Capacités d’Amazon Redshift

Bénéficiez d'un rapport prix/performance jusqu'à cinq fois supérieur que les autres entrepôts des données cloud avec les optimisation automatisées pour accroître la vitesse des requêtes.

Instances RA3 : les instances RA3 offrent un rapport prix/performances pouvant être cinq fois supérieur à ceux de n'importe quel service d'entrepôt des données cloud. Ces instances Amazon Redshift optimisent la rapidité des charges de travail gourmandes en performances qui nécessitent d'importantes capacités de calcul, avec la flexibilité de payer séparément le calcul, indépendamment du stockage, en précisant le nombre d'instances dont vous avez besoin. En savoir plus.

Stockage efficace et traitement des requêtes hautes performances : Amazon Redshift offre des performances de requêtes élevées sur des jeux de données d'une taille allant de plusieurs gigaoctets à plusieurs pétaoctets. Le stockage en colonnes, la compression de données et le mappage de zones réduisent la quantité d'I/O nécessaires à l'exécution des requêtes. Outre les encodages standard tels que LZO et Zstandard, Amazon Redshift offre également un encodage de compression dédié, AZ64, pour les types de données numériques et d'horodatage afin d'économiser de l'espace de stockage et d'optimiser les performances d'interrogation.

Simultanéité illimitée : Amazon Redshift fournit des performances élevées en toutes circonstances, même en présence de milliers de requêtes simultanées, qu'il s'agisse de requêtes de données issues de votre entrepôt des données Redshift ou directement de votre lac de données Amazon S3. La mise à l'échelle de la simultanéité Amazon Redshift prend en charge un nombre quasi illimité d'utilisateurs et de requêtes simultanés avec des niveaux de service cohérents en ajoutant une capacité transitoire en quelques secondes à mesure que la simultanéité augmente. En savoir plus.

Vues matérialisées : les vues matérialisées d'Amazon Redshift vous permettent d'accélérer les requêtes de manière significative pour les charges de travail analytiques itératives ou prévisibles telles que la génération de tableaux de bord, les requêtes des outils d'informatique décisionnelle et les tâches de traitement de données ETL (extraction, transformation et chargement). Vous pouvez utiliser des vues matérialisées pour stocker et gérer facilement les résultats précalculés d'une instruction SELECT qui peut faire référence à une ou plusieurs tables, y compris à des tables externes. Les requêtes ultérieures qui font référence aux vues matérialisées peuvent s'exécuter bien plus rapidement en réutilisant les résultats précalculés. Amazon Redshift peut efficacement gérer les vues matérialisées de manière incrémentielle pour continuer à offrir les avantages des performances à faible latence. En savoir plus.

Vues matérialisées automatisées : les organisations créent davantage d'applications, de tableaux de bord, de rapports et de requêtes ponctuelles basées sur les données qu'auparavant. Chaque application doit être ajustée et optimisée, ce qui nécessite du temps, des ressources et de l'argent. Les vues matérialisées sont un outil puissant pour améliorer les performances des requêtes, et vous pouvez les configurer si vous avez des charges de travail bien comprises. Cependant, vous pouvez avoir des charges de travail croissantes et évolutives où les modèles de requêtes ne sont pas prévisibles. Les vues matérialisées automatiques offrent les avantages suivants : amélioration du débit des requêtes, réduction de la latence des requêtes, diminution des délais d'exécution à travers l'actualisation automatique, interrogation automatique de la réécriture, actualisation progressive et surveillance continue des clusters Amazon Redshift. Amazon Redshift fournit l'équilibre entre la création et la gestion des machines virtuelles automatiques, avec une utilisation minimale des ressources. En savoir plus.

Machine learning pour optimiser le débit et les performances : les fonctionnalités de ML avancées d'Amazon Redshift offrent des performances et un débit élevés, même avec des charges de travail variables ou une activité utilisateur simultanée. Amazon Redshift utilise des algorithmes sophistiqués pour prévoir et classer les requêtes entrantes en fonction de leurs temps d'exécution et de leurs exigences en matière de ressources, pour gérer de manière dynamique les performances et la simultanéité tout en vous aidant également à hiérarchiser vos charges de travail critiques. L'accélération des requêtes courtes envoie des requêtes courtes d'applications telles que des tableaux de bord vers une file d'attente express pour un traitement immédiat plutôt que de n'avoir rien à traiter derrière des requêtes longues. La gestion automatique des charges de travail utilise le ML pour gérer de manière dynamique la mémoire et la simultanéité, ce qui permet d'optimiser le débit des requêtes. En outre, vous pouvez désormais fixer facilement la priorité de vos requêtes les plus importantes, même lorsque des centaines de requêtes sont envoyées. Amazon Redshift est également un système d'autoformation qui observe la charge de travail utilisateur, en déterminant les possibilités d'amélioration des performances à mesure que l'utilisation évolue, en appliquant les optimisations de manière transparente et en formulant des recommandations via Redshift Advisor lorsqu'une action explicite de la part de l'utilisateur est nécessaire pour améliorer encore davantage les performances de Redshift.

