In 2021 และ 2020เราได้บอกคุณเกี่ยวกับคุณสมบัติใหม่ใน อเมซอน Redshift ที่ทำให้การวิเคราะห์ข้อมูลทั้งหมดของคุณง่ายขึ้น เร็วขึ้น และประหยัดต้นทุนมากขึ้น และค้นหาข้อมูลเชิงลึกที่สมบูรณ์และมีประสิทธิภาพ ในปี 2022 เรายินดีที่จะรายงานว่าทีม Amazon Redshift ทำงานอย่างหนัก เราดำเนินการย้อนหลังตามความต้องการของลูกค้าและประกาศคุณลักษณะใหม่หลายรายการเพื่อให้การวิเคราะห์ข้อมูลทั้งหมดของคุณง่ายขึ้น เร็วขึ้น และประหยัดต้นทุนมากขึ้น โพสต์นี้ครอบคลุมคุณสมบัติใหม่บางอย่างเหล่านี้
ที่ AWS สำหรับข้อมูลและการวิเคราะห์ กลยุทธ์ของเราคือการมอบ สถาปัตยกรรมข้อมูลที่ทันสมัย ที่ช่วยให้คุณหลุดพ้นจากไซโลข้อมูล มีข้อมูลที่สร้างขึ้นตามวัตถุประสงค์ การวิเคราะห์ การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) และบริการปัญญาประดิษฐ์เพื่อใช้เครื่องมือที่เหมาะสมสำหรับงานที่เหมาะสม และมีบริการแบบเปิด กำกับดูแล ปลอดภัย และมีการจัดการอย่างเต็มรูปแบบ เพื่อให้การวิเคราะห์พร้อมใช้งานสำหรับทุกคน ภายในสถาปัตยกรรมข้อมูลสมัยใหม่ของ AWS Amazon Redshift ในฐานะคลังข้อมูลบนคลาวด์ยังคงเป็นองค์ประกอบหลัก ซึ่งช่วยให้คุณเรียกใช้การวิเคราะห์ SQL ที่ซับซ้อนในระดับและประสิทธิภาพตั้งแต่เทราไบต์ไปจนถึงเพตะไบต์ของข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง และทำให้ข้อมูลเชิงลึกพร้อมใช้งานอย่างกว้างขวางผ่านข่าวกรองธุรกิจยอดนิยม ( BI) และเครื่องมือวิเคราะห์ เรายังคงทำงานย้อนหลังตามความต้องการของลูกค้า และในปี 2022 ได้เปิดตัวฟีเจอร์มากกว่า 40 รายการใน Amazon Redshift เพื่อช่วยลูกค้าด้วยกรณีการใช้งานคลังข้อมูลชั้นนำ ซึ่งรวมถึง:
- การวิเคราะห์แบบบริการตนเอง
- การนำเข้าข้อมูลอย่างง่าย
- การแบ่งปันข้อมูลและการทำงานร่วมกัน
- วิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง
- การวิเคราะห์ที่ปลอดภัยและเชื่อถือได้
- การวิเคราะห์ประสิทธิภาพราคาที่ดีที่สุด
มาเจาะลึกและพูดคุยเกี่ยวกับคุณสมบัติใหม่ของ Amazon Redshift ในพื้นที่เหล่านี้
การวิเคราะห์แบบบริการตนเอง
ลูกค้ายังคงบอกเราว่าข้อมูลและการวิเคราะห์กำลังเป็นที่แพร่หลาย และทุกคนในองค์กรของพวกเขาต้องการการวิเคราะห์ เราประกาศ Amazon Redshift แบบไร้เซิร์ฟเวอร์ (ในพรีวิว) ในปี 2021 เพื่อให้ง่ายต่อการเรียกใช้และปรับขนาดการวิเคราะห์ในไม่กี่วินาที โดยไม่ต้องจัดเตรียมและจัดการโครงสร้างพื้นฐานของคลังข้อมูล ในเดือนกรกฎาคม 2022 เราได้ประกาศ ความพร้อมใช้งานทั่วไปของ Redshift Serverlessและตั้งแต่นั้นเป็นต้นมา ลูกค้าหลายพันราย รวมถึง Peloton, Broadridge Financials และ NextGen Healthcare ต่างก็ใช้มันเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลของตนอย่างรวดเร็วและง่ายดาย Amazon Redshift Serverless จัดเตรียมโดยอัตโนมัติและปรับขนาดความจุของคลังข้อมูลอย่างชาญฉลาดเพื่อส่งมอบประสิทธิภาพสูงสำหรับการวิเคราะห์ทั้งหมดของคุณ และคุณจะจ่ายเฉพาะสำหรับการประมวลผลที่ใช้สำหรับระยะเวลาของปริมาณงานเป็นรายวินาทีเท่านั้น ตั้งแต่ GA เราได้เพิ่มคุณสมบัติเช่น การติดแท็กทรัพยากรการตรวจสอบที่ง่ายขึ้น และความพร้อมใช้งานในภูมิภาค AWS เพิ่มเติมเพื่อลดความซับซ้อนในการเรียกเก็บเงินและขยายการเข้าถึงไปยังภูมิภาคอื่นๆ ทั่วโลก
