In 2021 और 2020में हमने आपको नए फीचर्स के बारे में बताया था अमेज़न रेडशिफ्ट जो आपके सभी डेटा का विश्लेषण करने और समृद्ध और शक्तिशाली अंतर्दृष्टि खोजने के लिए इसे आसान, तेज़ और अधिक लागत प्रभावी बनाता है। 2022 में, हमें यह बताते हुए खुशी हो रही है कि अमेज़न रेडशिफ्ट टीम कड़ी मेहनत कर रही थी। हमने ग्राहकों की आवश्यकताओं से पिछड़े काम किए और आपके सभी डेटा का विश्लेषण करने के लिए इसे आसान, तेज और अधिक लागत प्रभावी बनाने के लिए कई नई सुविधाओं की घोषणा की। इस पोस्ट में इनमें से कुछ नई सुविधाओं को शामिल किया गया है।
AWS में, डेटा और एनालिटिक्स के लिए, हमारी रणनीति आपको एक देना है आधुनिक डेटा वास्तुकला जो आपको डेटा साइलो से मुक्त होने में मदद करता है; सही काम के लिए सही उपकरण का उपयोग करने के लिए उद्देश्य-निर्मित डेटा, एनालिटिक्स, मशीन लर्निंग (एमएल), और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सेवाएं हैं; और सबके लिए एनालिटिक्स उपलब्ध कराने के लिए खुली, शासित, सुरक्षित और पूरी तरह से प्रबंधित सेवाएं हैं। एडब्ल्यूएस के आधुनिक डेटा आर्किटेक्चर के भीतर, क्लाउड डेटा वेयरहाउस के रूप में अमेज़ॅन रेडशिफ्ट एक प्रमुख घटक बना हुआ है, जो आपको संरचित और असंगठित डेटा के टेराबाइट्स पर टेराबाइट्स पर प्रदर्शन और प्रदर्शन पर जटिल एसक्यूएल एनालिटिक्स चलाने में सक्षम बनाता है, और लोकप्रिय व्यापार खुफिया के माध्यम से अंतर्दृष्टि व्यापक रूप से उपलब्ध कराता है ( बीआई) और एनालिटिक्स टूल। हम ग्राहकों की आवश्यकताओं से पिछड़े काम करना जारी रखते हैं, और 2022 में ग्राहकों को उनके शीर्ष डेटा वेयरहाउसिंग उपयोग के मामलों में मदद करने के लिए अमेज़न रेडशिफ्ट में 40 से अधिक सुविधाएँ लॉन्च कीं, जिनमें शामिल हैं:
- स्वयं सेवा विश्लेषण
- आसान डेटा अंतर्ग्रहण
- डेटा साझाकरण और सहयोग
- डेटा साइंस और मशीन लर्निंग
- सुरक्षित और विश्वसनीय विश्लेषण
- सर्वोत्तम मूल्य प्रदर्शन विश्लेषण
आइए गहराई से गोता लगाएँ और इन क्षेत्रों में नई Amazon Redshift सुविधाओं पर चर्चा करें।
स्वयं सेवा विश्लेषण
ग्राहक हमें बताना जारी रखते हैं कि डेटा और एनालिटिक्स सर्वव्यापी होते जा रहे हैं, और उनके संगठन में सभी को एनालिटिक्स की आवश्यकता है। हमने घोषणा की अमेज़ॅन रेडशिफ्ट सर्वर रहित (पूर्वावलोकन में) 2021 में डेटा वेयरहाउस इंफ्रास्ट्रक्चर का प्रावधान और प्रबंधन किए बिना सेकंड में एनालिटिक्स को चलाना और स्केल करना आसान बनाता है। जुलाई 2022 में, हमने घोषणा की रेडशिफ्ट सर्वर रहित की सामान्य उपलब्धता, और तब से पेलोटन, ब्रॉड्रिज फाइनेंशियल और नेक्स्टजेन हेल्थकेयर सहित हजारों ग्राहकों ने अपने डेटा का त्वरित और आसानी से विश्लेषण करने के लिए इसका उपयोग किया है। Amazon Redshift Serverless स्वचालित रूप से प्रावधान करता है और आपके सभी एनालिटिक्स के लिए उच्च प्रदर्शन देने के लिए डेटा वेयरहाउस क्षमता को बुद्धिमानी से मापता है, और आप केवल प्रति-सेकंड के आधार पर वर्कलोड की अवधि के लिए उपयोग की जाने वाली गणना के लिए भुगतान करते हैं। जीए के बाद से, हमने जैसी विशेषताएं जोड़ी हैं संसाधन टैगिंग, सरलीकृत निगरानी, और अतिरिक्त AWS क्षेत्रों में उपलब्धता, बिलिंग को और सरल बनाने और दुनिया भर के अधिक क्षेत्रों में पहुंच का विस्तार करने के लिए।
