เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ Amazon SageMaker รุ่นถัดไป

Amazon Redshift

ส่งมอบประสิทธิภาพต่อราคาที่ยิ่งใหญ่อย่างที่ไม่มีใครเทียบได้ด้วย SQL สำหรับ Data Lakehouse ของคุณ

เริ่มต้นใช้งาน Amazon Redshift
ติดต่อกับผู้เชี่ยวชาญด้าน Amazon Redshift

ทำไมต้อง Amazon Redshift

ลูกค้าหลายหมื่นคนใช้ Amazon Redshift สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลที่ทันสมัยในทุกระดับ ซึ่งส่งมอบประสิทธิภาพด้านราคาที่ดีขึ้นถึง 3 เท่าและมีอัตราการโอนถ่ายข้อมูลที่ดีกว่าคลังข้อมูลบนระบบคลาวด์อื่น ๆ ถึง 7 เท่า เปิดใช้งานการวิเคราะห์แบบใกล้เรียลไทม์เพื่อเร่งการตัดสินใจด้วยการบูรณาการ ETL แบบไร้รอยต่อของ Redshift ซึ่งเชื่อมต่อข้อมูลจากบริการสตรีมมิ่ง ฐานข้อมูลการดำเนินงาน และแอปพลิเคชันองค์กรจากภายนอกได้ง่ายโดยที่ไม่ต้องสร้างไปป์ไลน์ข้อมูลที่ซับซ้อน Redshift แบบไม่ต้องใช้เซิร์ฟเวอร์ทำให้การปรับขนาดการวิเคราะห์เป็นไปอย่างง่ายดาย ซึ่งช่วยให้คุณสามารถวิเคราะห์ข้อมูลระดับเพตะไบต์ได้โดยไม่ต้องมีภาระในการจัดการโครงสร้างพื้นฐาน เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของทีมด้วย Amazon Q ใน Redshift ซึ่งช่วยลดความยุ่งยากในการเขียน SQL ด้วยภาษาธรรมชาติ และเพิ่มมูลค่าของข้อมูลให้สูงสุดโดยใช้ประโยชน์จาก Redshift เป็นฐานความรู้ที่มีโครงสร้างสำหรับผู้ช่วยที่เป็น AI ช่วยสร้างใน Amazon Bedrock ซึ่งทำให้ได้ผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องและถูกต้องแม่นยำยิ่งขึ้นสำหรับแอปพลิเคชันของคุณ

การวิเคราะห์ SQL ใน Amazon SageMaker
Amazon SageMaker มอบประสบการณ์แบบผสานรวมสำหรับการวิเคราะห์และ AI โดยให้คุณสามารถเข้าถึงข้อมูลทั้งหมดได้ในที่เดียว Redshift ผสานเข้ากับ Amazon SageMaker Lakehouse ได้อย่างราบรื่น อนุญาตให้คุณสามารถใช้ประโยชน์จากความสามารถในการวิเคราะห์ SQL อันทรงพลังเพื่อปลดล็อกข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับข้อมูลแบบรวมของคุณในคลังข้อมูลของ Redshift, Data Lake Amazon S3, ฐานข้อมูลการดำเนินงาน และแหล่งที่มาของข้อมูลแบบรวมศูนย์
 

