เรียนรู้เกี่ยวกับแพลตฟอร์ม Amazon SageMaker

Amazon Redshift

ส่งมอบประสิทธิภาพต่อราคาที่ยิ่งใหญ่อย่างที่ไม่มีใครเทียบได้ด้วย SQL สำหรับ Data Lakehouse ของคุณ

ติดต่อกับผู้เชี่ยวชาญด้าน Amazon Redshift

ทำไมต้อง Amazon Redshift

ลูกค้าหลายหมื่นคนใช้ Amazon Redshift สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลที่ทันสมัยในทุกระดับ ซึ่งส่งมอบประสิทธิภาพด้านราคาที่ดีขึ้นถึง 3 เท่าและมีอัตราการโอนถ่ายข้อมูลที่ดีกว่าคลังข้อมูลบนระบบคลาวด์อื่น ๆ ถึง 7 เท่า Amazon Redshift ผสานรวมเข้ากับ Amazon SageMaker Lakehouse ได้อย่างราบรื่น ซึ่งช่วยให้คุณสามารถใช้ความสามารถในการวิเคราะห์ SQL ที่มีประสิทธิภาพกับข้อมูลแบบรวมในคลังข้อมูลของ Amazon Redshift และ Data Lake ของ Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) เปิดใช้งานการวิเคราะห์แบบแทบจะเรียลไทม์เพื่อเร่งการตัดสินใจด้วยการบูรณาการ ETL แบบไร้รอยต่อของ Amazon Redshift ซึ่งเชื่อมต่อข้อมูลจากบริการสตรีมมิ่ง ฐานข้อมูลการดำเนินงาน และแอปพลิเคชันองค์กรจากภายนอกโดยที่ไม่ต้องสร้างไปป์ไลน์ข้อมูลที่ซับซ้อน Amazon Redshift แบบไม่ต้องใช้เซิร์ฟเวอร์ทำให้การปรับขนาดการวิเคราะห์เป็นไปอย่างง่ายดาย ซึ่งช่วยให้คุณสามารถวิเคราะห์ข้อมูลระดับเพตะไบต์ได้โดยไม่ต้องมีภาระในการจัดการโครงสร้างพื้นฐาน เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของทีมด้วย Amazon Q ใน Amazon Redshift ซึ่งช่วยลดความยุ่งยากในการเขียน SQL ด้วยภาษาธรรมชาติ เพิ่มมูลค่าของข้อมูลให้สูงสุดโดยใช้ Amazon Redshift เป็นฐานความรู้ที่มีโครงสร้างสำหรับผู้ช่วยที่เป็น AI ช่วยสร้างใน Amazon Bedrock ซึ่งทำให้ได้ผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องและถูกต้องแม่นยำยิ่งขึ้นสำหรับแอปพลิเคชันของคุณ

ประโยชน์

บรรลุประสิทธิภาพด้านราคา ความสามารถในการปรับขนาด และความปลอดภัยที่ยอดเยี่ยม

รับประสิทธิภาพด้านราคาที่ดีขึ้นถึง 3 เท่าและอัตราการโอนถ่ายข้อมูลที่ดีกว่าคลังข้อมูลบนระบบคลาวด์อื่น ๆ ถึง 7 เท่า เมื่อคุณปรับขนาดเวิร์กโหลดวิเคราะห์ข้อมูลใน Amazon Redshift ลดต้นทุนและตอบโจทย์ SLA ที่มีความสำคัญต่อธุรกิจโดยการแยกเวิร์กโหลดด้วยสถาปัตยกรรมคลังข้อมูลหลายรูปแบบที่ปรับขนาดได้ทั่วทั้งองค์กรของคุณ ด้วยฟีเจอร์การรักษาความปลอดภัยที่ครอบคลุม เช่น การแยกเครือข่ายและการควบคุมสิทธิ์การเข้าถึงแบบละเอียด เช่น สิทธิ์ระดับแถวและระดับคอลัมน์ คุณจึงสามารถปกป้องข้อมูลได้โดยไม่มีค่าใช้จ่ายเพิ่มเติม

ค้นพบข้อมูลเชิงลึกด้วย SQL จากข้อมูลรวมใน Lakehouse

ใช้ความสามารถในการวิเคราะห์ SQL ที่มีประสิทธิภาพของ Amazon Redshift ในข้อมูลแบบรวมทั้งหมดด้วยการผสานรวมอย่างราบรื่นใน SageMaker Lakehouse สืบค้นข้อมูลในรูปแบบเปิดที่จัดเก็บไว้ใน Amazon S3 ที่มีประสิทธิภาพสูง โดยขจัดความจำเป็นในการย้ายหรือทำซ้ำข้อมูลระหว่าง Data Lake และคลังข้อมูลของคุณ รวมข้อมูล Amazon Redshift เป็นส่วนหนึ่งของ SageMaker Lakehouse ได้อย่างง่ายดาย ซึ่งทำให้สามารถเข้าถึงจากเอนจินการวิเคราะห์และเครื่องมือแมชชีนเลิร์นนิง (ML) ที่ใช้งานร่วมกันได้กับ AWS และ Apache Iceberg ที่หลากหลาย