2021 में, हमने अमेज़ॅन रेडशिफ्ट क्वेरी एडिटर वी2 लॉन्च किया, जो डेटा विश्लेषकों, डेटा वैज्ञानिकों और डेवलपर्स के लिए अमेज़ॅन रेडशिफ्ट डेटा वेयरहाउस और डेटा झीलों में डेटा का पता लगाने, विश्लेषण करने और सहयोग करने के लिए एक मुफ़्त वेब-आधारित टूल है। 2022 में, क्वेरी एडिटर V2 को अतिरिक्त संवर्द्धन जैसे कि नोटबुक समर्थन प्रश्नों को लेखक, व्यवस्थित और एनोटेट करने के लिए बेहतर सहयोग के लिए; के माध्यम से उपयोगकर्ता पहुँच पहचान प्रदाता (IdP) क्रेडेंशियल्स एकल साइन-ऑन के लिए; और डेवलपर उत्पादकता में सुधार के लिए एक साथ कई प्रश्नों को चलाने की क्षमता।
ऑटोनॉमिक्स एक अन्य क्षेत्र है जहां हम एमएल-आधारित अनुकूलन का उपयोग करने के लिए सक्रिय रूप से काम कर रहे हैं और ग्राहकों को एक स्व-शिक्षण और आत्म-अनुकूलन डेटा वेयरहाउस प्रदान करते हैं। 2022 में, हमने की सामान्य उपलब्धता की घोषणा की स्वचालित भौतिक दृश्य (ऑटोएमवी) स्वचालित रूप से भौतिक विचारों को बनाने और बनाए रखने के द्वारा बिना किसी उपयोगकर्ता प्रयास के प्रश्नों के प्रदर्शन में सुधार (कुल रनटाइम को कम करने) के लिए। AutoMVs, स्वचालित रीफ्रेश, वृद्धिशील रीफ्रेश, और भौतिक विचारों के लिए स्वचालित क्वेरी पुनर्लेखन के साथ मिलकर, भौतिक विचारों को रखरखाव मुक्त बनाता है, जिससे आपको स्वचालित रूप से तेज़ प्रदर्शन मिलता है। इसके साथ में स्वचालित तालिका अनुकूलन (एटीओ) स्कीमा अनुकूलन के लिए क्षमता और स्वचालित कार्यभार प्रबंधन वर्कलोड ऑप्टिमाइज़ेशन के लिए (ऑटो WLM) क्षमता में बेहतर क्वेरी प्रदर्शन के लिए और सुधार किए गए।
आसान डेटा अंतर्ग्रहण
ग्राहक हमें बताते हैं कि उनका डेटा कई डेटा स्रोतों जैसे ट्रांसेक्शनल डेटाबेस, डेटा वेयरहाउस, डेटा लेक और बिग डेटा सिस्टम पर वितरित है। वे चाहते हैं कि इस डेटा को नो-कोड/लो-कोड, जीरो-ईटीएल डेटा पाइपलाइनों के साथ एकीकृत किया जाए या इस डेटा को बिना स्थानांतरित किए इसका विश्लेषण किया जाए। ग्राहक हमें बताते हैं कि उनकी वर्तमान डेटा पाइपलाइन जटिल, मैनुअल, कठोर और धीमी है, जिसके परिणामस्वरूप डेटा के अपूर्ण, असंगत और पुराने दृश्य दिखाई देते हैं, जिससे अंतर्दृष्टि सीमित हो जाती है। ग्राहकों ने हमसे बेहतर तरीके से आगे बढ़ने के लिए कहा है, और हम डेटा पाइपलाइनों को सरल और स्वचालित करने के लिए कई नई क्षमताओं की घोषणा करते हुए प्रसन्न हैं।
अमेज़न रेडशिफ्ट (पूर्वावलोकन) के साथ अमेज़न ऑरोरा ज़ीरो-ईटीएल एकीकरण आपको लेन-देन डेटा के पेटाबाइट्स पर रीयल-टाइम एनालिटिक्स और एमएल चलाने में सक्षम बनाता है। यह एकाधिक से लेनदेन डेटा बनाने के लिए नो-कोड समाधान प्रदान करता है अमेज़न अरोड़ा ऑरोरा को लिखे जाने के कुछ सेकंड के भीतर अमेज़न रेडशिफ्ट डेटा वेयरहाउस में उपलब्ध डेटाबेस, जटिल डेटा पाइपलाइनों के निर्माण और रखरखाव की आवश्यकता को समाप्त कर देता है। इस सुविधा के साथ, Aurora के ग्राहक जटिल SQL एनालिटिक्स, बिल्ट-इन ML, डेटा शेयरिंग और मल्टीपल डेटा स्टोर और डेटा लेक्स तक फ़ेडरेटेड एक्सेस जैसी Amazon Redshift क्षमताओं का उपयोग भी कर सकते हैं। यह सुविधा अब के लिए पूर्वावलोकन में उपलब्ध है Amazon Aurora MySQL-संगत संस्करण संस्करण 3 (MySQL 8.0 संगतता के साथ), और आप कर सकते हैं पूर्वावलोकन तक पहुंच का अनुरोध करें.