ประโยชน์

รับประสิทธิภาพด้านราคาที่ดีขึ้นถึง 3 เท่าและอัตราการโอนถ่ายข้อมูลที่ดีกว่าคลังข้อมูลบนระบบคลาวด์อื่น ๆ ถึง 7 เท่า เมื่อคุณปรับขนาดเวิร์กโหลดวิเคราะห์ข้อมูลใน Redshift ลดต้นทุนและตอบโจทย์ SLA ที่มีความสำคัญต่อธุรกิจโดยการแยกเวิร์กโหลดด้วยสถาปัตยกรรมคลังข้อมูลหลายรูปแบบที่ปรับขนาดได้ทั่วทั้งองค์กรของคุณ ด้วยฟีเจอร์การรักษาความปลอดภัยที่ครอบคลุม เช่น การแยกเครือข่าย การควบคุมสิทธิ์การเข้าถึงแบบละเอียด เช่น สิทธิ์ระดับแถวและระดับคอลัมน์ คุณจึงสามารถปกป้องข้อมูลได้โดยไม่มีค่าใช้จ่ายเพิ่มเติม
ใช้ประโยชน์จากความสามารถในการวิเคราะห์ SQL ที่มีประสิทธิภาพของ Redshift ในข้อมูลแบบรวมทั้งหมดผ่านการผสานรวมอย่างราบรื่นใน Amazon SageMaker Lakehouse สืบค้นข้อมูลในรูปแบบเปิดที่จัดเก็บไว้ใน Amazon S3 ที่มีประสิทธิภาพสูง โดยกำจัดความจำเป็นในการย้ายหรือทำซ้ำข้อมูลระหว่าง Data Lake และคลังข้อมูลของคุณ รวมข้อมูล Redshift เป็นส่วนหนึ่งของ SageMaker Lakehouse ได้อย่างง่ายดาย ซึ่งทำให้สามารถเข้าถึงจากเอนจินการวิเคราะห์และเครื่องมือแมชชีนเลิร์นนิงที่ใช้งานร่วมกันได้กับ AWS และ Apache Iceberg ที่หลากหลาย
สร้างสรรค์สิ่งใหม่ได้เร็วขึ้นโดยทำให้ข้อมูลระดับเพตะไบต์พร้อมใช้งานสำหรับการวิเคราะห์โดยไม่จำเป็นต้องสร้างและจัดการไปป์ไลน์ที่ซับซ้อน ซึ่งทำให้สามารถเข้าถึงกรณีการใช้งานการวิเคราะห์ได้แบบแทบจะเรียลไทม์ ใช้ประโยชน์จากการบูรณาการ ETL แบบไร้รอยต่อเพื่อย้ายข้อมูลธุรกรรมจากฐานข้อมูลเช่น Amazon Aurora, RDS, และ DynamoDB ไปยัง Redshift ได้อย่างราบรื่นโดยไม่มีผลกระทบต่อประสิทธิภาพ นำเข้าข้อมูลแบบเรียลไทม์จำนวนมากจาก Amazon Kinesis และ Amazon MSK ด้วยการผสานรวมบริการสตรีมมิ่งแบบดั้งเดิม เมื่อข้อมูลทั้งหมดอยู่ในที่เดียว จึงสามารถเปิดใช้งานการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์และสร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงแบบใช้ข้อมูลคาดการณ์ได้ใน Redshift เพื่อรับข้อมูลเชิงลึกทางธุรกิจที่มีประสิทธิภาพ
เริ่มต้นวิเคราะห์ข้อมูลของคุณในไม่กี่วินาทีด้วย Amazon Redshift แบบไม่ต้องใช้เซิร์ฟเวอร์ Redshift แบบไม่ต้องใช้เซิร์ฟเวอร์เรียนรู้จากเวิร์กโหลดของคุณและปรับขนาดประมวลผลโดยอัตโนมัติเพื่อจัดการกับความต้องการด้านการวิเคราะห์ที่เพิ่มมากขึ้น คุณจึงสามารถโฟกัสที่การค้นพบข้อมูลเชิงลึกได้โดยไม่ต้องจัดการโครงสร้างพื้นฐาน เพียงแค่เชื่อมต่อกับแหล่งที่มาของข้อมูลและเริ่มวิเคราะห์ข้อมูลโดยไม่มีการตั้งค่าโครงสร้างพื้นฐานหรือการบำรุงรักษา
สร้างแอปพลิเคชันที่ปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคลด้วยข้อมูลองค์กรระดับเพตะไบต์ผ่านการผสานรวมอย่างราบรื่นของ Redshift กับ Amazon Bedrock เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานโดยช่วยให้ผู้ใช้ข้อมูลสามารถเขียนการสืบค้น SQL ได้เร็วขึ้นและง่ายขึ้นโดยใช้ภาษาธรรมชาติด้วย SQL ช่วยสร้างของ Amazon Q ในเครื่องมือแก้ไขการสืบค้นข้อมูลของ Redshift เรียกดำเนินการโมเดลภาษาขนาดใหญ่จาก Amazon Bedrock และ SageMaker สำหรับงานด้านการประมวลผลภาษาธรรมชาติขั้นสูง เช่น การสรุปข้อความ การแยกเอนทิตี และการวิเคราะห์ความรู้สึก เพื่อรับข้อมูลเชิงลึกที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นกับข้อมูลของคุณโดยใช้ SQL

วิธีทำงาน

Amazon Redshift ใช้ SQL เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลที่มีโครงสร้างและกึ่งมีโครงสร้างในคลังข้อมูล ฐานข้อมูลการดำเนินการ และ Data Lake โดยใช้ฮาร์ดแวร์และ ML ที่ออกแบบโดย AWS เพื่อมอบประสิทธิภาพด้านราคาที่ดีที่สุดในทุกระดับขนาด

กรณีใช้งาน

นำเข้าข้อมูลหลายร้อยเมกะไบต์ต่อวินาที คุณจึงสามารถสืบค้นข้อมูลได้ในเวลาเกือบเรียลไทม์ และสร้างแอปพลิเคชันการวิเคราะห์เวลาแฝงต่ำสำหรับการตรวจจับการฉ้อโกง ลีดเดอร์บอร์ดแบบเรียลไทม์ และ IoT

สร้างรายงานและแดชบอร์ดที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเชิงลึกโดยใช้เครื่องมือ Amazon RedShift และ BI เช่น Amazon QuickSight, Tableau, Microsoft PowerBI หรืออื่นๆ

ใช้ SQL เพื่อสร้าง ฝึก และปรับใช้โมเดล ML สำหรับกรณีการใช้งานจำนวนมาก รวมถึงการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ การจัดหมวดหมู่ รีเกรสชัน และอื่นๆ เพื่อรองรับการวิเคราะห์ขั้นสูงเกี่ยวกับข้อมูลจำนวนมาก

สร้างแอปพลิเคชันบนข้อมูลทั้งหมดของคุณทั่วทั้งฐานข้อมูล คลังข้อมูล และ Data Lake แชร์และทำงานร่วมกันได้อย่างราบรื่นและปลอดภัยเพื่อสร้างมูลค่าเพิ่มให้กับลูกค้าของคุณ สร้างรายได้จากข้อมูลของคุณในรูปแบบบริการ และปลดล็อกแหล่งรายได้ใหม่

ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลตลาด การวิเคราะห์โซเชียลมีเดีย ข้อมูลสภาพอากาศ หรืออื่น ๆ สมัครสมาชิกและรวมข้อมูลของบุคคลที่สามใน AWS Data Exchange กับข้อมูลของคุณใน Amazon Redshift โดยไม่ต้องยุ่งกับกระบวนการออกใบอนุญาตและการเริ่มใช้งานและการย้ายข้อมูลไปยังคลังข้อมูล

Amazon Redshift แบบไม่ต้องใช้เซิร์ฟเวอร์

เรียกใช้และปรับขนาดการวิเคราะห์ได้อย่างง่ายดายในไม่กี่วินาทีโดยไม่ต้องจัดเตรียมและจัดการคลังข้อมูล

ลองใช้ Amazon Redshift แบบไม่ต้องใช้เซิร์ฟเวอร์ »

สำรวจ AWS เพิ่มเติม