亚马逊AWS官方博客

Tag: Amazon Redshift

解密数据编织的核心技术 – 数据虚拟化

数据编织与传统数据平台的核心差异就在于数据虚拟化（Data Virtualization）。几乎无需搬移或复制物理数据，即可通过逻辑层快速实现元数据的实时连接、整合、消费，赋能数据服务。本文详细剖析了数据虚拟化，并带您快速了解亚马逊云科技及合作伙伴 Denodo 领先的联合数据解决方案。

基于 Redshift 和 Grafana 搭建实时大屏应用

本文从大屏应用涉及的技术要点入手，详细论述了如何在亚马逊云科技上基于 Kinesis 和 Redshift stream ingestion 以及 Amazon 托管的 Grafana 来实现实时大屏，满足运维实时监控，物联网，APP 埋点实时分析，黑五、双 11、 618 等电商平台的实时数据可视化展示等场景。

基于AWS Step Functions的通用负载编排框架

利用AWS Step Functions可以从正在运行的状态机开始新的状态机执行这一特性，可以构建基于AWS Step Functions的通用负载编排框架（Workload Orchestration Framework, WOF），使用嵌套工作流以实现降低主要流程的复杂性。为了更灵活的实现工作流，本方案开发了基于配置和Amazon EventBridge事件驱动的编排框架，可以通过配置文件而不是修改AWS Step Functions的JSON定义来编排工作流。

Data Analytics Foundations数据分析基座总览

亚马逊云科技大中华区专业服务团队（AWS Professional Services）发布了第一版数据分析基座快速部署解决方案（Data Analytics Foundations, DAF），提供一套解耦封装的功能模块，基于AWS的云原生服务进行了基础设施即代码IaC化的开发，功能面包括：数据整合、数据存储、数据处理、流程编排、目录和发现、资源监控、数据服务、数据管理和访问安全控制等，可以按需一键部署到AWS账号环境中。

使用 Amazon Redshift 构建用于批量和实时分析的大数据 Lambda 架构

借助 Amazon Redshift，您可以使用标准 SQL 轻松分析数据仓库、运营数据库和数据湖中的所有数据类型。在这篇博文中，我们将实时收集、处理和分析数据流。通过数据共享，您可以在 Amazon Redshift 集群之间共享实时数据以进行读取，同时具有相对的安全性和开箱即用性。在这篇博文中，我们将讨论如何利用 Amazon Redshift 的数据共享功能来设置大数据 Lambda 架构，以支持批量分析和近实时分析。

← Older posts