Amazon Redshift RG 实例
由 AWS Graviton 提供支持。性价比比其他数据仓库高出 4.2 倍。价格比 RA3 低 30%。
为什么选择 Amazon Redshift RG？
Amazon Redshift RG 实例由 AWS Graviton 驱动，性价比比其他数据仓库高出 4.2 倍，数据仓库工作负载速度比上一代 RA3 实例快 2.2 倍，每 vCPU 价格降低 30%。从单一引擎跨数据仓库和数据湖运行 SQL 分析，性能比 RA3 更高：Apache Iceberg 速度比 RA3 快 2.4 倍，Apache Parquet 速度比 RA3 快 1.5 倍。速度、成本效益和集成数据湖查询引擎的结合使 Redshift RG 最适合当今分析和代理式人工智能工作负载的查询量和延迟需求。
优势
先进的查询优化与 AWS Graviton 的强大功能相结合，为工作负载提供最佳性能。向量化数据湖查询引擎具有高度优化的扫描层，采用最新的数据剪枝技术、专用 I/O 子系统和基于 Graviton 的优化，使 Iceberg 和 Parquet 数据的扫描非常高效。即时（JIT）分析功能无需手动调优即可提供始终如一的快速查询，随着您的数据和工作负载模式的变化，该功能会自动更新表统计信息。智能缓存将高频访问的数据集保留在计算节点附近，从而减少与数据湖之间的往返次数，缩短重复查询的响应时间。
以每 vCPU 价格比上一代 RA3 实例低 30% 的价格获得 RG 实例。消除不可预测的按 TB 扫描费用，减轻分析预算压力。RG 实例用单一、可预测的月度账单取代可变费用——降低数据仓库和数据湖组合工作负载的总成本。
从同一计算资源查询数据仓库和数据湖，无需单独配置、管理或支付引擎费用。直接内置在 Redshift 处理器中的向量化查询引擎可原生处理 Apache Iceberg 和其他开放格式，与数据仓库工作负载并行。
数据点
客户评价
西南航空公司
“Amazon Redshift RG 实例有潜力为西南航空带来有意义的业务影响。根据我们在开发环境中的初步测试，数据仓库工作负载运行速度快了 50-60%，数据湖分析速度快了 45%，使团队能够更快获得见解、更快响应运营状况并以更低延迟做出数据驱动决策。这些早期结果令人鼓舞，我们很高兴在生产环境中验证和扩展这些改进。 所有这些都无需按 TB 支付 Spectrum 扫描费用，在燃油价格持续压缩行业利润的时候，成本比 RA3 低 30%！”
Sean Lynch，西南航空数据与架构副总裁
tombola
“新的基于 Graviton 的 Amazon Redshift RG 实例在各种批处理和分析作业中，写入吞吐量比 RA3 快 1.8-2 倍，读取速度最高快 2.2 倍，使我们能够在相同时间内多处理 40% 的任务。压缩的 ETL 周期、加速的洞察时间以及不再受管道瓶颈限制的决策，这些共同转化为更早到达我们分析师和业务团队的新鲜数据。更令人信服的是，在获得这些收益的同时，计算支出同时减少了 30%，以更少的投入获得更多的产出是罕见的结果，值得强调。在 tombola 这样查询延迟和成本随规模复合增长的高交易量游戏行业，这是我们今年做出的最具影响力的平台决策之一。”
Akshay Srinivasan，tombola 数据工程师
Qoala
“将我们的 Amazon Redshift 集群从 RA3 迁移到新的基于 Graviton 的 RG 实例后，我们的 BI 和分析工作负载的查询处理时间加快了 60-70%。作为处理数百万保单交易的增长型保险科技平台，更快的洞察时间意味着我们的数据团队可以更快地向业务部门交付仪表板和报告。我们迁移到更大的节点配置以适应未来增长，性能提升远超增量投资，这成为我们今年做出的最具影响力的基础设施决策之一。”
Umar Abdul Aziz，Qoala 数据副总裁
Amazon Redshift 入门
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