अमेज़न रेडशिफ्ट अब समर्थन करता है Amazon S3 से ऑटो-कॉपी (पूर्वावलोकन) डेटा लोडिंग को आसान बनाने के लिए अमेज़न सरल भंडारण सेवा (अमेज़न S3) अमेज़न रेडशिफ्ट में। अब आप अपने Amazon S3 पाथ को ट्रैक करने के लिए निरंतर फ़ाइल अंतर्ग्रहण नियम (कॉपी जॉब) सेट कर सकते हैं और अतिरिक्त टूल या कस्टम समाधान की आवश्यकता के बिना नई फ़ाइलों को स्वचालित रूप से लोड कर सकते हैं। प्रतिलिपि कार्यों की निगरानी सिस्टम तालिकाओं के माध्यम से की जा सकती है, और वे स्वचालित रूप से पहले से लोड की गई फ़ाइलों का ट्रैक रखते हैं और डेटा दोहराव को रोकने के लिए उन्हें अंतर्ग्रहण प्रक्रिया से बाहर कर देते हैं। यह सुविधा अब पूर्वावलोकन में उपलब्ध है; आप पूर्वावलोकन ट्रैक का उपयोग करके एक नया क्लस्टर बनाकर इस सुविधा को आज़मा सकते हैं।
ग्राहक हमें बताना जारी रखते हैं कि उन्हें तत्काल, इन-द-पल, रीयल-टाइम एनालिटिक्स की आवश्यकता है, और हमें यह घोषणा करते हुए खुशी हो रही है स्ट्रीमिंग अंतर्ग्रहण समर्थन की सामान्य उपलब्धता के लिए अमेज़न रेडशिफ्ट में अमेज़न Kinesis डेटा स्ट्रीम और Apache Kafka के लिए Amazon प्रबंधित स्ट्रीमिंग (अमेज़न एमएसके)। यह सुविधा अमेज़ॅन रेडशिफ्ट में प्रवेश करने से पहले अमेज़ॅन एस 3 में स्ट्रीमिंग डेटा को चरणबद्ध करने की आवश्यकता को समाप्त करती है, जिससे आप अपने डेटा वेयरहाउस में सैकड़ों मेगाबाइट स्ट्रीमिंग डेटा प्रति सेकेंड में कम विलंबता प्राप्त करने में सक्षम होते हैं। आप कई किनेसिस डेटा स्ट्रीम या MSK विषयों से सीधे कनेक्ट करने और डेटा को निगलने के लिए अमेज़न रेडशिफ्ट के भीतर SQL का उपयोग कर सकते हैं, स्ट्रीमिंग डेटा तक सीधे पहुंच के लिए सीधे स्ट्रीम के शीर्ष पर ट्रांसफ़ॉर्मेशन के साथ ऑटो-रिफ्रेशिंग स्ट्रीमिंग मटेरियलाइज्ड व्यू बना सकते हैं, और रीयल-टाइम डेटा को ऐतिहासिक के साथ जोड़ सकते हैं। बेहतर अंतर्दृष्टि के लिए डेटा। उदाहरण के लिए, Adobe ने CRM और ग्राहक सहायता अनुप्रयोगों जैसे विभिन्न अनुप्रयोगों के लिए वास्तविक समय में, वेब और एप्लिकेशन क्लिकस्ट्रीम और सत्र डेटा के अंतर्ग्रहण और विश्लेषण के लिए अपने Adobe अनुभव प्लेटफ़ॉर्म के हिस्से के रूप में Amazon Redshift स्ट्रीमिंग अंतर्ग्रहण को एकीकृत किया है।
ग्राहकों ने हमें बताया है कि वे अमेज़ॅन रेडशिफ्ट, बीआई और ईटीएल (एक्सट्रैक्ट, ट्रांसफॉर्म और लोड) टूल और सेल्सफोर्स और मार्केटो जैसे व्यावसायिक अनुप्रयोगों के बीच सरल, आउट-ऑफ-द-बॉक्स एकीकरण चाहते हैं। हमें इसकी सामान्य उपलब्धता की घोषणा करते हुए खुशी हो रही है अमेज़न रेडशिफ्ट के लिए इंफॉर्मेटिका डेटा लोडर, जो आपको अमेज़ॅन रेडशिफ्ट में उच्च-गति और उच्च-मात्रा डेटा लोड करने के लिए मुफ्त में इंफॉर्मेटिका डेटा लोडर का उपयोग करने में सक्षम बनाता है। आप अमेज़ॅन रेडशिफ्ट कंसोल पर इंफॉर्मेटिका डेटा लोडर विकल्प का चयन कर सकते हैं। Informatica डेटा लोडर में एक बार, आप Salesforce या Marketo जैसे स्रोतों से जुड़ सकते हैं, लक्ष्य के रूप में Amazon Redshift चुन सकते हैं और अपना डेटा लोड करना शुरू कर सकते हैं।
डेटा साझाकरण और सहयोग
ग्राहक हमें बताना जारी रखते हैं कि वे अपने सभी प्रथम-पक्ष और तृतीय-पक्ष डेटा का विश्लेषण करना चाहते हैं और अपने ग्राहकों, भागीदारों और आपूर्तिकर्ताओं के लिए समृद्ध डेटा-संचालित अंतर्दृष्टि उपलब्ध कराना चाहते हैं। हमने 2021 में नई सुविधाएँ लॉन्च कीं, जैसे डेटा साझा करना और एडब्ल्यूएस डाटा एक्सचेंज एकीकरण, आपके लिए अपने सभी डेटा का विश्लेषण करना और इसे अपने संगठनों के भीतर और बाहर साझा करना आसान बनाता है।