Mise en cache des résultats : Amazon Redshift utilise la mise en cache de résultats pour offrir des temps de réponse inférieurs à une seconde pour les requêtes répétées. Les outils de tableau de bord, de visualisation et de business intelligence qui exécutent des requêtes répétées voient leurs performances augmenter significativement. Lorsqu'une requête s'exécute, Amazon Redshift recherche dans le cache un éventuel résultat mis en cache d'une exécution précédente. Si un résultat mis en cache est trouvé et que les données n'ont pas été modifiées, ce résultat est renvoyé immédiatement au lieu de ré-exécuter la requête.

Mise en entrepôt des données à une échelle en pétaoctets : en quelques clics dans la console ou grâce à un simple appel d'API, vous pouvez facilement ajuster le nombre ou le type de nœuds dans votre entrepôt des données, et mettre à l'échelle la charge à mesure que vos besoins en capacités évoluent. Avec le stockage géré, la capacité est automatiquement ajoutée pour prendre en charge des charges de travail allant jusqu'à 8 Po de données compressées. Vous pouvez aussi exécuter des requêtes sur plusieurs pétaoctets de données dans Amazon S3 sans avoir à charger ou transformer des données via la fonction Amazon Redshift Spectrum. Vous pouvez utiliser S3 comme un lac hautement disponible, sécurisé et rentable pour stocker des données illimitées dans des formats de données ouverts. Redshift Spectrum exécute les requêtes sur des milliers de nœuds en parallèle pour fournir des résultats rapides, quelle que soit la complexité de la requête ou la quantité de données.

Options de tarification flexibles : Amazon Redshift est l'entrepôt des données le plus économique sur le marché, et vous pouvez optimiser votre paiement. Vous pouvez commencer modestement à seulement 0,25 USD l'heure sans engagement, et à monter en puissance pour seulement 1 000 USD par téraoctet et par an. Amazon Redshift est le seul entrepôt des données cloud qui offre une tarification à la demande sans coûts initiaux, une tarification d'instance réservée pouvant vous faire économiser jusqu'à 75 % en vous engageant pour une durée de 1 à 3 ans, et une tarification par requête basée sur la quantité de données analysées dans votre lac de données Amazon S3. La tarification d'Amazon Redshift inclut la sécurité intégrée, la compression des données, le stockage de sauvegarde et le transfert de données. À mesure que la taille des données augmente, vous utilisez le stockage géré dans les instances RA3 pour stocker les données de manière rentable à 0,024 USD par Go et par mois.

Coûts prévisibles, même avec des charges de travail qui ne le sont pas : Amazon Redshift vous permet d'effectuer une mise à l'échelle avec un ratio coût-impact minimal, car chaque cluster gagne jusqu'à une heure de crédits gratuits d'adaptation de la simultanéité par jour. Ces crédits gratuits suffisent pour satisfaire les besoins en termes de simultanéité de 97 % des clients. Cela vous donne une prévisibilité dans vos coûts mensuels, et ce, même pendant les périodes de fluctuation de la demande en analyse.

Choisissez votre type de nœud pour bénéficier d'une valeur optimale pour vos charges de travail : vous pouvez choisir parmi trois types d'instances pour optimiser Amazon Redshift en fonction de vos besoins en matière d'entreposage de données : nœuds RA3, nœuds de calcul et nœuds de stockage dense.

Les nœuds RA3 vous permettent de mettre à l'échelle le stockage indépendamment du calcul. Avec RA3, vous disposez d'un entrepôt des données hautes performances qui stocke les données dans une couche de stockage distincte. Il vous suffit de mettre à l'échelle l'entrepôt des données en fonction des performances de requête dont vous avez besoin.

Les nœuds de calcul dense (DC) vous permettent de créer des entrepôts des données de très hautes performances à l'aide de processeurs rapides, de grandes quantités de RAM et de disques SSD et constituent le meilleur choix dans le cas de données ne dépassant pas 500 Go.

