A cosa serve Amazon Redshift?

Decine di migliaia di clienti utilizzano Amazon Redshift per la moderna analisi dei dati su larga scala, offrendo prestazioni di prezzo fino a 3 volte superiori e un throughput 7 volte migliore rispetto ad altri data warehouse in cloud. Abilita l'analisi quasi in tempo reale per accelerare il processo decisionale con le integrazioni Zero-ETL di Redshift, che collegano con semplicità i dati provenienti da servizi di streaming, database operativi e applicazioni aziendali di terze parti senza creare pipeline di dati complesse. Redshift Serverless consente di scalare le analisi senza sforzo, permettendoti di analizzare petabyte di dati senza l'onere della gestione dell'infrastruttura. Aumenta la produttività del tuo team con Amazon Q in Redshift, che semplifica la creazione di SQL attraverso il linguaggio naturale. Massimizza il valore dei tuoi dati utilizzando Redshift come base di conoscenza strutturata per gli assistenti di IA generativa in Amazon Bedrock, ottenendo risultati più pertinenti e accurati per le tue applicazioni.

Analisi SQL in Amazon SageMaker
Amazon SageMaker offre un'esperienza integrata per analisi e IA con accesso unificato a tutti i tuoi dati. Redshift si integra perfettamente con Amazon SageMaker Lakehouse, consentendoti di sfruttare le sue potenti funzionalità analitiche SQL per sbloccare informazioni dettagliate sui tuoi dati unificati nei data warehouse Redshift, nei data lake Amazon S3, nei database operativi e nelle fonti di dati federate di Redshift.
 

Vantaggi

Ottieni prestazioni di prezzo fino a 3 volte superiori e un throughput 7 volte superiore rispetto ad altri data warehouse in cloud scalando i carichi di lavoro di analisi dei dati in Redshift. Riduci i costi e rispetta gli SLA aziendali critici isolando i carichi di lavoro con più architetture di data warehouse scalabili in tutta l'organizzazione. Con funzionalità di sicurezza complete come l'isolamento della rete e controlli di accesso granulari come le autorizzazioni a livello di riga e colonna, puoi proteggere i tuoi dati senza costi aggiuntivi.
Sfrutta le potenti funzionalità di analisi SQL su tutti i tuoi dati unificati con l'integrazione fluida in Amazon SageMaker Lakehouse. Sottoponi a query i tuoi dati in formati aperti archiviati su Amazon S3 con prestazioni elevate, eliminando la necessità di spostare o duplicare i dati tra i tuoi data lake e il data warehouse. Includi facilmente i tuoi dati Redshift come parte di SageMaker Lakehouse, rendendoli accessibili a un'ampia gamma di motori di analisi e strumenti di machine learning compatibili con AWS e Apache Iceberg.
Innova più velocemente rendendo disponibili petabyte di dati per l'analisi senza dover creare e gestire pipeline complesse, consentendo l'accesso quasi in tempo reale per i casi d'uso delle analisi. Sfrutta le integrazioni Zero-ETL per spostare senza problemi i dati transazionali da database come Amazon Aurora, RDS e DynamoDB a Redshift senza impatto sulle prestazioni. Acquisisci grandi volumi di dati in tempo reale da Amazon Kinesis e Amazon MSK con integrazioni di servizi di streaming nativi. Con tutti i tuoi dati in un unico posto, abilita l'analisi quasi in tempo reale e crea modelli di machine learning predittivi in Redshift per potenti informazioni aziendali.
Inizia ad analizzare i dati in pochi secondi con Amazon Redshift serverless. Redshift serverless apprende dai tuoi carichi di lavoro e scala automaticamente i calcoli per gestire le tue esigenze di analisi in evoluzione, così puoi concentrarti sulla scoperta di informazioni senza gestire l'infrastruttura. Connettiti alle origini dati e inizia ad analizzare i tuoi dati, senza necessità di configurazione o manutenzione dell'infrastruttura.
Crea applicazioni personalizzate con petabyte di dati organizzativi attraverso la perfetta integrazione di Redshift con Amazon Bedrock. Aumenta la produttività consentendo agli utenti di dati di scrivere più rapidamente e più facilmente query SQL utilizzando il linguaggio naturale con l'SQL generativo di Amazon Q in Editor di query Redshift. Richiama modelli linguistici di grandi dimensioni da Amazon Bedrock e SageMaker per attività avanzate di elaborazione del linguaggio naturale come il riepilogo del testo, l'estrazione delle entità e l'analisi delle emozioni, per ottenere informazioni più approfondite dai tuoi dati utilizzando SQL.

2025 Gartner - Funzionalità critiche per i sistemi di gestione dei database cloud per casi d'uso analitici

AWS si colloca tra i 2 fornitori con il punteggio più alto per tutti i casi d'uso delle analisi

Leggi il report

1° posto in Analisi di eventi

2° posto in Data warehouse aziendale

2° posto in Lakehouse

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Casi d'uso

Importa centinaia di megabyte di dati al secondo in modo da poter eseguire query sui dati quasi in tempo reale e creare applicazioni di analisi a bassa latenza per il rilevamento di frodi, classifiche in tempo reale e IoT.

Crea report e dashboard basati su informazioni dettagliate utilizzando Amazon Redshift e strumenti di BI come Amazon QuickSight, Tableau, Microsoft PowerBI o altri.

Usa SQL per creare, addestrare e distribuire modelli ML per molti casi d'uso, tra cui analisi predittiva, classificazione, regressione e altro ancora per supportare l'analisi avanzata su grandi quantità di dati.

Crea applicazioni utilizzando tutti i tuoi dati presenti in database, data warehouse e data lake. Condividi e collabora in modo semplice e sicuro per creare più valore per i tuoi clienti, monetizzare i dati come servizio e ottenere nuovi flussi di entrate.

Che si tratti di dati di mercato, analisi dei social media, dati meteorologici o altro, abbonati e combina i dati di terze parti in Scambio dati sui AWS con i tuoi dati in Amazon Redshift, senza incorrere in problemi relativi ai processi di licenza e onboarding e allo spostamento dei dati nel magazzino.

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