डेटा साझाकरण का उपयोग करने वाले ग्राहक का एक बढ़िया उदाहरण ओरियन है। ओरियन वित्तीय सेवा उद्योग में ग्राहकों के लिए सेवा (डीएएएस) समाधान के रूप में रीयल-टाइम डेटा प्रदान करता है, जैसे धन प्रबंधन, संपत्ति प्रबंधन और निवेश प्रबंधन प्रदाता। उनके पास 2,500 से अधिक डेटा स्रोत हैं जो मुख्य रूप से SQL सर्वर डेटाबेस हैं जो परिसर और AWS दोनों में बैठे हैं। अमेज़ॅन रेडशिफ्ट में काफ्का कनेक्टर्स का उपयोग करके डेटा को स्ट्रीम किया जाता है। उनके पास एक निर्माता समूह होता है जो यह सारा डेटा प्राप्त करता है और फिर सहयोग के लिए वास्तविक समय में डेटा साझा करने के लिए डेटा साझाकरण का उपयोग करता है। यह एक बहु-किरायेदार वास्तुकला है जो कई ग्राहकों को सेवा प्रदान करता है। उनके डेटा की संवेदनशीलता को देखते हुए, डेटा शेयरिंग क्लस्टर्स के बीच वर्कलोड आइसोलेशन प्रदान करने का एक तरीका है और उस डेटा को अंतिम उपयोगकर्ताओं के साथ सुरक्षित रूप से साझा भी करता है।
2022 में, हमने इस क्षेत्र में प्रदर्शन, शासन और डेवलपर उत्पादकता में सुधार के लिए नई सुविधाओं के साथ निवेश करना जारी रखा, ताकि डेटा साझा करना और सहयोग करना आसान, सरल और तेज़ हो सके।
जैसा कि ग्राहक बड़े पैमाने पर डेटा साझाकरण कॉन्फ़िगरेशन बना रहे हैं, उन्होंने साझा डेटा के लिए सरलीकृत प्रशासन और सुरक्षा के लिए कहा है, और हम जोड़ रहे हैं AWS लेक फॉर्मेशन के साथ केंद्रीकृत अभिगम नियंत्रण अमेज़ॅन रेडशिफ्ट डेटाशेयर के लिए कई अमेज़ॅन रेडशिफ्ट डेटा वेयरहाउस में लाइव डेटा साझा करने में सक्षम बनाने के लिए। इस सुविधा के साथ, अमेज़ॅन रेडशिफ्ट अब उपयोग करके अमेज़ॅन रेडशिफ्ट डेटाशेयर के सरलीकृत शासन का समर्थन करता है AWS झील निर्माण डेटाशेयर पर डेटा या अनुमतियों को केंद्रीय रूप से प्रबंधित करने के लिए कांच के एक फलक के रूप में। आप लेक फॉर्मेशन API और एडब्ल्यूएस प्रबंधन कंसोल, और अमेज़ॅन रेडशिफ्ट डेटाशेयर को अन्य अमेज़ॅन रेडशिफ्ट डेटा वेयरहाउस द्वारा खोजा और उपभोग करने की अनुमति दें।
डेटा साइंस और मशीन लर्निंग
ग्राहक हमें बताना जारी रखते हैं कि वे चाहते हैं कि उनका डेटा और एनालिटिक्स सिस्टम उनके व्यवसाय में क्या हो रहा है (वर्णनात्मक एनालिटिक्स) से लेकर ऐसा क्यों हो रहा है (डायग्नोस्टिक एनालिटिक्स) और भविष्य में क्या होगा, जैसे कई सवालों के जवाब देने में उनकी मदद करें। (भविष्यिक विश्लेषण)। Amazon Redshift जटिल SQL एनालिटिक्स, डेटा लेक एनालिटिक्स और जैसी सुविधाएँ प्रदान करता है अमेज़ॅन रेडशिफ्ट एमएल ग्राहकों के लिए अपने डेटा का विश्लेषण करने और शक्तिशाली अंतर्दृष्टि खोजने के लिए। रेडशिफ्ट एमएल के साथ अमेज़न रेडशिफ्ट को एकीकृत करता है अमेज़न SageMaker, एक पूरी तरह से प्रबंधित एमएल सेवा, जो आपको परिचित एसक्यूएल कमांड का उपयोग करके एमएल मॉडल बनाने, प्रशिक्षित करने और तैनात करने में सक्षम बनाती है।
ग्राहकों ने हमसे अमेज़न रेडशिफ्ट और अपाचे स्पार्क के बीच बेहतर एकीकरण के लिए भी कहा है, इसलिए हम घोषणा करते हुए उत्साहित हैं Apache Spark के लिए Amazon Redshift एकीकरण स्पार्क-आधारित अनुप्रयोगों के लिए डेटा वेयरहाउस को आसानी से एक्सेस करने योग्य बनाना। अब, AWS एनालिटिक्स और ML सेवाओं का उपयोग करने वाले डेवलपर्स जैसे अमेज़ॅन ईएमआर, एडब्ल्यूएस गोंद, और सेजमेकर आसानी से अपाचे स्पार्क एप्लिकेशन बना सकते हैं जो उनके अमेज़ॅन रेडशिफ्ट डेटा वेयरहाउस से पढ़ और लिख सकते हैं। Amazon EMR और AWS Glue रेडशिफ्ट-स्पार्क कनेक्टर को पैकेज करते हैं ताकि आप अपने स्पार्क-आधारित एप्लिकेशन से अपने डेटा वेयरहाउस से आसानी से जुड़ सकें। आप संचालन के लिए कई पुशडाउन क्षमताओं का उपयोग कर सकते हैं जैसे कि सॉर्ट, एग्रीगेट, लिमिट, जॉइन और स्केलर फ़ंक्शंस ताकि आपके अमेज़ॅन रेडशिफ्ट डेटा वेयरहाउस से केवल संबंधित डेटा को उपभोग करने वाले स्पार्क एप्लिकेशन में ले जाया जा सके। आप उपयोग करके अपने एप्लिकेशन को और अधिक सुरक्षित भी बना सकते हैं AWS पहचान और अभिगम प्रबंधन (आईएएम) अमेज़ॅन रेडशिफ्ट से जुड़ने के लिए क्रेडेंशियल्स।
