Amazon Redshift

Forneça uma performance de preço incomparável em grande escala com o SQL para o seu data lakehouse

Por que usar o Amazon Redshift?

Dezenas de milhares de clientes usam o Amazon Redshift para ter um data analytics moderno em grande escala, fornecendo uma relação preço-performance até três vezes melhor e throughput sete vezes maior em comparação com outros data warehouses na nuvem. Habilite o analytics praticamente em tempo real para acelerar a tomada de decisões com as integrações ETL zero do Redshift, que conectam facilmente dados de serviços de streaming, bancos de dados operacionais e aplicações empresariais de terceiros, sem a necessidade de criar pipelines de dados complexos. O Redshift sem servidor facilita a escalabilidade do analytics, permitindo que você analise petabytes de dados sem a sobrecarga do gerenciamento da infraestrutura. Aumente a produtividade da sua equipe com o Amazon Q no Redshift, que simplifica a criação de SQL por meio da linguagem natural. Maximize o valor dos seus dados ao usar o Redshift como uma base de conhecimento estruturada para assistentes de IA generativa no Amazon Bedrock, resultando em saídas mais relevantes e precisas para as suas aplicações.

SQL Analytics no Amazon SageMaker
O Amazon SageMaker oferece uma experiência integrada de analytics e IA com acesso unificado a todos os seus dados. O Redshift se integra perfeitamente ao Amazon SageMaker Lakehouse, permitindo que você aproveite seus recursos robustos de analytics para SQL para obter insights sobre seus dados unificados em data warehouses do Redshift, data lakes do Amazon S3, bancos de dados operacionais e fontes de dados federadas.
 

Benefícios

Obtenha uma relação preço-performance até três vezes melhor e um throughput sete vezes maior em comparação com outros data warehouses na nuvem à medida que você escala as workloads de data analytics no Redshift. Reduza os custos e cumpra os SLAs essenciais para os negócios ao isolar as workloads com arquiteturas escaláveis de vários data warehouses em toda a organização. Com recursos de segurança abrangentes, como o isolamento de rede e os controles de acesso refinados, como as permissões em nível de linha e de coluna, você pode proteger seus dados sem custo adicional.
Aproveite os recursos avançados de analytics em SQL do Redshift em todos os dados unificados por meio da integração consistente no Amazon SageMaker Lakehouse. Realize consultas nos dados armazenados no Amazon S3 em formatos abertos com alta performance, sem a necessidade de transferir ou duplicar dados entre os data lakes e o data warehouse. Inclua os dados do Redshift como parte do SageMaker Lakehouse com facilidade, permitindo o acesso por parte de uma ampla gama de mecanismos de analytics e ferramentas de machine learning compatíveis com a AWS e o Apache Iceberg.
Promova a inovação com mais rapidez ao disponibilizar petabytes de dados para analytics sem a necessidade de desenvolver e gerenciar pipelines complexos. Isso possibilita o acesso praticamente em tempo real para casos de uso de analytics. Aproveite as integrações ETL zero para mover facilmente dados transacionais de bancos de dados, como o Amazon Aurora, RDS e DynamoDB, para o Redshift sem impacto na performance. Realize a ingestão de dados de alto volume em tempo real do Amazon Kinesis e do Amazon MSK por meio de integrações nativas de serviços de transmissão. Com todos os seus dados em um único local, habilite o analytics praticamente em tempo real e desenvolva modelos preditivos de machine learning diretamente no Redshift para obter insights empresariais eficazes.
Comece a analisar os dados em poucos segundos com o Amazon Redshift sem servidor. O Redshift sem servidor aprende com as workloads e escala automaticamente os recursos de computação para atender às suas necessidades de analytics em constante evolução, permitindo que você se concentre na obtenção de insights, sem precisar gerenciar a infraestrutura. Estabeleça a conexão com as fontes de dados e comece a analisar os dados, sem a necessidade de configurar ou manter uma infraestrutura.
Desenvolva aplicações personalizadas com petabytes de dados da sua organização por meio da fácil integração entre o Redshift e o Amazon Bedrock. Aumente a produtividade ao permitir que os usuários de dados escrevam consultas SQL mais facilmente e com mais rapidez usando linguagem natural com o SQL generativo do Amazon Q no Editor de Consultas do Redshift. Invoque grandes modelos de linguagem do Amazon Bedrock e do SageMaker para tarefas avançadas de processamento de linguagem natural, como o resumo de textos, a extração de entidades e a análise de sentimentos, a fim de obter insights mais aprofundados com os dados usando SQL.

Como funciona

O Amazon Redshift usa SQL para analisar dados estruturados e semiestruturados em data warehouses, bancos de dados operacionais e data lakes, usando hardware e ML projetados pela AWS para oferecer a melhor performance de preço em qualquer escala.

Casos de uso

Faça a ingestão de centenas de megabytes de dados por segundo, para que você possa consultar dados quase em tempo real e criar aplicações de análise de baixa latência para detecção de fraudes, tabelas de classificação ao vivo e IoT.

Crie relatórios e painéis orientados por insights usando o Amazon Redshift e ferramentas de BI, como Amazon QuickSight, Tableau, Microsoft PowerBI ou outras.

Use o SQL para criar, treinar e implantar modelos de ML para muitos casos de uso, incluindo análises preditivas, classificação, regressão e muito mais, para dar suporte a análises avançadas em grandes quantidades de dados.

Crie aplicações com base em todos os seus dados em bancos de dados, data warehouses e data lakes. Compartilhe e colabore com facilidade e segurança para criar mais valor para seus clientes, monetizar seus dados como um serviço e desbloquear novos fluxos de receita.

Sejam dados de mercado, análises de mídias sociais, dados meteorológicos, entre outros, assine e combine dados de terceiros no AWS Data Exchange com os dados da empresa no Amazon Redshift, sem se preocupar com os processos de licenciamento e integração nem em transferir os dados para o warehouse.

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