北京2022年(nian)12月6日 /美通社/ -- 亞馬遜云科技在2022 re:Invent全球大會上發布兩項全新的集成功能，使客戶可以連接和分析多地存儲的數據，無需在不同服務間進行數據遷移。客戶可以使用Amazon Redshift近乎實時地分析Amazon Aurora中的數據，無需在不同服務之間提取、轉換和加載（ETL）數據。客戶還可以使用亞馬遜云科技的分析和機器學習服務（如 Amazon EMR、Amazon Glue和Amazon SageMaker）在(zai)Amazon Redshift的數(shu)據上輕(qing)松(song)運行 Apache Spark應(ying)用程(cheng)序(xu)。這兩項(xiang)新功(gong)能共(gong)同幫助客戶在(zai)亞馬(ma)遜(xun)云科技上邁向一個(ge)"Zero-ETL的未(wei)來"。
"當前，客戶管理的數據既龐大又復雜，這意味著他們不能只用單一技術或幾個工具來分析和探索這些數據。我們的許多客戶都通過亞馬遜云科技的眾多數據庫和分析服務從數據中提取價值。確保他們能夠使用正確的工具完成工作，對于他們的企業成功非常重要。"亞馬遜云科技數據庫、分析和機器學習副總裁 Swami Sivasubramanian表示，"今天發布(bu)的(de)新(xin)功能(neng)幫(bang)助(zhu)我們(men)的(de)客戶在(zai)亞(ya)馬遜(xun)云(yun)科技上邁向(xiang)一個(ge)‘Zero-ETL的(de)未來'，減(jian)少在(zai)不同服務間手動遷移或(huo)轉換數(shu)(shu)據的(de)工作。無論企(qi)業(ye)(ye)和數(shu)(shu)據的(de)規模有多大，復雜度有多高，通過為(wei)客戶消除(chu) ETL 和其(qi)它數(shu)(shu)據遷移任務，我們(men)都(dou)能(neng)助(zhu)力客戶專注于(yu)分(fen)析數(shu)(shu)據，面向(xiang)業(ye)(ye)務獲(huo)取新(xin)的(de)洞(dong)察。"
數據是所有應用程序、流程和業務決策的核心，也幾乎是每個企業數字化轉型的基石。但是，現實世界的數據系統通常既龐大又復雜，各種數據分散在多個云服務和本地系統中。許多企業坐擁大量數據，希望最大限度地從數據中獲得價值。亞馬遜云科技提供了一系列專門構建的工具，例如 Amazon Aurora用于將交易數據存儲在與 MySQL 和 PostgreSQL 兼容的關系數據庫中，Amazon Redshift用于在PB級數據上運行高性能數據倉庫和分析工作負載。但要真正實現數據價值最大化，客戶需要這些工具無縫協作。因此，亞馬遜云科技投入開發了基于Zero-ETL理念的功能，例如 Amazon Aurora ML 和 Amazon Redshift ML，讓客戶可以在機器學習用例受益于Amazon SageMaker的功能，而無需在不同服務間遷移數據。此外，亞馬遜云科技確保可以從流式服務（如Amazon Kinesis 和 Amazon MSK）向廣泛的數據存儲服務（如Amazon S3和Amazon OpenSearch Service）無縫注入數(shu)據，從而助力客戶(hu)及時分(fen)(fen)析數(shu)據。亞馬遜(xun)云(yun)科(ke)技數(shu)據庫和分(fen)(fen)析產品組(zu)合性(xing)能(neng)卓越，集成深入，在(zai)(zai)此基礎(chu)之上此次發布的(de)新功能(neng)會助力客戶(hu)更快、更輕松、更經濟高效地訪問和分(fen)(fen)析存儲在(zai)(zai)亞馬遜(xun)云(yun)科(ke)技上的(de)數(shu)據。
Amazon Aurora zero-ETL與Amazon Redshift 集成的功能助力客戶輕松使用Amazon Redshift對 Amazon Aurora中的交易數據進行近乎實時的PB級分析