सुरक्षित और विश्वसनीय विश्लेषण
ग्राहक हमें बताना जारी रखते हैं कि उनके डेटा वेयरहाउस मिशन-महत्वपूर्ण सिस्टम हैं जिन्हें उच्च उपलब्धता, विश्वसनीयता और सुरक्षा की आवश्यकता होती है। हमने इस क्षेत्र में 2022 में कई नई सुविधाएँ लॉन्च कीं।
अमेज़न रेडशिफ्ट अब समर्थन करता है मल्टी-एज़ की तैनाती (पूर्वावलोकन में) RA3 उदाहरण-आधारित क्लस्टर के लिए, जो एक साथ कई AWS उपलब्धता क्षेत्रों में आपके डेटा वेयरहाउस को चलाने और अप्रत्याशित उपलब्धता क्षेत्र-व्यापी विफलता परिदृश्यों में निरंतर संचालन को सक्षम बनाता है। Redshift Serverless के लिए Multi-AZ समर्थन पहले से ही उपलब्ध है। एक अमेज़ॅन रेडशिफ्ट मल्टी-एजेड परिनियोजन आपको किसी उपयोगकर्ता हस्तक्षेप के बिना उपलब्धता क्षेत्र विफलताओं के मामले में पुनर्प्राप्त करने की अनुमति देता है। एक अमेज़ॅन रेडशिफ्ट मल्टी-एजेड डेटा वेयरहाउस को एक डेटा वेयरहाउस के रूप में एक एंडपॉइंट के साथ एक्सेस किया जाता है, और स्वचालित रूप से एकाधिक उपलब्धता क्षेत्रों में वर्कलोड प्रोसेसिंग वितरित करके प्रदर्शन को अधिकतम करने में आपकी सहायता करता है। अप्रत्याशित आउटेज के दौरान व्यवसाय निरंतरता बनाए रखने के लिए किसी एप्लिकेशन परिवर्तन की आवश्यकता नहीं है।
2022 में, हमने भूमिका-आधारित एक्सेस कंट्रोल, पंक्ति-स्तरीय सुरक्षा और डेटा मास्किंग (पूर्वावलोकन में) जैसी सुविधाओं को लॉन्च किया, ताकि आपके लिए एक्सेस को प्रबंधित करना और यह तय करना आसान हो सके कि किसके पास किस डेटा तक पहुंच है, जिसमें व्यक्तिगत रूप से पहचान योग्य जानकारी (PII) को अस्पष्ट करना शामिल है ) क्रेडिट कार्ड नंबर की तरह।
आप का उपयोग कर सकते हैं भूमिका-आधारित अभिगम नियंत्रण (RBAC) एंड-यूज़र की कार्य भूमिका और अनुमतियों के आधार पर व्यापक या विस्तृत स्तर पर डेटा तक एंड-यूज़र की पहुँच को नियंत्रित करने के लिए। RBAC के साथ, आप SQL का उपयोग करके एक भूमिका बना सकते हैं, भूमिका के लिए विस्तृत अनुमतियों का एक संग्रह प्रदान कर सकते हैं, और फिर उस भूमिका को एंड-यूज़र को असाइन कर सकते हैं। भूमिकाओं को ऑब्जेक्ट-लेवल, कॉलम-लेवल और सिस्टम-लेवल अनुमतियां दी जा सकती हैं। इसके अतिरिक्त, RBAC DBAs, ऑपरेटरों, सुरक्षा व्यवस्थापकों, या अनुकूलित भूमिकाओं के लिए आउट-ऑफ़-बॉक्स सिस्टम भूमिकाएँ प्रस्तुत करता है।
पंक्ति-स्तरीय सुरक्षा (RLS) तालिकाओं में पंक्तियों तक सुक्ष्म पहुंच के डिजाइन और कार्यान्वयन को सरल करता है। RLS के साथ, आप उपयोगकर्ता की कार्य भूमिका या SQL के साथ अनुमतियों के आधार पर तालिका के भीतर पंक्तियों के सबसेट तक पहुंच को प्रतिबंधित कर सकते हैं।
अमेज़न रेडशिफ्ट के लिए समर्थन डायनेमिक डेटा मास्किंग (DDM), जो अब पूर्वावलोकन में उपलब्ध है, आपको अपने Amazon Redshift डेटा वेयरहाउस में PII जैसे सामाजिक सुरक्षा नंबर, क्रेडिट कार्ड नंबर और फ़ोन नंबर की सुरक्षा को सरल बनाने की अनुमति देता है। डायनामिक डेटा मास्किंग के साथ, आप सरल SQL-आधारित मास्किंग नीतियों के माध्यम से अपने डेटा तक पहुंच को नियंत्रित करते हैं जो यह निर्धारित करती हैं कि Amazon Redshift क्वेरी के समय उपयोगकर्ता को संवेदनशील डेटा कैसे लौटाता है। आप सुसंगत, प्रारूप-संरक्षण और अपरिवर्तनीय नकाबपोश डेटा मानों को परिभाषित करने के लिए मास्किंग नीतियां बना सकते हैं। आप तालिका में किसी विशिष्ट कॉलम या कॉलम की सूची पर मास्किंग नीति लागू कर सकते हैं। साथ ही, आपके पास नकाबपोश डेटा दिखाने का तरीका चुनने का लचीलापन है। उदाहरण के लिए, आप डेटा को पूरी तरह से छुपा सकते हैं, आंशिक वास्तविक मानों को वाइल्डकार्ड वर्णों से बदल सकते हैं, या SQL एक्सप्रेशंस, पायथन, या का उपयोग करके डेटा को मास्क करने का अपना तरीका परिभाषित कर सकते हैं। AWS लाम्बा उपयोगकर्ता परिभाषित कार्य। इसके अतिरिक्त, आप अन्य स्तंभों के आधार पर एक सशर्त मास्किंग नीति लागू कर सकते हैं, जो एक या अधिक विभिन्न स्तंभों में मानों के आधार पर तालिका में स्तंभ डेटा को चुनिंदा रूप से सुरक्षित करती है।