Les nœuds de stockage dense (DS2) vous permettent de créer de grands entrepôts des données à l'aide de disques durs à un prix avantageux lorsque vous achetez les instances réservées de 3 ans. La plupart des clients qui exploitent des clusters DS2 peuvent migrer leurs charges de travail vers des clusters RA3 et bénéficier de performances et d'une capacité de stockage 2 fois plus élevées pour un prix équivalent à celui des clusters DS2.

Pour mettre à l'échelle votre cluster ou modifier le type de nœuds, il vous suffit de lancer un seul appel d'API ou d'effectuer quelques clics dans la console de gestion AWS. Reportez-vous à la page de tarification pour en savoir plus.

Concentrez-vous sur l'obtention d'informations à partir des données en quelques secondes et sur vos résultats métier, sans vous soucier de la gestion de votre entrepôt des données.

Amazon Redshift sans serveur : Amazon Redshift sans serveur est une option sans serveur d'Amazon Redshift qui facilite l'exécution analytique en quelques secondes et la mise à l'échelle sans devoir configurer ni gérer une infrastructure d'entrepôt des données. Avec Amazon Redshift Serverless, n'importe quel utilisateur, notamment analyste de données, développeur, professionnel de l'informatique et scientifique des données, peut obtenir des informations à partir des données, simplement en chargeant les données dans l'entrepôt des données et en les interrogeant. En savoir plus.

Query Editor v2 : utilisez SQL pour rendre vos données et lac de données Amazon Redshift plus accessibles aux analystes de données, aux ingénieurs de données et à d'autres utilisateurs SQL avec une référence d'analyste sur le Web pour l'exploration et l'analyse des données. Query Editor v2 vous permet de visualiser les résultats de requête en un seul clic, de créer des schémas et des tables, de charger des données visuellement et de parcourir des objets de base de données. Il fournit aussi un éditeur intuitif pour créer et partager des requêtes SQL, des analyses, des visualisations et des annotations et de les partager de manière sécurisé avec votre équipe.

Conception de table automatisée : Amazon Redshift surveille les charges de travail des utilisateurs et utilise des algorithmes sophistiqués pour améliorer la disposition physique des données afin d'optimiser la vitesse des requêtes. L'optimisation automatique des tables permet de sélectionner les meilleures clés de tri et de distribution pour optimiser les performances de la charge de travail du cluster. Si Amazon Redshift détermine que l'application d'une clé peut améliorer les performances du cluster, les tables sont automatiquement modifiées sans que l'administrateur ait à intervenir. Grâce aux fonctions supplémentaires telles que Automatic Vacuum Delete, Automatic Table Sort et Automatic Analyze, il n'est plus nécessaire d'effectuer une maintenance manuelle ni de régler les clusters Redshift pour obtenir les meilleures performances pour de nouveaux clusters et charges de travail de production.

Interrogation à l'aide de vos propres outils : Amazon Redshift vous donne la possibilité d'exécuter des requêtes en quelques secondes au sein de la console ou de connecter les outils client SQL, les bibliothèques client SQL ou les outils de science des données y compris Amazon QuickSight, Tableau, PowerBI, QueryBook et les blocs-notes Jupyter.

API simple pour interagir avec Amazon Redshift : Amazon Redshift vous permet d'accéder facilement aux données avec tous les types d'applications (applications basées sur des événements, basées sur des services Web, sans serveur, traditionnelles, natives cloud et conteneurisées). L'API Data d'Amazon Redshift simplifie l'accès aux données, leur intégration et leur sortie à partir des langages de programmation et des plateformes pris en charge par le kit AWS SDK, comme Python, Go, Java, Node.js, PHP, Ruby et C++. Grâce à l'API Data, vous n'avez pas besoin de configurer les pilotes et de gérer les connexions aux bases de données. Vous pouvez exécuter des commandes SQL sur un cluster Amazon Redshift en appelant un point de terminaison d'API sécurisé fourni par l'API Data. L'API Data prend en charge la gestion des connexions à la base de données et la mise en mémoire tampon des données. L'API Data est asynchrone ; vous pouvez donc récupérer les résultats plus tard. Les résultats de votre requête sont hébergés durant 24 heures.