企(qi)業(ye)(ye)希望更(geng)好(hao)地了解核(he)心業(ye)(ye)務驅動因(yin)素，制定戰略以(yi)(yi)(yi)(yi)增(zeng)加(jia)銷售額(e)、降(jiang)低成(cheng)本、獲得(de)競爭優勢，因(yin)此，近乎實(shi)時(shi)地從(cong)購買、預訂和金融交易(yi)(yi)等交易(yi)(yi)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)中獲得(de)洞察的需(xu)求不斷增(zeng)加(jia)。當(dang)前(qian)，許多企(qi)業(ye)(ye)用(yong)(yong)以(yi)(yi)(yi)(yi)分(fen)析交易(yi)(yi)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)的解決方案分(fen)為(wei)三部(bu)分(fen)：用(yong)(yong)關系數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)庫(ku)存(cun)儲數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)，用(yong)(yong)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)倉庫(ku)分(fen)析數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)，并用(yong)(yong)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)管(guan)(guan)道(dao)在關系數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)庫(ku)和數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)倉庫(ku)之間(jian)提取(qu)、轉換和加(jia)載（ETL）數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)。數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)管(guan)(guan)道(dao)構建(jian)成(cheng)本高昂且(qie)(qie)難以(yi)(yi)(yi)(yi)管(guan)(guan)理，需(xu)要(yao)(yao)開發人員編(bian)寫自(zi)定義代碼，并且(qie)(qie)持續管(guan)(guan)理基礎設施以(yi)(yi)(yi)(yi)確保其按(an)需(xu)擴展。一(yi)些公司甚至需(xu)要(yao)(yao)投入整(zheng)個(ge)團隊(dui)以(yi)(yi)(yi)(yi)完成(cheng)這(zhe)項工(gong)作。此外，用(yong)(yong)這(zhe)種方式準備好(hao)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)可能需(xu)要(yao)(yao)幾天(tian)的時(shi)間(jian)，而且(qie)(qie)間(jian)歇(xie)性的數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)傳輸錯誤會影響客戶獲得(de)稍縱即逝的洞察，甚至錯失商機。
借助Amazon Redshift集成的(de)(de)Amazon Aurora zero-ETL功能，交(jiao)(jiao)易(yi)數(shu)(shu)據(ju)在寫入Amazon Aurora后的(de)(de)幾秒鐘內可以(yi)自動(dong)連續(xu)復制，使(shi)其在Amazon Redshift中即時(shi)可用。一(yi)旦數(shu)(shu)據(ju)在Amazon Redshift中可用，客(ke)(ke)戶(hu)立即可以(yi)開始分析(xi)數(shu)(shu)據(ju)，并且(qie)應用數(shu)(shu)據(ju)共享和Amazon Redshift ML等高級功能獲得全面(mian)的(de)(de)預測性洞(dong)察(cha)。客(ke)(ke)戶(hu)可以(yi)將(jiang)數(shu)(shu)據(ju)從多個Amazon Aurora數(shu)(shu)據(ju)庫集群復制到同一(yi)個Amazon Redshift實例，跨多個應用程序(xu)獲得洞(dong)察(cha)。如此，客(ke)(ke)戶(hu)可以(yi)使(shi)用Amazon Aurora支持交(jiao)(jiao)易(yi)數(shu)(shu)據(ju)庫需求，使(shi)用 Amazon Redshift進行分析(xi)，無需構建或維護(hu)復雜(za)的(de)(de)數(shu)(shu)據(ju)管道(dao)。