हमने इसमें वृद्धि की भी घोषणा की ऑडिट लॉगिंग, के साथ देशी एकीकरण Microsoft Azure सक्रिय निर्देशिका, और समर्थन के लिए डिफ़ॉल्ट आईएएम भूमिकाएं अतिरिक्त क्षेत्रों में सुरक्षा प्रबंधन को और सरल बनाने के लिए।
सर्वोत्तम मूल्य प्रदर्शन विश्लेषण
ग्राहक हमें बताना जारी रखते हैं कि उन्हें तेज और लागत प्रभावी डेटा वेयरहाउस की आवश्यकता है जो लागत कम रखते हुए किसी भी पैमाने पर उच्च प्रदर्शन प्रदान करते हैं। पहले दिन से 2012 में अमेज़ॅन रेडशिफ्ट का लॉन्च, हमने क्लाउड डेटा वेयरहाउस सेवा बनाने के लिए डेटा-संचालित दृष्टिकोण अपनाया है और फ्लीट टेलीमेट्री का उपयोग किया है जो आपको किसी भी पैमाने पर सर्वोत्तम मूल्य प्रदर्शन प्रदान करता है। इन वर्षों में, हम विकसित हुए हैं अमेज़ॅन रेडशिफ्ट की वास्तुकला और जैसे फीचर्स लॉन्च किए रेडशिफ्ट प्रबंधित संग्रहण (RMS) भंडारण और गणना को अलग करने के लिए, अमेज़न रेडशिफ्ट स्पेक्ट्रम डेटा लेक प्रश्नों के लिए, स्वचालित तालिका अनुकूलन भौतिक स्कीमा अनुकूलन के लिए, स्वचालित कार्यभार प्रबंधन वर्कलोड को प्राथमिकता देना और सही कंप्यूट और मेमोरी आवंटित करना, क्लस्टर आकार गणना और भंडारण को लंबवत रूप से स्केल करने के लिए, और समवर्ती स्केलिंग गतिशील रूप से स्केल करने के लिए गणना करें या अंदर करें। हमारा प्रदर्शन के मानक अमेज़ॅन रेडशिफ्ट के मूल्य प्रदर्शन नेतृत्व को प्रदर्शित करना जारी रखें।
2022 में, हमने की सामान्य उपलब्धता जैसी नई सुविधाएँ जोड़ीं लेखन कार्यों के लिए समवर्ती स्केलिंग लगभग असीमित समवर्ती उपयोगकर्ताओं और प्रश्नों का समर्थन करने के लिए COPY, INSERT, UPDATE और DELETE की तरह। हमने लाइटवेट, सीपीयू-कुशल, डिक्शनरी-एन्कोडेड स्ट्रिंग कॉलम पर वेक्टराइज्ड स्कैन के माध्यम से स्ट्रिंग-आधारित डेटा प्रोसेसिंग के लिए प्रदर्शन में सुधार भी पेश किया, जो डेटाबेस इंजन को कंप्रेस्ड डेटा पर सीधे संचालित करने की अनुमति देता है।
हमने SQL ऑपरेटरों जैसे के लिए भी समर्थन जोड़ा है मर्ज (आवेषण या अद्यतन के लिए एकल ऑपरेटर); CONNECY_BY (श्रेणीबद्ध प्रश्नों के लिए); ग्रुपिंग सेट, रोलअप और क्यूब (बहु-आयामी रिपोर्टिंग के लिए); और सुपर डेटा प्रकार के आकार को बढ़ाकर 16 एमबी कर दिया ताकि आपके लिए लीगेसी डेटा वेयरहाउस से अमेज़ॅन रेडशिफ्ट में माइग्रेट करना आसान हो सके।
निष्कर्ष
हमारे ग्राहक हमें बताना जारी रखते हैं कि डेटा और एनालिटिक्स उनके लिए सर्वोच्च प्राथमिकता बनी हुई है और इस समय के दौरान उनके डेटा से लागत-प्रभावी रूप से अधिक व्यावसायिक मूल्य निकालने की आवश्यकता अतीत में किसी भी अन्य समय की तुलना में अधिक स्पष्ट है। आपके क्लाउड डेटा वेयरहाउस के रूप में अमेज़ॅन रेडशिफ्ट आपको संरचित और असंरचित डेटा के पेटाबाइट्स के टेराबाइट्स पर पैमाने और प्रदर्शन के साथ जटिल एसक्यूएल एनालिटिक्स चलाने में सक्षम बनाता है और लोकप्रिय बीआई और एनालिटिक्स टूल के माध्यम से अंतर्दृष्टि व्यापक रूप से उपलब्ध कराता है।
हालाँकि हमने 40 में 2022 से अधिक सुविधाएँ लॉन्च की हैं और नवाचार की गति में तेजी जारी है, यह 1 दिन बना हुआ है और हम आपसे यह सुनने के लिए उत्सुक हैं कि ये सुविधाएँ आपके संगठनों के लिए अधिक मूल्य अनलॉक करने में आपकी सहायता कैसे करती हैं। हम आपको इन नई सुविधाओं को आज़माने के लिए आमंत्रित करते हैं और यदि आपके पास और टिप्पणियां हैं तो अपनी AWS खाता टीम के माध्यम से हमसे संपर्क करें।
