任何其他数据仓库都无法像它这样轻松地从所有数据中获得新见解。借助 Redshift,您可以使用标准 SQL 在数据仓库、运营数据库和数据湖中查询和合并 EB 级结构化和半结构化数据。Redshift 使您能够使用开放格式(如 Apache Parquet)轻松地将查询结果保存回 S3 数据湖,这样您可以在其他分析服务(如 Amazon EMR、Amazon Athena 和 Amazon SageMaker)中进行其他分析。

Amazon Redshift

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任意规模都能高效使用

Amazon Redshift 的性价比是其他企业云数据仓库的三倍,而且随着数据仓库从 GB 增长到 EB,其性价比优势也在不断提高。.

Amazon Redshift 的架构已经完全被改造,可以利用 AWS 设计的硬件和机器学习 (ML) 在任何规模下提供最佳的性价比。这包括使用 AWS Nitro 系统加速数据压缩和加密,使用 ML 技术分析查询,使用图形优化算法自动组织和存储数据以获得更快的查询结果。


体验带有 AQUA(高级查询加速器)的新一代 Redshift

AQUA 是一种新的分布式硬件加速缓存,通过自动加速特定操作,使 Redshift 查询的运行速度比其他其他云数据仓库最高快 10 倍。AQUA 现在可以加速扫描、筛选和聚合操作,将来还会加速更多的操作。



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“得益于 Redshift 提供的性能和可扩展性,我们提高了生产效率,并将搜集和准备用于监管性提交的数据所需的时间减少为原来的五分之一。”

– Pfizer Inc.

业务合作伙伴总监 Jim Silva



加入数以万计的 Amazon Redshift 客户

Redshift 可为财富 500 强公司、初创公司以及介于两者之间的任何公司,在分析工作负载方面提供支持。



使用案例



商业智能

Redshift 支持以简单且经济高效的方式对 PB 级半结构化和结构化数据运行高性能查询,因此您可以使用 QuickSight 或其他商业智能工具构建功能强大的报告和控制面板。

Intuit 将 Redshift 用于商业智能。



对事件进行运营分析

整合来自数据仓库的结构化数据和来自 S3 数据湖的应用程序日志等半结构化数据,以获得有关应用程序和系统的实时运营见解。

Euclid 将 Redshift 用于分析。 


数据即服务

通过 Redshift 数据共享在组织内部和外部共享数据以安全且可控地就实时数据开展协作。



预测分析

通过 Redshift 机器学习(预览版),在数据仓库中的数据上使用 SQL 自动创建、训练和部署 Amazon SageMaker 模型。

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