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Amazon Redshift

Offrez des performances tarifaires inégalées à l’échelle avec SQL pour votre lakehouse de données

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Pourquoi Amazon Redshift ?

Des dizaines de milliers de clients utilisent Amazon Redshift pour des analytiques des données modernes à grande échelle, offrant des performances tarifaires allant jusqu’à 3 fois supérieures et un débit 7 fois supérieur à celui des autres entrepôts de données dans le cloud. Amazon Redshift s’intègre parfaitement à Amazon SageMaker Lakehouse, ce qui vous permet d’utiliser ses puissantes fonctionnalités d’analytique SQL sur vos données unifiées dans les entrepôts de données Amazon Redshift et les lacs de données Amazon Simple Storage Service (Amazon S3). Réalisez des analytiques en temps quasi réel pour accélérer la prise de décision grâce aux intégrations zéro ETL sur Amazon Redshift, permettant de connecter des données provenant de services de streaming, de bases de données opérationnelles et d’applications d’entreprise tierces sans avoir à construire des pipelines de données complexes. Amazon Redshift sans serveur facilite la mise à l’échelle de vos analytiques, en vous permettant d’analyser des pétaoctets de données sans vous soucier de la gestion de l’infrastructure. Augmentez la productivité de votre équipe avec Amazon Q dans Amazon Redshift, qui simplifie la création de code SQL via le langage naturel. Optimisez la valeur de vos données en utilisant Amazon Redshift comme base de connaissances structurée pour les assistants d’IA générative dans Amazon Bedrock, afin d’obtenir des résultats plus pertinents et plus précis pour vos applications.

Avantages

Prix, performances, capacité de mise à l’échelle et sécurité exceptionnels

Bénéficiez d’un rapport qualité/prix jusqu’à 3 fois supérieur et d’un débit 7 fois supérieur à celui des autres entrepôts de données cloud en mettant à l’échelle vos charges de travail d’analyse de données dans Amazon Redshift. Réduisez les coûts et respectez les accords sur les niveaux de service (ANS) critiques en isolant les charges de travail grâce à des architectures d’entrepôts multidonnées pouvant être mises à échelle au sein de votre entreprise. Grâce à des fonctionnalités de sécurité complètes telles que l’isolation du réseau et à des contrôles d’accès ultraprécis tels que des autorisations au niveau des lignes et des colonnes, vous pouvez protéger vos données sans frais supplémentaires.

Déblocage des informations grâce au SQL sur les données unifiées du lakehouse

Utilisez les puissantes fonctionnalités d’analyse SQL d’Amazon Redshift pour l’ensemble de vos données unifiées grâce à son intégration parfaite dans SageMaker Lakehouse. Interrogez vos données dans des formats ouverts stockées sur Amazon S3 avec des performances élevées, évitant ainsi de déplacer ou de dupliquer des données entre vos lacs de données et votre entrepôt de données. Intégrez facilement vos données Amazon Redshift dans SageMaker Lakehouse, afin de les rendre accessibles à un large éventail de moteurs analytiques et d’outils de machine learning (ML) compatibles avec AWS et Apache Iceberg.

Prise de décisions plus rapide grâce à l’analytique en temps quasi réel

Innovez plus rapidement en mettant à disposition des pétaoctets de données pour l’analytique sans avoir à créer et à gérer des pipelines complexes, ce qui permet un accès en temps quasi réel pour les cas d’utilisation de l’analytique. Utilisez les intégrations zéro ETL pour facilement déplacer les données transactionnelles provenant des bases de données telles qu’Amazon Aurora, Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) et Amazon DynamoDB dans Amazon Redshift sans impact sur les performances. Ingérez de gros volumes de données en temps réel provenant d’Amazon Kinesis et d’Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK) grâce à des intégrations de services de streaming natifs. Avec toutes vos données au même endroit, activez l’analytique en temps quasi réel et créez directement des modèles de ML prédictifs dans Amazon Redshift pour obtenir des informations commerciales puissantes.

Une analytique SQL simple sans gérer l’infrastructure

Commencez à analyser vos données en quelques secondes avec Amazon Redshift sans serveur. Amazon Redshift sans serveur apprend de vos charges de travail et met automatiquement à échelle les ressources de calcul pour répondre à l’évolution de vos besoins analytiques, afin que vous puissiez vous concentrer sur la découverte d’informations sans gérer l’infrastructure. Connectez-vous à vos sources de données et commencez à analyser vos données, sans avoir à configurer ni à maintenir l’infrastructure.

Contextualisation des applications et augmentation de la productivité des utilisateurs grâce à l’IA générative

Créez des applications personnalisées avec des pétaoctets de données de votre entreprise grâce à l’intégration fluide d’Amazon Redshift à Amazon Bedrock. Boostez la productivité en permettant aux utilisateurs de données d’écrire plus rapidement des requêtes SQL en langage naturel grâce au SQL génératif Amazon Q dans l’Éditeur de requêtes Amazon Redshift. Invoquez de grands modèles de langage d’Amazon Bedrock et de SageMaker pour des tâches avancées de traitement du langage naturel telles que la synthèse de texte, l’extraction d’entités et l’analyse des sentiments, afin d’obtenir des informations plus approfondies à partir de vos données à l’aide de SQL.

Fonctionnement

Amazon Redshift utilise SQL pour analyser les données structurées et semi-structurées à travers les entrepôts des données, les bases de données opérationnelles et les lacs de données ; la solution utilise un matériel conçu par AWS et le ML pour offrir le meilleur rendement réel, quelle que soit l’échelle.

Cas d'utilisation

Amélioration des prévisions financières et des demandes

Ingère des centaines de mégaoctets de données par seconde afin que vous puissiez interroger les données en temps quasi-réel et créer des applications d'analyse à faible latence pour la détection des fraudes, les classements en direct et l'IoT.

Optimisation de votre veille économique

Créez des rapports et des tableaux de bord basés sur les informations à l'aide d'Amazon Redshift et d'outils BI comme Amazon QuickSight, Tableau, Microsoft PowerBI ou d'autres outils.

Accélérer le machine learning dans SQL

Utilisez SQL pour créer, entraîner et déployer des modèles de machine learning pour de nombreux cas d'utilisation, notamment l'analyse prédictive, la classification, la régression, et bien plus encore, afin de prendre en charge des analyses avancées sur de grandes quantités de données.

Monétisez vos données

Créez des applications en plus de toutes vos données sur plusieurs bases de données, entrepôts de données et lacs de données. Partagez et collaborez de manière fluide et sécurisée pour créer plus de valeur pour vos clients, monétiser vos données en tant que service et débloquer de nouvelles sources de revenus.

Combiner facilement vos données avec des jeux de données tiers

Qu'il s'agisse de données du marché, d'analyses des réseaux sociaux, de données météorologiques ou autres, abonnez-vous aux données tierces d'AWS Data Exchange et combinez-les avec vos données dans Amazon Redshift, sans vous soucier des processus de licence et d'intégration et du transfert des données vers l'entrepôt.