ในปี 2021 เราได้เปิดตัว Amazon Redshift Query Editor V2 ซึ่งเป็นเครื่องมือบนเว็บฟรีสำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูล นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล และนักพัฒนา เพื่อสำรวจ วิเคราะห์ และทำงานร่วมกันบนข้อมูลในคลังข้อมูลและ Data Lake ของ Amazon Redshift ในปี 2022 Query Editor V2 ได้รับการปรับปรุงเพิ่มเติม เช่น รองรับโน๊ตบุ๊ค เพื่อการทำงานร่วมกันที่ดีขึ้นในการเขียน จัดระเบียบ และใส่คำอธิบายประกอบแบบสอบถาม ผู้ใช้เข้าถึงผ่าน ข้อมูลประจำตัวของผู้ให้บริการข้อมูลประจำตัว (IdP) สำหรับการลงชื่อเพียงครั้งเดียว และความสามารถในการเรียกใช้การสืบค้นหลายรายการพร้อมกันเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานของนักพัฒนา
Autonomics เป็นอีกพื้นที่หนึ่งที่เรากำลังทำงานอย่างแข็งขันเพื่อใช้การเพิ่มประสิทธิภาพตาม ML และให้คลังข้อมูลที่เรียนรู้ด้วยตนเองและเพิ่มประสิทธิภาพด้วยตนเองแก่ลูกค้า ในปี 2022 เราได้ประกาศการวางจำหน่ายทั่วไปของ มุมมองวัตถุอัตโนมัติ (AutoMVs) เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการสืบค้นข้อมูล (ลดรันไทม์ทั้งหมด) โดยผู้ใช้ไม่ต้องออกแรงโดยการสร้างและรักษามุมมองที่เป็นรูปธรรมโดยอัตโนมัติ AutoMVs เมื่อรวมกับการรีเฟรชอัตโนมัติ การรีเฟรชส่วนเพิ่ม และการเขียนแบบสอบถามใหม่โดยอัตโนมัติสำหรับมุมมองที่เป็นวัตถุ ทำให้ไม่ต้องบำรุงรักษามุมมองที่เป็นวัตถุ ทำให้คุณทำงานได้เร็วขึ้นโดยอัตโนมัติ นอกจากนี้ การเพิ่มประสิทธิภาพตารางอัตโนมัติ ความสามารถ (ATO) สำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพสคีมาและ การจัดการปริมาณงานอัตโนมัติ ความสามารถ (auto WLM) สำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพเวิร์กโหลดได้รับการปรับปรุงเพิ่มเติมเพื่อประสิทธิภาพการสืบค้นที่ดีขึ้น
การนำเข้าข้อมูลอย่างง่าย
ลูกค้าบอกเราว่าพวกเขามีข้อมูลของตนกระจายอยู่ในแหล่งข้อมูลหลายแห่ง เช่น ฐานข้อมูลธุรกรรม คลังข้อมูล ทะเลสาบข้อมูล และระบบบิ๊กดาต้า พวกเขาต้องการความยืดหยุ่นในการรวมข้อมูลนี้เข้ากับไปป์ไลน์ข้อมูลแบบไม่มีโค้ด/โค้ดต่ำ ไม่มี ETL หรือวิเคราะห์ข้อมูลนี้ในสถานที่โดยไม่ต้องย้าย ลูกค้าบอกเราว่าไปป์ไลน์ข้อมูลปัจจุบันมีความซับซ้อน ดำเนินการเอง เข้มงวด และช้า ส่งผลให้มุมมองข้อมูลไม่สมบูรณ์ ไม่สอดคล้องกัน และล้าสมัย ทำให้ข้อมูลเชิงลึกจำกัด ลูกค้าถามเราถึงแนวทางที่ดีกว่า และเรายินดีที่จะประกาศความสามารถใหม่ๆ เพื่อลดความซับซ้อนและทำให้ท่อส่งข้อมูลเป็นแบบอัตโนมัติ
การรวม Amazon Aurora zero-ETL กับ Amazon Redshift (ตัวอย่าง) ช่วยให้คุณสามารถเรียกใช้การวิเคราะห์และ ML แบบเกือบเรียลไทม์บนข้อมูลธุรกรรมระดับเพตะไบต์ เป็นโซลูชันที่ไม่ต้องใช้โค้ดสำหรับสร้างข้อมูลธุรกรรมจากหลายรายการ อเมซอน ออโรร่า ฐานข้อมูลที่มีอยู่ในคลังข้อมูล Amazon Redshift ภายในไม่กี่วินาทีหลังจากเขียนไปยัง Aurora ทำให้ไม่จำเป็นต้องสร้างและบำรุงรักษาไปป์ไลน์ข้อมูลที่ซับซ้อน ด้วยคุณสมบัตินี้ ลูกค้าของ Aurora ยังสามารถเข้าถึงความสามารถของ Amazon Redshift เช่น การวิเคราะห์ SQL ที่ซับซ้อน, ML ในตัว, การแบ่งปันข้อมูล และการเข้าถึงแบบรวมศูนย์ไปยังที่เก็บข้อมูลและ Data Lake หลายแห่ง ฟีเจอร์นี้มีให้ใช้งานแล้วในการแสดงตัวอย่างสำหรับ Amazon Aurora รุ่นที่รองรับ MySQL เวอร์ชัน 3 (พร้อมความเข้ากันได้ของ MySQL 8.0) และคุณสามารถทำได้ ขอเข้าถึงการแสดงตัวอย่าง.