面向Apache Spark的Amazon Redshift集成功能幫助客戶在使用亞馬遜云科技的分析和機器學習服務時可以更快更輕松地通過Apache Spark 應用程序訪問到Redshift上的數據。
許多開發(fa)人員使用Apache Spark（一種用于大數(shu)據工(gong)作負(fu)載的(de)(de)(de)開源(yuan)(yuan)處理框(kuang)架）來支持各種分析和機器學習應(ying)用程序。當前，亞馬(ma)遜云(yun)科技支持在Amazon EMR、Amazon Glue和Amazon SageMaker上(shang)運行 Apache Spark，功能完全兼(jian)容，優(you)化(hua)后的(de)(de)(de)運行時間比(bi)開源(yuan)(yuan)版本快3倍。客(ke)戶(hu)通常希望直接(jie)(jie)從(cong)(cong)這些服務中分析Amazon Redshift中的(de)(de)(de)數(shu)據。他們(men)需(xu)要經歷復(fu)雜、耗(hao)時的(de)(de)(de)過程查找、測試和認證第三方(fang)連接(jie)(jie)器，以在他們(men)的(de)(de)(de)環境和Amazon Redshift之間讀(du)取(qu)和寫入(ru)數(shu)據。即使找到連接(jie)(jie)器，客(ke)戶(hu)還必(bi)須管理中間的(de)(de)(de)數(shu)據暫(zan)存位置（如Amazon S3），以便從(cong)(cong)Amazon Redshift讀(du)取(qu)和寫入(ru)數(shu)據。所有這些挑戰(zhan)都增加了操作的(de)(de)(de)復(fu)雜性，使客(ke)戶(hu)難以充分利用Apache Spark。
面向Apache Spark的(de)(de)Amazon Redshift集(ji)成功能(neng)使開(kai)(kai)發人員可(ke)以輕松地使用(yong)亞馬遜云科(ke)技支持(chi)的(de)(de)分析和(he)機器學習服(fu)務，在(zai)Amazon Redshift數據上構建(jian)和(he)運行(xing)Apache Spark應(ying)用(yong)程(cheng)序。該集(ji)成功能(neng)由亞馬遜云科(ke)技認(ren)證、打包和(he)支持(chi)，消除(chu)了與(yu)第(di)三方連接器相關的(de)(de)繁瑣而且容(rong)易出錯的(de)(de)過(guo)程(cheng)。開(kai)(kai)發人員可(ke)以使用(yong)流行(xing)的(de)(de)語言框架（如 Java、Python、R和(he)Scala），在(zai)幾秒鐘內(nei)開(kai)(kai)始從基于Apache Spark的(de)(de)應(ying)用(yong)程(cheng)序對 Amazon Redshift 數據運行(xing)查(cha)詢指(zhi)令。中間數據暫存位置是自動管理(li)的(de)(de)，客戶無需在(zai)應(ying)用(yong)程(cheng)序代(dai)碼中配置和(he)管理(li)這些位置。
從個人(ren)和(he)小型(xing)企業到政府機(ji)構和(he)全球品牌，Adobe使(shi)每(mei)個人(ren)都能創造和(he)交付(fu)卓越的(de)數字(zi)體(ti)驗。"Adobe 的(de)使(shi)命(ming)是(shi)通過(guo)數字(zi)體(ti)驗改變世界，在當今(jin)世界，這(zhe)意味(wei)著(zhu)擁有能夠(gou)提供(gong)深刻和(he)實時洞察的(de)分析(xi)工(gong)具。" Adobe Acrobat Sign 首席(xi)科學家(jia)Jack Lull表示(shi)，"作為 Amazon Aurora 的(de)客戶，我(wo)們非常歡迎Amazon Redshift集成的(de)Amazon Aurora zero-ETL功能。它將為我(wo)們不斷擴大的(de)Acrobat Sign 客戶群提供(gong)新的(de)洞察和(he)更快(kuai)的(de)分析(xi)能力，并隨著(zhu)他們用量的(de)增加而同步增長。所有這(zhe)些都不需要我(wo)們自(zi)己的(de)團(tuan)隊做日(ri)常維護。"
