutti i tuoi dati presenti in database, data warehouse e data lake. Condividi e collabora in modo semplice e sicuro per creare più valore per i tuoi clienti, monetizzare i dati come servizio e ottenere nuovi flussi di entrate.

Che si tratti di dati di mercato, analisi dei social media, dati meteorologici o altro, abbonati e combina i dati di terze parti in Scambio dati sui AWS con i tuoi dati in Amazon Redshift, senza incorrere in problemi relativi ai processi di licenza e onboarding e allo spostamento dei dati nel magazzino.

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