ตอนนี้ Amazon Redshift รองรับแล้ว คัดลอกอัตโนมัติจาก Amazon S3 (ดูตัวอย่าง) เพื่อให้ง่ายต่อการโหลดข้อมูลจาก บริการจัดเก็บข้อมูลอย่างง่ายของ Amazon (Amazon S3) ลงใน Amazon Redshift ตอนนี้คุณสามารถตั้งค่ากฎการนำเข้าไฟล์อย่างต่อเนื่อง (งานคัดลอก) เพื่อติดตามเส้นทาง Amazon S3 ของคุณและโหลดไฟล์ใหม่โดยอัตโนมัติโดยไม่ต้องใช้เครื่องมือเพิ่มเติมหรือโซลูชันแบบกำหนดเอง งานคัดลอกสามารถตรวจสอบได้ผ่านตารางระบบ และจะติดตามไฟล์ที่โหลดก่อนหน้านี้โดยอัตโนมัติและแยกออกจากกระบวนการนำเข้าเพื่อป้องกันการทำซ้ำข้อมูล ฟีเจอร์นี้มีให้ใช้งานในการแสดงตัวอย่างแล้ว คุณสามารถลองใช้คุณลักษณะนี้ได้โดยสร้างคลัสเตอร์ใหม่โดยใช้แทร็กการแสดงตัวอย่าง
ลูกค้ายังคงบอกเราว่าพวกเขาต้องการการวิเคราะห์แบบทันท่วงที ทันเหตุการณ์ แบบเรียลไทม์ และเรายินดีที่จะประกาศให้ทราบว่า ความพร้อมใช้งานทั่วไปของการสนับสนุนการนำเข้าสตรีมมิง ใน Amazon Redshift สำหรับ สตรีมข้อมูล Amazon Kinesis และ Amazon Managed Streaming สำหรับ Apache Kafka (อเมซอน เอ็มเอสเค). คุณลักษณะนี้ช่วยขจัดความจำเป็นในการจัดเตรียมข้อมูลการสตรีมใน Amazon S3 ก่อนที่จะนำเข้าไปยัง Amazon Redshift ทำให้คุณมีเวลาแฝงต่ำ โดยวัดเป็นวินาที ในขณะที่นำเข้าข้อมูลการสตรีมหลายร้อยเมกะไบต์ต่อวินาทีไปยังคลังข้อมูลของคุณ คุณสามารถใช้ SQL ภายใน Amazon Redshift เพื่อเชื่อมต่อและนำเข้าข้อมูลโดยตรงจากสตรีมข้อมูล Kinesis หรือหัวข้อ MSK หลายรายการ สร้างมุมมองที่เป็นจริงของการสตรีมแบบรีเฟรชอัตโนมัติพร้อมการแปลงที่ด้านบนของสตรีมโดยตรงเพื่อเข้าถึงข้อมูลการสตรีม และรวมข้อมูลแบบเรียลไทม์เข้ากับประวัติ ข้อมูลสำหรับข้อมูลเชิงลึกที่ดีขึ้น ตัวอย่างเช่น Adobe ได้ผสานรวมการส่งผ่านข้อมูลการสตรีม Amazon Redshift เป็นส่วนหนึ่งของ Adobe Experience Platform เพื่อนำเข้าและวิเคราะห์เว็บและแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์ สตรีมคลิกและข้อมูลเซสชันสำหรับแอปพลิเคชันต่างๆ เช่น CRM และแอปพลิเคชันสนับสนุนลูกค้า
ลูกค้าบอกเราว่าพวกเขาต้องการการผสานรวมที่เรียบง่ายและพร้อมใช้งานระหว่างเครื่องมือ Amazon Redshift, BI และ ETL (แยก แปลง และโหลด) และแอปพลิเคชันทางธุรกิจ เช่น Salesforce และ Marketo เรายินดีที่จะประกาศความพร้อมทั่วไปของ ตัวโหลดข้อมูล Informatica สำหรับ Amazon Redshiftซึ่งทำให้คุณสามารถใช้ Informatica Data Loader สำหรับการโหลดข้อมูลความเร็วสูงและปริมาณมากไปยัง Amazon Redshift ได้ฟรี คุณสามารถเลือกตัวเลือก Informatica Data Loader บนคอนโซล Amazon Redshift ได้ เมื่ออยู่ใน Informatica Data Loader คุณสามารถเชื่อมต่อกับแหล่งข้อมูลต่างๆ เช่น Salesforce หรือ Marketo เลือก Amazon Redshift เป็นเป้าหมาย และเริ่มโหลดข้อมูลของคุณ
การแบ่งปันข้อมูลและการทำงานร่วมกัน
ลูกค้ายังคงบอกเราว่าพวกเขาต้องการวิเคราะห์ข้อมูลจากบุคคลที่หนึ่งและบุคคลที่สามทั้งหมด และทำให้ข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลมีให้สำหรับลูกค้า คู่ค้า และซัพพลายเออร์ของพวกเขา เราเปิดตัวฟีเจอร์ใหม่ในปี 2021 เช่น การแชร์ข้อมูล และ การรวม AWS Data Exchangeเพื่อให้คุณวิเคราะห์ข้อมูลทั้งหมดและแชร์ข้อมูลภายในและภายนอกองค์กรได้ง่ายขึ้น