Infor是商業云軟(ruan)件和特定行業ERP解決方案的(de)全(quan)球領(ling)導者。"在Infor，我們(men)使用(yong)亞馬遜云科(ke)技(ji)構建和部署現代(dai)化的(de)工具(ju)，幫(bang)助客戶(hu)轉型其業務(wu)并加速創新，其中(zhong)包括我們(men)最新提(ti)供(gong)的(de)面向(xiang)客戶(hu)行業云數(shu)據的(de)托管(guan)數(shu)據倉庫服(fu)(fu)務(wu)，以(yi)(yi)幫(bang)助客戶(hu)通(tong)過高(gao)級分(fen)(fen)析(xi)和機器(qi)學習(xi)更快地做出決策(ce)。"Infor云服(fu)(fu)務(wu)高(gao)級副總(zong)裁Jim Plourde表示，"我們(men)很高(gao)興使用(yong)Amazon Redshift集成的(de)Amazon Aurora zero-ETL功能(neng)，它將讓Amazon Aurora中(zhong)的(de)交易數(shu)據近乎實(shi)時(shi)地提(ti)供(gong)給Amazon Redshift，減輕我們(men)的(de)運營(ying)負擔。現在，我們(men)既可以(yi)(yi)受益于Amazon Aurora用(yong)作關系(xi)數(shu)據庫管(guan)理系(xi)統的(de)性能(neng)，又可以(yi)(yi)輕松利用(yong) Amazon Redshift的(de)分(fen)(fen)析(xi)和機器(qi)學習(xi)功能(neng)實(shi)現新的(de)托管(guan)數(shu)據倉庫服(fu)(fu)務(wu)。"
高盛集團是一家領先的(de)(de)(de)(de)(de)全(quan)球金(jin)(jin)融(rong)機構，為(wei)包括企業、金(jin)(jin)融(rong)機構、政府(fu)和個(ge)人(ren)在內的(de)(de)(de)(de)(de)龐大而多元化(hua)的(de)(de)(de)(de)(de)客戶群提(ti)供投(tou)資(zi)銀(yin)(yin)行、證券、投(tou)資(zi)管理(li)和消費者銀(yin)(yin)行業務(wu)等(deng)廣(guang)泛(fan)的(de)(de)(de)(de)(de)金(jin)(jin)融(rong)服務(wu)。 "我(wo)(wo)們的(de)(de)(de)(de)(de)重(zhong)點(dian)是為(wei)高盛內所有(you)用戶提(ti)供自助式數(shu)(shu)(shu)據(ju)訪(fang)問。當在整個(ge)金(jin)(jin)融(rong)服務(wu)行業開展協作時，我(wo)(wo)們通過開源數(shu)(shu)(shu)據(ju)管理(li)和治理(li)平臺Legend可(ke)以(yi)助力(li)用戶開發以(yi)數(shu)(shu)(shu)據(ju)為(wei)中心(xin)的(de)(de)(de)(de)(de)應用程(cheng)序，并且獲得(de)數(shu)(shu)(shu)據(ju)驅動的(de)(de)(de)(de)(de)洞察。"高盛首席數(shu)(shu)(shu)據(ju)官Neema Raphael 表示，"通過面向Apache Spark的(de)(de)(de)(de)(de)Amazon Redshift集成功能(neng)，我(wo)(wo)們的(de)(de)(de)(de)(de)數(shu)(shu)(shu)據(ju)平臺團隊以(yi)最少的(de)(de)(de)(de)(de)定制化(hua)操作就可(ke)以(yi)訪(fang)問Amazon Redshift數(shu)(shu)(shu)據(ju)，實現(xian)零代碼ETL，使我(wo)(wo)們更(geng)有(you)能(neng)力(li)在工程(cheng)師收集完(wan)整及時的(de)(de)(de)(de)(de)信(xin)息時，讓他們更(geng)容易專注于完(wan)善其工作流。由于我(wo)(wo)們的(de)(de)(de)(de)(de)用戶現(xian)在可(ke)以(yi)輕松訪(fang)問Amazon Redshift中的(de)(de)(de)(de)(de)最新(xin)數(shu)(shu)(shu)據(ju)，我(wo)(wo)們將能(neng)實現(xian)更(geng)高的(de)(de)(de)(de)(de)應用程(cheng)序性能(neng)和更(geng)強的(de)(de)(de)(de)(de)安全(quan)性。"