लेखक के बारे में
मनन गोयल एडब्ल्यूएस में अमेज़ॅन रेडशिफ्ट सहित एडब्ल्यूएस एनालिटिक्स सेवाओं के लिए एक उत्पाद गो-टू-मार्केट लीडर है। उनके पास 25 से अधिक वर्षों का अनुभव है और वे डेटाबेस, डेटा वेयरहाउसिंग, बिजनेस इंटेलिजेंस और एनालिटिक्स से अच्छी तरह वाकिफ हैं। मनन ने ड्यूक यूनिवर्सिटी से एमबीए किया है और इलेक्ट्रॉनिक्स एंड कम्युनिकेशंस इंजीनियरिंग में बीएस किया है।
- एसईओ संचालित सामग्री और पीआर वितरण। आज ही प्रवर्धित हो जाओ।
- प्लेटोब्लॉकचैन। Web3 मेटावर्स इंटेलिजेंस। ज्ञान प्रवर्धित। यहां पहुंचें।
- स्रोत: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/whats-new-in-amazon-redshift-2022-a-year-in-review/
- 1
- 100
- 2021
- 2022
- a
- क्षमता
- About
- में तेजी लाने के
- पहुँच
- डेटा तक पहुंच
- पहुँचा
- सुलभ
- लेखा
- पाना
- के पार
- सक्रिय
- सक्रिय रूप से
- जोड़ा
- इसके अलावा
- अतिरिक्त
- इसके अतिरिक्त
- एडोब
- सब
- की अनुमति देता है
- पहले ही
- वीरांगना
- अमेज़ॅन ईएमआर
- विश्लेषकों
- विश्लेषिकी
- विश्लेषण करें
- का विश्लेषण
- और
- की घोषणा
- की घोषणा
- अन्य
- जवाब
- अपाचे
- अपाचे स्पार्क
- एपीआई
- आवेदन
- अनुप्रयोगों
- लागू करें
- दृष्टिकोण
- स्थापत्य
- क्षेत्र
- क्षेत्रों के बारे में जानकारी का उपयोग करके ट्रेडिंग कर सकते हैं।
- कृत्रिम
- कृत्रिम बुद्धिमत्ता
- आस्ति
- परिसंपत्ति प्रबंधन
- आडिट
- अरोड़ा
- लेखक
- स्वत:
- को स्वचालित रूप से
- स्वचालित
- स्वतः
- उपलब्धता
- उपलब्ध
- एडब्ल्यूएस
- एडब्ल्यूएस गोंद
- नीला
- आधारित
- आधार
- बनने
- से पहले
- जा रहा है
- BEST
- बेहतर
- के बीच
- बड़ा
- बड़ा डेटा
- बिलिंग
- टूटना
- विस्तृत
- Broadridge
- निर्माण
- इमारत
- में निर्मित
- व्यापार
- व्यावसायिक अनुप्रयोग
- व्यावसायिक निरंतरता
- व्यापारिक सूचना
- क्षमताओं
- क्षमता
- कार्ड
- मामला
- मामलों
- परिवर्तन
- अक्षर
- चुनें
- चुनने
- ग्राहकों
- बादल
- समूह
- सहयोग
- सहयोग
- संग्रह
- स्तंभ
- स्तंभ
- गठबंधन
- संयुक्त
- टिप्पणियाँ
- संचार
- अनुकूलता
- पूरी तरह से
- जटिल
- अंग
- गणना करना
- समवर्ती
- जुडिये
- संगत
- कंसोल
- प्रयुक्त
- जारी रखने के
- निरंतर
- जारी
- निरंतर
- नियंत्रण
- प्रभावी लागत
- लागत
- शामिल किया गया
- बनाना
- बनाना
- साख
- श्रेय
- क्रेडिट कार्ड
- क्रेडिट्स
- सीआरएम
- वर्तमान
- रिवाज
- ग्राहक
- ग्राहक सहयोग
- ग्राहक
- अनुकूलित
- तिथि
- आंकडों का आदान प्रदान
- डेटा लेक
- डेटा संसाधन
- डेटा साझा करना
- डाटा गोदाम
- डेटा वेयरहाउस
- डेटा पर ही आधारित
- डाटाबेस
- डेटाबेस
- दिन
- और गहरा
- उद्धार
- दिखाना
- तैनात
- तैनाती
- डिज़ाइन
- निर्धारित करना
- डेवलपर
- डेवलपर्स
- विभिन्न
- सीधे
- अन्य वायरल पोस्ट से
- की खोज
- चर्चा करना
- वितरित
- वितरण
- ड्यूक
- ड्यूक विश्वविद्यालय
- दौरान
- गतिशील
- आसान
- आसानी
- संपादक
- प्रयास
- इलेक्ट्रानिक्स
- को हटा देता है
- नष्ट
- सक्षम
- सक्षम बनाता है
- समर्थकारी
- endpoint
- इंजन
- अभियांत्रिकी
- ईथर (ईटीएच)
- हर कोई
- विकसित
- उदाहरण
- एक्सचेंज
- उत्तेजित
- विस्तार
- अनुभव
- का पता लगाने
- भाव
- उद्धरण
- विफलता
- परिचित
- फास्ट
- और तेज
- Feature
- विशेषताएं
- पट्टिका
- फ़ाइलें
- वित्तीय
- वित्तीय सेवाओं
- वित्तीय
- खोज
- बेड़ा
- लचीलापन
- निर्माण
- आगे
- मुक्त
- से
- पूरी तरह से
- कार्यों
- आगे
- भविष्य
- सामान्य जानकारी
- मिल
- gif
- देना
- दी
- देता है
- देते
- कांच
- बाजार जाओ
- शासन
- अनुदान
- दी गई
- महान
- होना
- खुश
- कठिन
- होने
- स्वास्थ्य सेवा
- सुनवाई
- मदद
- मदद करता है
- छिपाना
- हाई
- ऐतिहासिक
- रखती है
- कैसे
- How To
- एचटीएमएल
- HTTPS