ตัวอย่างที่ดีของลูกค้าที่ใช้การแบ่งปันข้อมูลคือ Orion Orion ให้บริการข้อมูลตามเวลาจริง (DaaS) แก่ลูกค้าในอุตสาหกรรมบริการทางการเงิน เช่น การจัดการความมั่งคั่ง การจัดการสินทรัพย์ และผู้ให้บริการการจัดการการลงทุน พวกเขามีแหล่งข้อมูลมากกว่า 2,500 แห่งที่เป็นฐานข้อมูล SQL Server เป็นหลักทั้งในสถานที่และใน AWS มีการสตรีมข้อมูลโดยใช้ตัวเชื่อมต่อ Kafka ไปยัง Amazon Redshift พวกเขามีคลัสเตอร์ผู้ผลิตที่รับข้อมูลทั้งหมดนี้แล้วใช้การแชร์ข้อมูลเพื่อแชร์ข้อมูลแบบเรียลไทม์สำหรับการทำงานร่วมกัน นี่คือสถาปัตยกรรมหลายผู้เช่าที่ให้บริการลูกค้าหลายราย ด้วยความละเอียดอ่อนของข้อมูล การแบ่งปันข้อมูลจึงเป็นวิธีการแยกภาระงานระหว่างคลัสเตอร์และแบ่งปันข้อมูลนั้นกับผู้ใช้อย่างปลอดภัย
ในปี 2022 เรายังคงลงทุนในด้านนี้เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพ การกำกับดูแล และผลิตภาพของนักพัฒนาด้วยคุณสมบัติใหม่ที่ช่วยให้แบ่งปันและทำงานร่วมกันบนข้อมูลได้ง่ายขึ้น ง่ายขึ้น และรวดเร็วขึ้น
เนื่องจากลูกค้ากำลังสร้างการกำหนดค่าการแชร์ข้อมูลขนาดใหญ่ พวกเขาจึงขอให้มีการกำกับดูแลที่ง่ายขึ้นและความปลอดภัยสำหรับข้อมูลที่แชร์ และเรากำลังเพิ่ม การควบคุมการเข้าถึงแบบรวมศูนย์ด้วย AWS Lake Formation สำหรับการแบ่งปันข้อมูลของ Amazon Redshift เพื่อเปิดใช้งานการแบ่งปันข้อมูลสดในคลังข้อมูล Amazon Redshift หลายแห่ง ด้วยคุณสมบัตินี้ ตอนนี้ Amazon Redshift รองรับการกำกับดูแลที่ง่ายขึ้นของ datashares ของ Amazon Redshift โดยใช้ การก่อตัวของทะเลสาบ AWS เป็นกระจกบานเดียวเพื่อจัดการข้อมูลหรือสิทธิ์บนดาต้าแชร์จากส่วนกลาง คุณสามารถดู แก้ไข และตรวจสอบสิทธิ์ รวมถึงการรักษาความปลอดภัยระดับแถวและคอลัมน์ในตารางและมุมมองใน datashares ของ Amazon Redshift โดยใช้ Lake Formation API และ คอนโซลการจัดการ AWSและอนุญาตให้คลังข้อมูล Amazon Redshift ค้นพบและใช้ร่วมกันโดยคลังข้อมูลอื่นๆ ของ Amazon Redshift
วิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง
ลูกค้ายังคงบอกเราต่อไปว่าพวกเขาต้องการให้ข้อมูลและระบบการวิเคราะห์ของพวกเขาช่วยตอบคำถามต่างๆ มากมาย ตั้งแต่สิ่งที่เกิดขึ้นในธุรกิจของพวกเขา (การวิเคราะห์เชิงพรรณนา) ไปจนถึงเหตุใดจึงเกิดขึ้น (การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัย) และสิ่งที่จะเกิดขึ้นในอนาคต (การวิเคราะห์เชิงทำนาย). Amazon Redshift มีคุณสมบัติต่างๆ เช่น การวิเคราะห์ SQL ที่ซับซ้อน การวิเคราะห์ Data Lake และ Amazon RedShift ML เพื่อให้ลูกค้าวิเคราะห์ข้อมูลและค้นพบข้อมูลเชิงลึกที่มีประสิทธิภาพ เรดชิฟต์ ML รวม Amazon Redshift กับ อเมซอน SageMakerซึ่งเป็นบริการ ML ที่มีการจัดการเต็มรูปแบบ ช่วยให้คุณสร้าง ฝึก และปรับใช้โมเดล ML โดยใช้คำสั่ง SQL ที่คุ้นเคย
ลูกค้ายังขอให้เราผสานรวมระหว่าง Amazon Redshift และ Apache Spark ได้ดียิ่งขึ้น เราจึงรู้สึกตื่นเต้นที่จะประกาศ การรวม Amazon Redshift สำหรับ Apache Spark เพื่อให้คลังข้อมูลเข้าถึงได้ง่ายสำหรับแอปพลิเคชันที่ใช้ Spark ตอนนี้ นักพัฒนาที่ใช้ AWS analytics และบริการ ML เช่น อเมซอน EMR, AWS กาวและ SageMaker สามารถสร้างแอปพลิเคชัน Apache Spark ที่อ่านและเขียนไปยังคลังข้อมูล Amazon Redshift ของตนได้อย่างง่ายดาย Amazon EMR และ AWS Glue ทำแพ็คเกจตัวเชื่อมต่อ Redshift-Spark เพื่อให้คุณสามารถเชื่อมต่อกับคลังข้อมูลของคุณจากแอปพลิเคชันที่ใช้ Spark ได้อย่างง่ายดาย คุณสามารถใช้ความสามารถแบบเลื่อนลงได้หลายอย่างสำหรับการดำเนินการ เช่น ฟังก์ชันการเรียงลำดับ การรวม การจำกัด การรวม และสเกลาร์ เพื่อให้เฉพาะข้อมูลที่เกี่ยวข้องเท่านั้นที่จะถูกย้ายจากคลังข้อมูล Amazon Redshift ไปยังแอปพลิเคชัน Spark ที่ใช้งาน คุณยังสามารถทำให้แอปพลิเคชันของคุณปลอดภัยยิ่งขึ้นได้โดยใช้ AWS Identity และการจัดการการเข้าถึง ข้อมูลประจำตัว (IAM) เพื่อเชื่อมต่อกับ Amazon Redshift
การวิเคราะห์ที่ปลอดภัยและเชื่อถือได้