เร่งการตัดสินใจด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์

สร้างสรรค์สิ่งใหม่ได้เร็วขึ้นโดยทำให้ข้อมูลระดับเพตะไบต์พร้อมใช้งานสำหรับการวิเคราะห์โดยไม่จำเป็นต้องสร้างและจัดการไปป์ไลน์ที่ซับซ้อน ซึ่งทำให้สามารถเข้าถึงกรณีการใช้งานการวิเคราะห์ได้แบบแทบจะเรียลไทม์ ใช้การบูรณาการ ETL แบบไร้รอยต่อเพื่อย้ายข้อมูลธุรกรรมจากฐานข้อมูลอย่างราบรื่น เช่น Amazon Aurora, Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) และ Amazon DynamoDB ไปยัง Amazon Redshift โดยไม่ส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพ นำเข้าข้อมูลแบบเรียลไทม์จำนวนมากจาก Amazon Kinesis และ Amazon Managed Streaming สำหรับ Apache Kafka (Amazon MSK) ด้วยการผสานรวมบริการสตรีมมิ่งแบบดั้งเดิม เมื่อข้อมูลทั้งหมดอยู่ในที่เดียว จึงสามารถเปิดใช้งานการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์และสร้างโมเดล ML แบบใช้ข้อมูลคาดการณ์ได้โดยตรงใน Amazon Redshift เพื่อรับข้อมูลเชิงลึกทางธุรกิจที่มีประสิทธิภาพ

รับการวิเคราะห์ SQL ได้ง่ายดายโดยไม่ต้องจัดการโครงสร้างพื้นฐาน

เริ่มต้นวิเคราะห์ข้อมูลของคุณในไม่กี่วินาทีด้วย Amazon Redshift แบบไม่ต้องใช้เซิร์ฟเวอร์ Amazon Redshift แบบไม่ต้องใช้เซิร์ฟเวอร์เรียนรู้จากเวิร์กโหลดของคุณและปรับขนาดทรัพยากรการประมวลผลโดยอัตโนมัติเพื่อจัดการกับความต้องการด้านการวิเคราะห์ที่เพิ่มมากขึ้น คุณจึงสามารถโฟกัสที่การค้นพบข้อมูลเชิงลึกได้โดยไม่ต้องจัดการโครงสร้างพื้นฐาน เชื่อมต่อกับแหล่งที่มาของข้อมูลและเริ่มวิเคราะห์ข้อมูลโดยไม่มีการตั้งค่าโครงสร้างพื้นฐานหรือการบำรุงรักษา

สร้างแอปพลิเคชันตามบริบทและเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของผู้ใช้ด้วย AI ช่วยสร้าง

สร้างแอปพลิเคชันที่ปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคลด้วยข้อมูลองค์กรระดับเพตะไบต์ผ่านการผสานรวมอย่างราบรื่นของ Amazon Redshift กับ Amazon Bedrock เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานโดยเปิดโอกาสให้ผู้ใช้ข้อมูลสามารถเขียนการสืบค้น SQL ได้เร็วขึ้นโดยใช้ภาษาธรรมชาติด้วย SQL ช่วยสร้างของ Amazon Q ในเครื่องมือแก้ไขการสืบค้นข้อมูลของ Amazon Redshift เรียกดำเนินการโมเดลภาษาขนาดใหญ่จาก Amazon Bedrock และ SageMaker สำหรับงานด้านการประมวลผลภาษาธรรมชาติขั้นสูง เช่น การสรุปข้อความ การแยกเอนทิตี และการวิเคราะห์ความรู้สึก เพื่อรับข้อมูลเชิงลึกที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นจากข้อมูลของคุณโดยใช้ SQL

วิธีทำงาน

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

กรณีใช้งาน

ปรับปรุงการคาดการณ์ทางการเงินและอุปสงค์

นำเข้าข้อมูลหลายร้อยเมกะไบต์ต่อวินาที คุณจึงสามารถสืบค้นข้อมูลได้ในเวลาเกือบเรียลไทม์ และสร้างแอปพลิเคชันการวิเคราะห์เวลาแฝงต่ำสำหรับการตรวจจับการฉ้อโกง ลีดเดอร์บอร์ดแบบเรียลไทม์ และ IoT

เพิ่มประสิทธิภาพระบบธุรกิจอัจฉริยะของคุณ

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

เร่งความเร็วของแมชชีนเลิร์นนิงใน SQL

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

สร้างรายได้จากข้อมูลของคุณ

สร้างแอปพลิเคชันบนข้อมูลทั้งหมดของคุณทั่วทั้งฐานข้อมูล คลังข้อมูล และ Data Lake แชร์และทำงานร่วมกันได้อย่างราบรื่นและปลอดภัยเพื่อสร้างมูลค่าเพิ่มให้กับลูกค้าของคุณ สร้างรายได้จากข้อมูลของคุณในรูปแบบบริการ และปลดล็อกแหล่งรายได้ใหม่

รวมข้อมูลของคุณกับชุดข้อมูลของบุคคลที่สามได้อย่างง่ายดาย

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