Kostenlose Data Lakes und Analysen in AWS
Die schnellste Methode, um allen Benutzern Antworten aus all Ihren Daten zu liefernAnalyse und Data Lake – Anwendungsfälle
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Analytics- und Data-Lake-Produktangebote vom kostenlosen AWS-Kontingent
PRODUKT | BESCHREIBUNG | KOSTENLOSES KONTINGENT – ANGEBOTSDETAILS | PRODUKTPREISE |
AWS Glue |
Serverless-Datenintegrations-Service, der das Auffinden, Aufbereiten und Kombinieren von Daten für Analytik, Machine Learning und die Anwendungsentwicklung vereinfacht. |
IMMER KOSTENLOS Die erste Million Objekte, die gespeichert werden und die erste Million Zugriffe sind kostenlos auf AWS-Glue-Datenkatalog |
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Verteilte Suche und Protokollanalyse |
Eine verteilte, Community-gesteuerte, Apache-2.0-lizenzierte, 100 % Open-Source-Such- und Analysesuite, die für eine breite Palette von Anwendungsfällen wie Echtzeit-Anwendungsüberwachung, Protokollanalyse und Website-Suche verwendet wird. |
12 Monate kostenlos 10 GB pro Monat für optionalen EBS-Speicher (Magnetfestplatten oder Standardspeicher) |
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ML-gestützter Business Intelligence (BI)-Service |
Skalierbarer, serverless, einbettbarer, ML-basierter BI-Service. |
30 Tage kostenlos 10 GB SPICE-Kapazität für insgesamt 4 Benutzer |
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Data Warehouse |
Vollständig verwaltetes, skalierbares Cloud-Data-Warehouse, das Ihnen durch schnelle, einfache und sichere Analysen in großem Umfang schnellere Einblicke ermöglicht. |
2 Monate kostenlos 750 DC2.Large Knotenstunden monatlich |
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Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) Objektspeicher |
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12 Monate kostenlos 5 GB Standardspeicher 20 000 Get-Anforderungen 2 000 PUT-, COPY-, POST- oder LIST-Anforderungen 100 GB ausgehende Datenübertragung monatlich |
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ML-Modellentwicklung |
Vollständig verwalteter Service, um ML-Modelle mit vollständig verwalteter Infrastruktur, Tools und Workflows zu entwickeln, zu trainieren und bereitzustellen. |
250 Stunden der ml.t3.medium-Instance auf Studio-Notebooks 250 Stunden der ml.t2 medium-Instance oder ml.t3.medium-Instance auf On-Demand-Notebook |
* Siehe Bedingungen für das kostenlose AWS-Kontingent
Weitere Informationen über AWS Analytics und Data Lakes
Stöbern Sie in unserer Sammlung von Videos und Tutorials, um Ihre Kenntnisse und Erfahrungen mit AWS zu vertiefen
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Videos
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Tutorials
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Videos
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Einführung in Data Warehousing in AWS mit Amazon Redshift (2:07)
Amazon Redshift Data Lake Export (4:57)
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Tutorials
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Zehnminütige Tutorials
Beginnen Sie mit diesen kostenlosen und einfachen Tutorials, um mehr über AWS-Analyse- und Data-Lake-Services zu erfahren
Stellen Sie mit Amazon Redshift ein Data Warehouse bereit
In diesem Projekt erstellen und konfigurieren Sie ein Amazon Redshift Data Warehouse, laden Beispieldaten und analysieren diese mithilfe eines SQL-Clients.
Migrieren von Oracle nach Amazon Redshift
In diesem Tutorial erfahren Sie, wie Sie erfolgreich und mit minimaler Ausfallzeit von Oracle zu Amazon Redshift migrieren.
Speichern und Abrufen einer Datei mit Amazon S3
In diesem schrittweisen Tutorial erfahren Sie, wie Sie Ihre Dateien mit Amazon Simple Storage Solution (S3) in der Cloud speichern. Mit dem Service Amazon S3 können Sie extrem große Daten- bzw. Objektmengen speichern. In diesem Tutorial erstellen Sie einen Amazon S3-Bucket, laden eine Datei hoch, rufen die Datei ab und löschen die Datei anschließend wieder.
Business-Intelligence-Dashboards mit Amazon QuickSight erstellen
In diesem Tutorial erstellen Sie mithilfe von Amazon QuickSight Datenanalysen, visualisieren Daten, erstellen Storys und teilen Erkenntnisse über Daten-Dashboards.
Kostenlose Produktangebote
Analytics- und Data-Lake-Produktangebote vom kostenlosen AWS-Kontingent
Die erste Million Objekte, die gespeichert werden und die erste Million Zugriffe sind kostenlos auf AWS-Glue-Datenkatalog
750 Stunden pro Monat einer single-AZ t2.small.elasticsearch- oder t3.small.elasticsearch-Instance
10 GB pro Monat für optionalen EBS-Speicher (Magnetfestplatten oder Standardspeicher)
10 GB SPICE-Kapazität für insgesamt 4 Benutzer
750 DC2.Large Knotenstunden monatlich
5 GB Standardspeicher
20 000 Get-Anforderungen
2 000 PUT-, COPY-, POST- oder LIST-Anforderungen
100 GB ausgehende Datenübertragung monatlich
250 Stunden der ml.t3.medium-Instance auf Studio-Notebooks
250 Stunden der ml.t2 medium-Instance oder ml.t3.medium-Instance auf On-Demand-Notebook
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Stellen Sie mit Amazon Redshift ein Data Warehouse bereit
In diesem Projekt erstellen und konfigurieren Sie ein Amazon Redshift Data Warehouse, laden Beispieldaten und analysieren diese mithilfe eines SQL-Clients.
Migrieren von Oracle nach Amazon Redshift
In diesem Tutorial erfahren Sie, wie Sie erfolgreich und mit minimaler Ausfallzeit von Oracle zu Amazon Redshift migrieren.
Speichern und Abrufen einer Datei mit Amazon S3
In diesem schrittweisen Tutorial erfahren Sie, wie Sie Ihre Dateien mit Amazon Simple Storage Solution (S3) in der Cloud speichern. Mit dem Service Amazon S3 können Sie extrem große Daten- bzw. Objektmengen speichern. In diesem Tutorial erstellen Sie einen Amazon S3-Bucket, laden eine Datei hoch, rufen die Datei ab und löschen die Datei anschließend wieder.
Business-Intelligence-Dashboards mit Amazon QuickSight erstellen
In diesem Tutorial erstellen Sie mithilfe von Amazon QuickSight Datenanalysen, visualisieren Daten, erstellen Storys und teilen Erkenntnisse über Daten-Dashboards.
Kostenloses Nutzungskontingent für AWS
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