ลูกค้ายังคงบอกเราว่าคลังข้อมูลของพวกเขาเป็นระบบที่มีความสำคัญต่อภารกิจซึ่งต้องการความพร้อมใช้งานสูง ความน่าเชื่อถือ และความปลอดภัย เราเปิดตัวฟีเจอร์ใหม่จำนวนมากในปี 2022 ในพื้นที่นี้
ตอนนี้ Amazon Redshift รองรับแล้ว การปรับใช้หลาย AZ (ในการแสดงตัวอย่าง) สำหรับคลัสเตอร์ตามอินสแตนซ์ RA3 ซึ่งเปิดใช้งานคลังข้อมูลของคุณใน AWS Availability Zone หลายแห่งพร้อมกันและดำเนินการอย่างต่อเนื่องในสถานการณ์ความล้มเหลวที่คาดไม่ถึงทั่วทั้ง Availability Zone Redshift Serverless รองรับหลาย AZ แล้ว การปรับใช้ Amazon Redshift หลาย AZ ช่วยให้คุณกู้คืนได้ในกรณีที่ Availability Zone ล้มเหลวโดยที่ผู้ใช้ไม่ต้องดำเนินการใดๆ คลังข้อมูล Amazon Redshift หลาย AZ สามารถเข้าถึงได้เป็นคลังข้อมูลเดียวที่มีปลายทางเดียว และช่วยให้คุณเพิ่มประสิทธิภาพสูงสุดด้วยการกระจายการประมวลผลปริมาณงานไปยัง Availability Zone ต่างๆ โดยอัตโนมัติ ไม่จำเป็นต้องเปลี่ยนแอปพลิเคชันเพื่อรักษาความต่อเนื่องทางธุรกิจในช่วงที่ไฟดับโดยไม่คาดคิด
ในปี 2022 เราเปิดตัวฟีเจอร์ต่างๆ เช่น การควบคุมการเข้าถึงตามบทบาท การรักษาความปลอดภัยระดับแถว และการปกปิดข้อมูล (ในตัวอย่าง) เพื่อให้คุณจัดการการเข้าถึงและตัดสินใจว่าใครมีสิทธิ์เข้าถึงข้อมูลใดบ้าง รวมถึงทำให้ข้อมูลระบุตัวบุคคล (PII) สับสน ) เช่น หมายเลขบัตรเครดิต
คุณสามารถใช้ได้ การควบคุมการเข้าถึงตามบทบาท (RBAC) เพื่อควบคุมการเข้าถึงข้อมูลของผู้ใช้ปลายทางในระดับกว้างหรือระดับละเอียดตามบทบาทงานและการอนุญาตของผู้ใช้ปลายทาง ด้วย RBAC คุณสามารถสร้างบทบาทโดยใช้ SQL ให้ชุดสิทธิ์แบบละเอียดสำหรับบทบาท จากนั้นกำหนดบทบาทนั้นให้กับผู้ใช้ปลายทาง บทบาทสามารถให้สิทธิ์ระดับวัตถุ ระดับคอลัมน์ และระดับระบบ นอกจากนี้ RBAC ยังแนะนำบทบาทของระบบแบบสำเร็จรูปสำหรับ DBA ผู้ดำเนินการ ผู้ดูแลระบบความปลอดภัย หรือบทบาทที่กำหนดเอง
ความปลอดภัยระดับแถว (RLS) ลดความซับซ้อนของการออกแบบและการปรับใช้การเข้าถึงแบบละเอียดไปยังแถวในตาราง ด้วย RLS คุณสามารถจำกัดการเข้าถึงชุดย่อยของแถวภายในตารางตามบทบาทงานของผู้ใช้หรือการอนุญาตด้วย SQL
Amazon Redshift รองรับ การปกปิดข้อมูลแบบไดนามิก (DDM)ซึ่งมีให้ใช้งานในการแสดงตัวอย่างแล้ว ช่วยให้คุณลดความซับซ้อนในการปกป้อง PII เช่น หมายเลขประกันสังคม หมายเลขบัตรเครดิต และหมายเลขโทรศัพท์ในคลังข้อมูล Amazon Redshift ของคุณ ด้วยการมาสก์ข้อมูลแบบไดนามิก คุณจะควบคุมการเข้าถึงข้อมูลของคุณผ่านนโยบายการมาสก์ที่ใช้ SQL อย่างง่าย ซึ่งจะกำหนดวิธีที่ Amazon Redshift ส่งคืนข้อมูลที่ละเอียดอ่อนให้กับผู้ใช้ในเวลาสืบค้น คุณสามารถสร้างนโยบายการกำบังเพื่อกำหนดค่าข้อมูลกำบังที่สอดคล้อง รักษารูปแบบ และย้อนกลับไม่ได้ คุณสามารถใช้นโยบายการกำบังกับคอลัมน์เฉพาะหรือรายการของคอลัมน์ในตาราง นอกจากนี้คุณยังมีความยืดหยุ่นในการเลือกวิธีการแสดงข้อมูลที่ปกปิด ตัวอย่างเช่น คุณสามารถซ่อนข้อมูลทั้งหมด แทนที่ค่าจริงบางส่วนด้วยอักขระตัวแทน หรือกำหนดวิธีการปกปิดข้อมูลของคุณเองโดยใช้นิพจน์ SQL, Python หรือ AWS แลมบ์ดา ฟังก์ชันที่ผู้ใช้กำหนด นอกจากนี้ คุณสามารถใช้นโยบายการปิดบังแบบมีเงื่อนไขตามคอลัมน์อื่นๆ ซึ่งจะปกป้องข้อมูลคอลัมน์ในตารางตามค่าในคอลัมน์ต่างๆ ตั้งแต่หนึ่งคอลัมน์ขึ้นไป
เรายังประกาศการปรับปรุงเพื่อ การบันทึกการตรวจสอบ, การผสานรวมแบบเนทีฟกับ ไดเรกทอรีที่ใช้งานอยู่ของ Microsoft Azureและสนับสนุน บทบาท IAM เริ่มต้น ในภูมิภาคเพิ่มเติมเพื่อลดความซับซ้อนในการจัดการความปลอดภัย
การวิเคราะห์ประสิทธิภาพราคาที่ดีที่สุด