Tolérance aux pannes : de nombreuses fonctionnalités améliorent la fiabilité de votre cluster d'entrepôts des données. À titre d'exemple, Amazon Redshift surveille en permanence l'état du cluster et relance automatiquement la réplication des données en cas de défaillance de lecteurs. Il remplace également les nœuds en cas de besoin pour maintenir la tolérance aux pannes. Les clusters peuvent également être déplacés vers des zones de disponibilité alternatives (AZ) sans aucune perte de données ni modification d'application.

AWS dispose de capacités de sécurité complètes pour satisfaire les besoins les plus exigeants, et Amazon Redshift fournit une sécurité opérationnelle des données sans frais supplémentaires.

Contrôles d'accès granulaires : les contrôles de sécurité granulaires au niveau des lignes et des colonnes garantissent que les utilisateurs ne voient que les données auxquelles ils sont censés avoir accès. Amazon Redshift est intégré à AWS Lake Formation, ce qui garantit que les contrôles d'accès au niveau des colonnes de Lake Formation concernent également les requêtes Redshift sur les données dans le lac de données.

Le partage de données d'Amazon Redshift prend en charge le contrôle d'accès centralisé avec AWS Lake formation pour simplifier la gouvernance des données partagées depuis Amazon Redshift. AWS Lake Formation (LF) est un service qui facilite la mise en place de lacs de données sécurisés, la gestion centralisée de l'accès granulaire aux données dans tous les services consommateurs et l'application de contrôles au niveau des lignes et des colonnes.

Masquage des données dynamique : grâce au masquage dynamique des données, les clients peuvent facilement protéger leurs données sensibles en limitant la quantité de données identifiables visibles par les utilisateurs. Ils peuvent également définir plusieurs niveaux de permissions sur ces champs afin que différents utilisateurs et groupes puissent disposer de divers niveaux d'accès aux données sans avoir à créer plusieurs copies des données, le tout depuis l'interface SQL familière de Redshift.

Multi-AZ : la nouvelle configuration multi-AZ de Redshift étend encore les capacités de récupération en réduisant le temps de récupération et en garantissant la récupération automatique sans perte de données. Un entrepôt de données Redshift Multi-AZ maximise les performances et la valeur en offrant une haute disponibilité sans avoir à utiliser des ressources de secours.

Chiffrement de bout en bout : quelques paramètres suffisent à configurer Amazon Redshift de façon à ce qu'il utilise SSL pour protéger les données en transit et le chiffrement AES 256 à accélération matérielle pour les données au repos. Si vous choisissez d'activer le cryptage pour les données au repos, toutes les données écrites sur le disque seront également cryptées, de même que toutes les sauvegardes. Par défaut, Amazon Redshift prend en charge la gestion des clés.

Isolement du réseau : Amazon Redshift vous permet de configurer des règles de pare-feu afin de contrôler l'accès réseau à votre cluster d'entrepôts des données. Vous pouvez exécuter Amazon Redshift au sein d'Amazon Virtual Private Cloud (VPC) afin d'isoler votre cluster d'entrepôts des données dans votre propre réseau virtuel. Ainsi, vous pouvez connecter votre cluster à votre infrastructure informatique existante à l'aide d'une connexion VPN IPsec chiffrée conforme aux normes du secteur.

Audit et conformité : Amazon Redshift s'intègre à AWS CloudTrail pour vous permettre d'auditer tous les appels d'API Redshift. Redshift consigne toutes les opérations SQL, notamment les tentatives de connexion, les requêtes et les modifications apportées à votre entrepôt des données. Vous pouvez accéder à ces journaux en lançant des requêtes SQL sur des tables système, ou enregistrer les journaux vers un emplacement sécurisé dans Amazon S3. Amazon Redshift respecte les normes SOC1, SOC2 et SOC3, ainsi que les exigences de la certification de conformité PCI DSS de niveau 1. Pour plus d'informations, consultez la page de la conformité dans le Cloud AWS.

Création de jetons : les fonctions définies par l'utilisateur d'Amazon Lambda vous permettent d'utiliser une fonction AWS Lambda comme fonction définie par l'utilisateur dans Amazon Redshift et de l'invoquer à partir de requêtes SQL Redshift. Avec cette fonctionnalité, vous pouvez écrire des extensions personnalisées pour votre requête SQL afin de renforcer l'intégration avec d'autres services ou des produits tiers. Vous pouvez écrire des fonctions définies par l'utilisateur Lambda pour permettre la création de jeton externe, le masquage des données, l'identification ou la désidentification des données, en intégrant des fournisseurs comme Protegrity, et protéger ou déprotéger les données sensibles en fonction des groupes et des permissions de l'utilisateur au moment de la requête.

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