實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理能力再升級(jí) 亞馬遜云科技推出Amazon Redshift流式注入功能

北京2022年6月20日 /美通社/ -- 近日，亞馬遜云科技推出Amazon Redshift流式注入（Streaming Ingestion）功能預(yù)覽，讓客戶能夠直接從Amazon Kinesis Data Streams（一項(xiàng)無(wú)服務(wù)器流式數(shù)據(jù)服務(wù)，可簡(jiǎn)化任何規(guī)模的數(shù)據(jù)流捕獲、處理和存儲(chǔ)）向Amazon Redshift數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中注入實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)并分析。Amazon Redshift流式注入功能可以讓客戶無(wú)需在Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）中暫存數(shù)據(jù)，直接將每秒數(shù)百兆的流數(shù)據(jù)接收到Amazon Redshift數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)集群并處理。Amazon Redshift流式注入（Streaming Ingestion）功能的推出，進(jìn)一步提升了亞馬遜云科技實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理能力，為亞馬遜云科技"云、數(shù)、智三位一體"的大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)融合服務(wù)組合的數(shù)據(jù)處理能力再添利器，將進(jìn)一步推動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)由實(shí)驗(yàn)轉(zhuǎn)向規(guī)模化落地。

在游戲?qū)崟r(shí)數(shù)據(jù)分析、在線廣告點(diǎn)擊流分析、零售POS機(jī)數(shù)據(jù)流分析、應(yīng)用日志和網(wǎng)絡(luò)日志分析、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)據(jù)分析等應(yīng)用場(chǎng)景中，應(yīng)用或者終端設(shè)備會(huì)在短時(shí)間內(nèi)持續(xù)生成巨量數(shù)據(jù)流。這些數(shù)據(jù)流會(huì)被送到Amazon Kinesis Data Streams進(jìn)行實(shí)時(shí)緩存并最終使用Amazon Redshift完成數(shù)據(jù)分析。以往，客戶如果想從Amazon Kinesis Data Streams向Amazon Redshift注入實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，需要先在Amazon S3中暫存數(shù)據(jù)，然后使用Copy命令加載數(shù)據(jù)來(lái)構(gòu)建數(shù)據(jù)管道，這一過(guò)程通常需要幾分鐘才能完成。但越來(lái)越多客戶希望能夠分析實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流以盡早獲得數(shù)據(jù)洞察。

Amazon Redshift流式注入功能的推出，滿足了客戶真實(shí)數(shù)據(jù)流對(duì)數(shù)據(jù)處理規(guī)模和實(shí)時(shí)性的要求。基于這一功能，客戶可以同時(shí)連接來(lái)自多個(gè)Amazon Kinesis Data Streams的數(shù)據(jù)，將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)直接注入Amazon Redshift?？蛻羰褂矛F(xiàn)有工具和熟悉的SQL執(zhí)行下游處理和轉(zhuǎn)換，無(wú)需額外的成本，在幾秒鐘內(nèi)從數(shù)據(jù)中獲得洞察。Amazon Redshift流式注入大幅簡(jiǎn)化流式數(shù)據(jù)管道構(gòu)建，加速數(shù)據(jù)處理，支持以低延遲、高吞吐量訪問(wèn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，幫助數(shù)據(jù)工程師、數(shù)據(jù)分析師和大數(shù)據(jù)開發(fā)者將數(shù)據(jù)分析從"批量"轉(zhuǎn)向"實(shí)時(shí)"。 

目前，數(shù)以萬(wàn)計(jì)的客戶每天使用Amazon Redshift處理EB級(jí)的數(shù)據(jù)，為高性能商業(yè)智能（BI）報(bào)告、儀表板應(yīng)用程序、數(shù)據(jù)探索和實(shí)時(shí)分析等分析工作負(fù)載提供支持。Amazon Redshift流式注入功能的推出將進(jìn)一步豐富客戶的使用場(chǎng)景?？蛻艨蓪⒘魇綌?shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的其它數(shù)據(jù)源相結(jié)合，豐富和擴(kuò)展實(shí)時(shí)分析應(yīng)用場(chǎng)景。例如，游戲運(yùn)營(yíng)人員可以分析來(lái)自游戲玩家的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，優(yōu)化游戲體驗(yàn)，提高轉(zhuǎn)化和留存率；營(yíng)銷部門可以分析在線廣告的點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)，評(píng)估用戶足跡和行為，及時(shí)向客戶投放廣告；分析人員可以實(shí)時(shí)分析零售POS數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)零售交易的實(shí)時(shí)報(bào)告、分析和可視化；開發(fā)人員和工程師可以實(shí)時(shí)分析應(yīng)用程序日志和網(wǎng)絡(luò)日志流數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)排除故障，采取預(yù)防措施，改善產(chǎn)品體驗(yàn)?？蛻艨梢詫mazon Redshift流式注入功能與Amazon Kinesis服務(wù)一起使用，實(shí)時(shí)分析IoT數(shù)據(jù)，獲取設(shè)備狀態(tài)和屬性（位置和傳感器數(shù)據(jù)），監(jiān)控應(yīng)用程序，進(jìn)行欺詐檢測(cè)，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)排行榜功能等等。

為了幫助企業(yè)推進(jìn)大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)的融合，將機(jī)器學(xué)習(xí)由實(shí)驗(yàn)轉(zhuǎn)為規(guī)模化落地實(shí)踐，亞馬遜云科技推出了"云、數(shù)、智三位一體"的大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)融合服務(wù)組合。Amazon Redshift流式注入功能的推出，進(jìn)一步豐富了亞馬遜云科技無(wú)服務(wù)器分析產(chǎn)品服務(wù)不同客戶業(yè)務(wù)場(chǎng)景的能力，可以讓客戶無(wú)需配置、擴(kuò)展或管理底層基礎(chǔ)設(shè)施，即可輕松地處理實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)的數(shù)據(jù)同步，為機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目提供兼具性能和成本效益的實(shí)時(shí)特征數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。