ลูกค้าบอกเราอย่างต่อเนื่องว่าพวกเขาต้องการคลังข้อมูลที่รวดเร็วและคุ้มค่าซึ่งให้ประสิทธิภาพสูงในทุกขนาดในขณะที่รักษาต้นทุนให้ต่ำ ตั้งแต่วันที่ 1 ตั้งแต่ การเปิดตัวของ Amazon Redshift ในปี 2012เราได้ใช้วิธีการที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลและใช้การวัดและส่งข้อมูลทางไกลของฟลีทเพื่อสร้างบริการคลังข้อมูลบนคลาวด์ที่ให้ประสิทธิภาพด้านราคาที่ดีที่สุดแก่คุณในทุกขนาด ในช่วงหลายปีที่ผ่านมาเราได้พัฒนา สถาปัตยกรรมของ Amazon Redshift และเปิดตัวคุณสมบัติเช่น พื้นที่เก็บข้อมูลที่มีการจัดการ Redshift (RMS) เพื่อแยกการจัดเก็บและคำนวณ อเมซอน Redshift Spectrum สำหรับการสืบค้นข้อมูลในทะเลสาบข้อมูล การเพิ่มประสิทธิภาพตารางอัตโนมัติ สำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพสคีมาทางกายภาพ การจัดการปริมาณงานอัตโนมัติ เพื่อจัดลำดับความสำคัญของปริมาณงานและจัดสรรการประมวลผลและหน่วยความจำที่เหมาะสม ปรับขนาดคลัสเตอร์ เพื่อปรับขนาดการคำนวณและการจัดเก็บในแนวตั้ง และ มาตราส่วนพร้อมกัน เพื่อปรับขนาดการคำนวณออกหรือเข้าแบบไดนามิก ของเรา มาตรฐานประสิทธิภาพ ยังคงแสดงให้เห็นถึงความเป็นผู้นำด้านประสิทธิภาพด้านราคาของ Amazon Redshift
ในปี 2022 เราได้เพิ่มฟีเจอร์ใหม่ๆ เช่น ความพร้อมใช้งานทั่วไปของ การปรับขนาดการทำงานพร้อมกันสำหรับการดำเนินการเขียน เช่น COPY, INSERT, UPDATE และ DELETE เพื่อรองรับผู้ใช้และการสืบค้นพร้อมกันไม่จำกัดจำนวน นอกจากนี้ เรายังแนะนำการปรับปรุงประสิทธิภาพสำหรับการประมวลผลข้อมูลแบบสตริงผ่านการสแกนแบบเวกเตอร์ผ่านคอลัมน์สตริงแบบเข้ารหัสพจนานุกรมที่มีน้ำหนักเบา มีประสิทธิภาพ CPU ซึ่งช่วยให้เอ็นจิ้นฐานข้อมูลทำงานโดยตรงกับข้อมูลที่บีบอัด
เรายังเพิ่มการสนับสนุนสำหรับตัวดำเนินการ SQL เช่น ผสาน (ตัวดำเนินการเดียวสำหรับการแทรกหรือการปรับปรุง); CONNECY_BY (สำหรับการสืบค้นแบบลำดับชั้น); ชุดการจัดกลุ่ม ม้วนเก็บ และลูกบาศก์ (สำหรับการรายงานหลายมิติ); และเพิ่มขนาดของประเภทข้อมูล SUPER เป็น 16 MB เพื่อให้คุณย้ายจากคลังข้อมูลเดิมไปยัง Amazon Redshift ได้ง่ายขึ้น
สรุป
ลูกค้าของเรายังคงบอกเราว่าข้อมูลและการวิเคราะห์ยังคงมีความสำคัญสูงสุดสำหรับพวกเขา และความจำเป็นในการดึงมูลค่าทางธุรกิจที่มากขึ้นจากข้อมูลของพวกเขาในช่วงเวลาเหล่านี้เป็นสิ่งที่ชัดเจนกว่าช่วงเวลาอื่นๆ ในอดีต Amazon Redshift ในฐานะคลังข้อมูลบนคลาวด์ของคุณช่วยให้คุณสามารถเรียกใช้การวิเคราะห์ SQL ที่ซับซ้อนด้วยขนาดและประสิทธิภาพในระดับเทราไบต์ถึงเพตะไบต์ของข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง และทำให้ข้อมูลเชิงลึกพร้อมใช้งานอย่างกว้างขวางผ่าน BI และเครื่องมือวิเคราะห์ยอดนิยม
แม้ว่าเราจะเปิดตัวฟีเจอร์มากกว่า 40 รายการในปี 2022 และนวัตกรรมยังคงเร่งความเร็วขึ้นเรื่อยๆ แต่ยังคงเป็นวันที่ 1 และเราหวังว่าจะได้ยินจากคุณว่าฟีเจอร์เหล่านี้ช่วยให้คุณปลดล็อกคุณค่าที่มากขึ้นสำหรับองค์กรของคุณได้อย่างไร เราขอเชิญคุณลองใช้คุณสมบัติใหม่เหล่านี้ และติดต่อเราผ่านทีมบัญชี AWS ของคุณ หากคุณมีความคิดเห็นเพิ่มเติม
เกี่ยวกับผู้เขียน
มานัน โกเอล เป็นผู้นำด้านผลิตภัณฑ์สู่ตลาดสำหรับ AWS Analytics Services รวมถึง Amazon Redshift ที่ AWS เขามีประสบการณ์มากกว่า 25 ปี และเชี่ยวชาญด้านฐานข้อมูล คลังข้อมูล ระบบธุรกิจอัจฉริยะ และการวิเคราะห์เป็นอย่างดี Manan สำเร็จการศึกษา MBA จาก Duke University และปริญญาตรีสาขาวิศวกรรมอิเล็กทรอนิกส์และการสื่อสาร
- เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
- เพลโตบล็อคเชน Web3 Metaverse ข่าวกรอง ขยายความรู้. เข้าถึงได้ที่นี่.
