Architettura moderna dei dati di Amazon Redshift
La quantità di dati generati da IoT, dispositivi intelligenti, applicazioni cloud e social network sta subendo una crescita esponenziale. Hai bisogno di modi per analizzare facilmente ed economicamente tutti questi dati per ottenere informazioni dettagliate in tempi minimi, indipendentemente dal formato o da dove i dati sono archiviati.
Amazon Redshift supporta l'architettura dati moderna, che ti permette di eseguire query sui dati presenti in tutti i tuoi database operazionali, data warehouse e data lake per ottenere informazioni dettagliate con una rapidità ed accuratezza non possibili altrimenti. L'architettura dati moderna permette di archiviare i dati in formati di file aperti nel data lake Amazon S3. In questo modo i dati sono facilmente disponibili per altre analisi dei dati altri strumenti di machine learning, anziché essere bloccati in un nuovo silo.
Con l'architettura dati moderna Amazon Redshift potrai:
- Eseguire facilmente query dei dati nel tuo data lake e scriverli nel tuo data lake in formati aperti.
- Usare istruzioni SQL familiari per combinare ed elaborare i dati in tutti i tuoi archivi dati.
- Eseguire query su dati in tempo reale nei tuoi database operativi senza richiedere alcun caricamento e pipeline ETL.
Caratteristiche
L'architettura dati moderna di Amazon Redshift si basa sulle seguenti funzionalità:
Amazon Redshift Spectrum
Esegui query sui dati in formato aperto direttamente nel data lake Amazon S3, senza dover caricare dati o duplicare la tua infrastruttura. Usando la caratteristica Amazon Redshift Spectrum, puoi eseguire query di formati di file aperti come Apache Parquet, ORC, JSON, Avro e CSV. Per iniziare, segui questotutorial dettagliato.
Data Lake Export
Salva i risultati di una query Amazon Redshift direttamente nel tuo data lake S3 in un formato di file aperto (Apache Parquet) usando Data Lake Export. Potrai quindi analizzare questi dati utilizzando la caratteristica Amazon Redshift Spectrum e altri servizi AWS, come Sagemaker per il machine learning ed EMR per le operazioni ETL. Per iniziare, guarda questo video della durata di 5 minuti.
Query federata
La Query federata permette ad Amazon Redshift di eseguire query di dati direttamente negli archivi Amazon RDS e Aurora PostgreSQL. Questo ti permette di incorporare dati operativi tempestivi e aggiornati nelle tue applicazioni di reporting e BI, senza alcuna operazione ETL. Per iniziare, guarda questo video della durata di 5 minuti o leggi questo tutorial.
"Utilizziamo molti strumenti di analisi dei dati di AWS e di terze parti e siamo lieti di sapere che Amazon Redshift continua a servirsi degli stessi modelli di trasformazione dei dati variati come già facciamo con la nostra soluzione. Dal 2017, sfruttiamo la capacità di Amazon Redshift di eseguire query su formati di dati aperti attraverso il nostro data lake con Redshift Spectrum e ora, con la nuova caratteristica Redshift Data Lake Export, possiamo scrivere comodamente i dati nel nostro data lake. Tutto questo avviene con prestazioni costantemente veloci, anche con i carichi di query più elevati. Non vediamo l'ora di sperimentare la sinergia di una pila di Big Data per realizzare una maggiore condivisione dei dati tra i cluster Amazon Redshift e ottenere maggiore valore a costi più contenuti per tutti i nostri giochi".
Kurt Larson, direttore tecnico di Analytics Marketing Operations - Warner Bros. Analisi dei dati
Risorse
Modelli di progettazione ETL e ELT per l'architettura di dati moderna con Amazon Redshift: Parte 1
Costruisci modelli di progettazione ETL ed ELT scalabili per l'architettura dati moderna con Amazon Redshift: parte 1.
Nozioni di base di Amazon Redshift Spectrum
Tutorial dettagliato per iniziare a utilizzare Amazon Redshift Spectrum.
Come dimensionare le analisi dei dati con Amazon Redshift
Scopri come la società di intrattenimento Warner Bros usa Amazon Redshift per dimensionare i carichi di lavoro dell'analisi dei dati.
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