Moderne Daten-Architektur von Amazon Redshift
Die Menge an Daten, die vom IoT, von intelligenten Geräten, Cloud-Anwendungen und sozialen Medien generiert wird, nimmt exponentiell zu. Amazon Redshift unterstützt eine moderne Daten-Architektur, die es Ihnen ermöglicht, Daten in Ihrem Data Warehouse, Data Lake und Ihren Betriebsdatenbanken abzufragen, um schnellere und tiefere Einblicke zu gewinnen, die sonst nicht möglich wären.
Amazon Redshift liegt der modernen Daten-Architektur zugrunde und ermöglicht die übergreifende Abfrage von Daten im Data Warehouse, im Data Lake und in Ihren Betriebsdatenbanken. Auf diese Weise gewinnen Sie schnellere, umfangreichere Einblicke, die sonst nicht möglich wären. Eine moderne Daten-Architektur ermöglicht die Speicherung von Daten in offenen Dateiformaten in Ihrem Amazon-S3-Data-Lake. Dadurch können diese Daten auch ganz einfach für andere Analyse- und Machine-Learning-Tools zur Verfügung gestellt werden, anstatt sie in einem neuen Silo zu isolieren.
Mit einer modernen Daten-Architektur von Amazon Redshift können Sie:
- Daten in Ihrem Data Lake einfach abfragen und Daten in offenen Formaten in Ihren Data Lake zurückschreiben.
- Verwenden Sie vertraute SQL-Anweisungen, um Daten in allen Ihren Datenspeichern zu kombinieren und zu verarbeiten.
- Abfragen von Live-Daten in Ihren Betriebsdatenbanken ausführen, ohne dass Daten geladen und ETL-Pipelines erforderlich sind.
Funktionen
Die moderne Daten-Architektur von Amazon Redshift basiert auf den folgenden Funktionen:
Amazon Redshift Spectrum
Fragen Sie Daten in offenen Formaten direkt im Amazon-S3-Data-Lake ab, ohne die Daten laden oder Ihre Infrastruktur duplizieren zu müssen. Mit der Amazon-Redshift-Spectrum-Funktion können Sie offene Dateiformate wie Apache Parquet, ORC, JSON, Avro und CSV abfragen. Folgen Sie diesem schrittweisem Tutorial, um loszulegen.
Data-Lake-Export
Speichern Sie die Ergebnisse einer Amazon-Redshift-Abfrage direkt in Ihrem S3-Data-Lake in einem offenen Dateiformat (Apache Parquet) mit Data-Lake-Export. Anschließend können Sie diese Daten mithilfe von Amazon Redshift Spectrum oder anderen AWS-Services wie beispielsweise Sagemaker für Machine Learning und EMR für ETL-Operationen analysieren. Sehen Sie sich dieses 5-minütige Video an für erste Schritte.
Verbundabfrage
Die Verbundabfrage ermöglicht Amazon Redshift, Daten direkt in Amazon-RDS- und Aurora-PostgreSQL-Speichern abzufragen. Dadurch können Sie aktuelle Daten ganz ohne ETL-Operationen in Ihre Berichte und BI-Anwendungen aufnehmen. Sehen Sie sich dieses 5-minütige Video an oder lesen Sie dieses Tutorial für erste Schritte.
„Wir nutzen viele Analysetools von AWS und Drittanbietern und wir freuen uns, dass Amazon Redshift nach wie vor die gleichen vielfältigen Datentransformationsmuster anwendet wie wir mit unserer eigenen Lösung. Wir nutzen die Möglichkeit, offene Dateiformate in unserem Data Lake mit Amazon Redshift abzufragen, schon seit 2017. Mit der neuen Funktion Redshift Data Lake Export können wir jetzt auch völlig problemlos Daten in unseren Data Lake schreiben. Und dies alles mit gleichbleibend schneller Leistung, selbst bei der höchsten Abfragelast. Wir freuen uns darauf, die Synergien eines integrierten Big-Data-Stacks zu nutzen, um die Datenfreigabe über Amazon-Redshift-Cluster hinweg zu fördern und eine höhere Wertschöpfung zu geringeren Kosten für alle unsere Spiele zu erzielen.“
Kurt Larson, Technical Director of Analytics Marketing Operations - Warner Bros. Analysen
Ressourcen
ETL- und ELT-Designmuster für die moderne Daten-Architektur mit Amazon Redshift: Teil 1
Entwickeln Sie skalierbare ETL- und ELT-Designmuster für die moderne Daten-Architektur mit Amazon Redshift: Teil 1.
Erste Schritte mit Amazon Redshift Spectrum
Schrittweises Tutorial für den Einstieg in Amazon Redshift Spectrum.
So skalieren Sie Datenanalyse mit Amazon Redshift
Erfahren Sie, wie das Unterhaltungsunternehmen Warner Bros. seine Datenanalyse-Workloads mithilfe von Amazon Redshift skaliert.
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