- ที่มา: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/whats-new-in-amazon-redshift-2022-a-year-in-review/
- 1
- 100
- 2021
- 2022
- a
- ความสามารถ
- เกี่ยวกับเรา
- เร่งความเร็ว
- เข้า
- การเข้าถึงข้อมูล
- Accessed
- สามารถเข้าถึงได้
- ลงชื่อเข้าใช้
- บรรลุ
- ข้าม
- คล่องแคล่ว
- อย่างกระตือรือร้น
- ที่เพิ่ม
- นอกจากนี้
- เพิ่มเติม
- นอกจากนี้
- อะโดบี
- ทั้งหมด
- ช่วยให้
- แล้ว
- อเมซอน
- อเมซอน EMR
- นักวิเคราะห์
- การวิเคราะห์
- วิเคราะห์
- วิเคราะห์
- และ
- ประกาศ
- ประกาศ
- อื่น
- คำตอบ
- อาปาเช่
- Apache Spark
- APIs
- การใช้งาน
- การใช้งาน
- ใช้
- เข้าใกล้
- สถาปัตยกรรม
- AREA
- พื้นที่
- เทียม
- ปัญญาประดิษฐ์
- สินทรัพย์
- การจัดการสินทรัพย์
- การตรวจสอบบัญชี
- แสงเงินแสงทอง
- ผู้เขียน
- รถยนต์
- โดยอัตโนมัติ
- อัตโนมัติ
- อัตโนมัติ
- ความพร้อมใช้งาน
- ใช้ได้
- AWS
- AWS กาว
- สีฟ้า
- ตาม
- รากฐาน
- สมควร
- ก่อน
- กำลัง
- ที่ดีที่สุด
- ดีกว่า
- ระหว่าง
- ใหญ่
- ข้อมูลขนาดใหญ่
- การเรียกเก็บเงิน
- ทำลาย
- กว้าง
- Broadridge
- สร้าง
- การก่อสร้าง
- built-in
- ธุรกิจ
- การประยุกต์ทางธุรกิจ
- ต่อเนื่องทางธุรกิจ
- ระบบธุรกิจอัจฉริยะ
- ความสามารถในการ
- ความจุ
- บัตร
- กรณี
- กรณี
- การเปลี่ยนแปลง
- อักขระ
- Choose
- เลือก
- ลูกค้า
- เมฆ
- Cluster
- ร่วมมือ
- การทำงานร่วมกัน
- ชุด
- คอลัมน์
- คอลัมน์
- รวมกัน
- รวม
- ความคิดเห็น
- คมนาคม
- ความเข้ากันได้
- อย่างสมบูรณ์
- ซับซ้อน
- ส่วนประกอบ
- คำนวณ
- พร้อมกัน
- เชื่อมต่อ
- คงเส้นคงวา
- ปลอบใจ
- ถูกใช้
- ต่อ
- อย่างต่อเนื่อง
- อย่างต่อเนื่อง
- ต่อเนื่องกัน
- ควบคุม
- ค่าใช้จ่ายที่มีประสิทธิภาพ
- ค่าใช้จ่าย
- ครอบคลุม
- สร้าง
- การสร้าง
- หนังสือรับรอง
- เครดิต
- บัตรเครดิต
- เครดิต
- CRM
- ปัจจุบัน
- ประเพณี
- ลูกค้า
- Customer Support
- ลูกค้า
- การปรับแต่ง
- ข้อมูล
- การแลกเปลี่ยนข้อมูล
- ดาต้าเลค
- การประมวลผล
- การแชร์ข้อมูล
- คลังข้อมูล
- คลังข้อมูล
- ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล
- ฐานข้อมูล
- ฐานข้อมูล
- วัน
- ลึก
- ส่งมอบ
- สาธิต
- ปรับใช้
- การใช้งาน
- ออกแบบ
- กำหนด
- ผู้พัฒนา
- นักพัฒนา
- ต่าง
- โดยตรง
- ค้นพบ
- ค้นพบ
- สนทนา
- กระจาย
- จำหน่าย
- ดยุค
- มหาวิทยาลัยดุ๊ก
- ในระหว่าง
- พลวัต
- ง่ายดาย
- อย่างง่ายดาย
- บรรณาธิการ
- ความพยายาม
- อิเล็กทรอนิกส์
- ขจัด
- การกำจัด
- ทำให้สามารถ
- ช่วยให้
- การเปิดใช้งาน
- ปลายทาง
- เครื่องยนต์
- ชั้นเยี่ยม
- อีเธอร์ (ETH)
- ทุกคน
- วิวัฒน์
- ตัวอย่าง
- ตลาดแลกเปลี่ยน
- ตื่นเต้น
- แสดง
- ประสบการณ์
- สำรวจ
- การแสดงออก
- สารสกัด
- ความล้มเหลว
- คุ้นเคย
- FAST
- เร็วขึ้น
- ลักษณะ
- คุณสมบัติ
- เนื้อไม่มีมัน
- ไฟล์
- ทางการเงิน
- บริการทางการเงิน
- การเงิน
- หา
- FLEET
- ความยืดหยุ่น
- การสร้าง
- ข้างหน้า
- ฟรี
- ราคาเริ่มต้นที่
- อย่างเต็มที่
- ฟังก์ชั่น
- ต่อไป
- อนาคต
- General
- ได้รับ
- GIF
- ให้
- กำหนด
- จะช่วยให้
- ให้
- กระจก
- ไปตลาด
- การกำกับดูแล
- ให้
- รับ
- ยิ่งใหญ่
- เกิดขึ้น
- มีความสุข
- ยาก
- มี
- การดูแลสุขภาพ
- การได้ยิน
- ช่วย
- จะช่วยให้
- ซ่อน
- จุดสูง
- ทางประวัติศาสตร์
- ถือ
- สรุป ความน่าเชื่อถือของ Olymp Trade?