- सैकड़ों
- आई ए एम
- पहचान
- कार्यान्वयन
- में सुधार
- उन्नत
- सुधार
- in
- सहित
- वृद्धि हुई
- उद्योग
- करें-
- इंफ्रास्ट्रक्चर
- नवोन्मेष
- आवेषण
- अंतर्दृष्टि
- एकीकृत
- एकीकृत
- एकीकृत
- एकीकरण
- बुद्धि
- हस्तक्षेप
- शुरू की
- द्वारा प्रस्तुत
- निवेश करना
- निवेश
- आमंत्रित करना
- अलगाव
- IT
- काम
- नौकरियां
- में शामिल होने
- जुलाई
- काफ्का
- रखना
- रखना
- कुंजी
- किनेसिस डेटा स्ट्रीम
- झील
- बड़े पैमाने पर
- विलंब
- लांच
- शुभारंभ
- नेता
- नेतृत्व
- सीख रहा हूँ
- विरासत
- स्तर
- हल्के
- सीमा
- सूची
- जीना
- सजीव आंकड़ा
- भार
- लोडर
- लोड हो रहा है
- देखिए
- निम्न
- मशीन
- यंत्र अधिगम
- बनाया गया
- बनाए रखना
- रखरखाव
- बनाना
- निर्माण
- प्रबंधन
- कामयाब
- प्रबंध
- गाइड
- Marketo
- मुखौटा
- अधिकतम करने के लिए
- याद
- विस्थापित
- ML
- मॉडल
- आधुनिक
- संशोधित
- नजर रखी
- निगरानी
- अधिक
- चलती
- विभिन्न
- MySQL
- देशी
- आवश्यकता
- जरूरत
- की जरूरत है
- नया
- नई सुविधाएँ
- संख्या
- संख्या
- ऑफर
- ONE
- खुला
- संचालित
- आपरेशन
- संचालन
- ऑपरेटर
- ऑपरेटरों
- इष्टतमीकरण
- विकल्प
- संगठन
- संगठनों
- अन्य
- की कटौती
- बाहर
- अपना
- शांति
- पैकेज
- फलक
- भाग
- भागीदारों
- अतीत
- वेतन
- peloton
- प्रदर्शन
- अनुमतियाँ
- व्यक्तिगत रूप से
- फ़ोन
- भौतिक
- Pii
- जगह
- मंच
- प्लेटो
- प्लेटो डेटा इंटेलिजेंस
- प्लेटोडाटा
- प्रसन्न
- नीतियाँ
- नीति
- लोकप्रिय
- पद
- शक्तिशाली
- भविष्य कहनेवाला विश्लेषिकी
- को रोकने के
- पूर्वावलोकन
- पहले से
- मूल्य
- मुख्यत
- प्राथमिकता
- प्राथमिकता
- प्रक्रिया
- प्रसंस्करण
- उत्पादक
- एस्ट्रो मॉल
- उत्पादकता
- संरक्षण
- प्रदान करना
- प्रदाता
- प्रदाताओं
- प्रदान करता है
- प्रावधान
- अजगर
- प्रशन
- जल्दी से
- रेंज
- पहुंच
- पढ़ना
- वास्तविक
- वास्तविक समय
- वास्तविक समय डाटा
- प्राप्त
- की वसूली
- को कम करने
- क्षेत्रों
- प्रासंगिक
- विश्वसनीयता
- विश्वसनीय
- बाकी है
- की जगह
- रिपोर्ट
- रिपोर्टिंग
- आवश्यकताएँ
- रोकना
- जिसके परिणामस्वरूप
- रिटर्न
- की समीक्षा
- पुनर्लेखन
- धनी
- कठोर
- भूमिका
- भूमिकाओं
- जमना
- नियम
- रन
- दौड़ना
- sagemaker
- salesforce
- स्केल
- तराजू
- स्केलिंग
- परिदृश्यों
- विज्ञान
- वैज्ञानिकों
- दूसरा
- सेकंड
- सुरक्षित
- सुरक्षित रूप से
- सुरक्षा
- संवेदनशील
- संवेदनशीलता
- serverless
- कार्य करता है
- सेवा
- सेवाएँ
- सत्र
- सेट
- सेट
- कई
- Share
- साझा
- बांटने
- दिखाना
- सरल
- सरलीकृत
- को आसान बनाने में
- केवल
- एक साथ
- के बाद से
- एक
- बैठक
- आकार
- धीमा
- So
- सोशल मीडिया
- समाधान
- समाधान ढूंढे
- कुछ
- सूत्रों का कहना है
- स्पार्क
- विशिष्ट
- एसक्यूएल
- ट्रेनिंग
- भंडारण
- भंडार
- स्ट्रेटेजी
- स्ट्रीम किया
- स्ट्रीमिंग
- नदियों
- संरचित
- संरचित और असंरचित डेटा
- ऐसा
- सुपर
- आपूर्तिकर्ताओं
- समर्थन
- समर्थन करता है
- प्रणाली
- सिस्टम
- तालिका
- लक्ष्य
- टीम
- RSI
- भविष्य
- लेकिन हाल ही
- तीसरे दल
- हजारों
- यहाँ
- पहर
- बार
- सेवा मेरे
- साधन
- उपकरण
- ऊपर का
- विषय
- कुल
- स्पर्श
- ट्रैक
- रेलगाड़ी
- लेन-देन संबंधी
- बदालना
- परिवर्तनों
- देशव्यापी
- अदृष्ट
- विश्वविद्यालय
- असीमित
- अनलॉक
- अपडेट
- अपडेट
- us
- उपयोग
- उपयोगकर्ता
- उपयोगकर्ताओं
- उपयोग
- मूल्य
- मान
- विभिन्न
- संस्करण
- देखें
- विचारों
- वास्तव में
- गोदाम
- भण्डारण
- धन
- धन प्रबंधन
- वेब
- वेब आधारित
- क्या
- एचएमबी क्या है?
- कौन कौन से
- जब
- कौन
- चौड़ा
- विस्तृत श्रृंखला
- व्यापक रूप से
- मर्जी
- अंदर
- बिना
- काम
- काम किया
- काम कर रहे
- दुनिया भर
- लिखना
- लिखा हुआ
- वर्ष
- साल
- आपका
- जेफिरनेट
- क्षेत्र