- ทำอย่างไร
- HTML
- HTTPS
- ร้อย
- AMI
- เอกลักษณ์
- การดำเนินงาน
- ปรับปรุง
- การปรับปรุง
- การปรับปรุง
- in
- รวมทั้ง
- เพิ่มขึ้น
- อุตสาหกรรม
- ข้อมูล
- โครงสร้างพื้นฐาน
- นักวิเคราะห์ส่วนบุคคลที่หาโอกาสให้เป็นไปได้มากที่สุด
- แทรก
- ข้อมูลเชิงลึก
- รวบรวม
- แบบบูรณาการ
- รวม
- บูรณาการ
- Intelligence
- การแทรกแซง
- แนะนำ
- เปิดตัว
- ลงทุน
- การลงทุน
- เชิญ
- ความเหงา
- IT
- การสัมภาษณ์
- งาน
- ร่วม
- กรกฎาคม
- Kafka
- เก็บ
- การเก็บรักษา
- คีย์
- สตรีมข้อมูล Kinesis
- ทะเลสาบ
- ขนาดใหญ่
- ความแอบแฝง
- เปิดตัว
- เปิดตัว
- ผู้นำ
- ความเป็นผู้นำ
- การเรียนรู้
- มรดก
- ชั้น
- มีน้ำหนักเบา
- LIMIT
- รายการ
- สด
- ข้อมูลสด
- โหลด
- loader
- โหลด
- ดู
- ต่ำ
- เครื่อง
- เรียนรู้เครื่อง
- ทำ
- เก็บรักษา
- การบำรุงรักษา
- ทำ
- การทำ
- จัดการ
- การจัดการ
- การจัดการ
- คู่มือ
- Marketo
- หน้ากาก
- เพิ่ม
- หน่วยความจำ
- อพยพ
- ML
- โมเดล
- ทันสมัย
- แก้ไข
- การตรวจสอบ
- การตรวจสอบ
- ข้อมูลเพิ่มเติม
- การย้าย
- หลาย
- MySQL
- พื้นเมือง
- จำเป็นต้อง
- จำเป็น
- ความต้องการ
- ใหม่
- คุณสมบัติใหม่
- จำนวน
- ตัวเลข
- เสนอ
- ONE
- เปิด
- ทำงาน
- การดำเนินการ
- การดำเนินการ
- ผู้ประกอบการ
- ผู้ประกอบการ
- การเพิ่มประสิทธิภาพ
- ตัวเลือกเสริม (Option)
- organizacja
- องค์กร
- อื่นๆ
- ขัดข้อง
- ด้านนอก
- ของตนเอง
- ก้าว
- แพ็คเกจ
- บานหน้าต่าง
- ส่วนหนึ่ง
- พาร์ทเนอร์
- อดีต
- ชำระ
- peloton
- การปฏิบัติ
- สิทธิ์
- ส่วนตัว
- โทรศัพท์
- กายภาพ
- PII
- สถานที่
- เวที
- เพลโต
- เพลโตดาต้าอินเทลลิเจนซ์
- เพลโตดาต้า
- ยินดี
- นโยบาย
- นโยบาย
- ยอดนิยม
- โพสต์
- ที่มีประสิทธิภาพ
- การวิเคราะห์เชิงทำนาย
- ป้องกัน
- ดูตัวอย่าง
- ก่อนหน้านี้
- ราคา
- ส่วนใหญ่
- จัดลำดับความสำคัญ
- ลำดับความสำคัญ
- กระบวนการ
- การประมวลผล
- ผู้ผลิต
- ผลิตภัณฑ์
- ผลผลิต
- ปกป้อง
- ให้
- ผู้จัดหา
- ผู้ให้บริการ
- ให้
- บทบัญญัติ
- หลาม
- คำถาม
- อย่างรวดเร็ว
- พิสัย
- มาถึง
- อ่าน
- จริง
- เรียลไทม์
- ข้อมูลตามเวลาจริง
- ที่ได้รับ
- กู้
- ลด
- ภูมิภาค
- ตรงประเด็น
- ความเชื่อถือได้
- น่าเชื่อถือ
- ซากศพ
- แทนที่
- รายงาน
- การรายงาน
- ความต้องการ
- จำกัด
- ส่งผลให้
- รับคืน
- ทบทวน
- การเขียนใหม่
- รวย
- เข้มงวด
- บทบาท
- บทบาท
- ม้วน
- กฎระเบียบ
- วิ่ง
- วิ่ง
- sagemaker
- Salesforce
- ขนาด
- ตาชั่ง
- ปรับ
- สถานการณ์
- วิทยาศาสตร์
- นักวิทยาศาสตร์
- ที่สอง
- วินาที
- ปลอดภัย
- อย่างปลอดภัย
- ความปลอดภัย
- มีความละเอียดอ่อน
- ความไว
- serverless
- ให้บริการอาหาร
- บริการ
- บริการ
- เซสชั่น
- ชุด
- ชุดอุปกรณ์
- หลาย
- Share
- ที่ใช้ร่วมกัน
- ใช้งานร่วมกัน
- โชว์
- ง่าย
- ที่เรียบง่าย
- ลดความซับซ้อน
- ง่ายดาย
- พร้อมกัน
- ตั้งแต่
- เดียว
- นั่ง
- ขนาด
- ช้า
- So
- สังคม
- ทางออก
- โซลูชัน
- บาง
- แหล่งที่มา
- จุดประกาย
- โดยเฉพาะ
- SQL
- ระยะ
- การเก็บรักษา
- ร้านค้า
- กลยุทธ์
- สตรีม
- ที่พริ้ว
- ลำธาร
- โครงสร้าง
- ข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง
- อย่างเช่น
- ยิ่งใหญ่
- ซัพพลายเออร์
- สนับสนุน
- รองรับ
- ระบบ
- ระบบ
- ตาราง
- เป้า
- ทีม
- พื้นที่
- ก้าวสู่อนาคต
- ของพวกเขา
- ของบุคคลที่สาม
- พัน
- ตลอด
- เวลา
- ครั้ง
- ไปยัง
- เครื่องมือ
- เครื่องมือ
- ด้านบน
- หัวข้อ
- รวม
- แตะ
- ลู่
- รถไฟ
- ธุรกรรม
- แปลง
- การแปลง
- แพร่หลาย
- คาดไม่ถึง
- มหาวิทยาลัย
- ไม่ จำกัด
- ปลดล็อก
- บันทึก
- การปรับปรุง
- us
- ใช้
- ผู้ใช้งาน
- ผู้ใช้
- การใช้ประโยชน์
- ความคุ้มค่า
- ความคุ้มค่า
- ต่างๆ
- รุ่น
- รายละเอียด
- ยอดวิว
- จวน
- คลังสินค้า
- การจัดเก็บสินค้า
- ความมั่งคั่ง
- การบริหารความมั่งคั่ง
- เว็บ
- web-based
- อะไร
- ความหมายของ
- ที่
- ในขณะที่
- WHO
- กว้าง
- ช่วงกว้าง
- อย่างกว้างขวาง
- จะ
- ภายใน
- ไม่มี
- งาน
- ทำงาน
- การทำงาน
- ทั่วโลก
- เขียน
- เขียน
- ปี
- ปี
- ของคุณ
- ลมทะเล
- โซน