クラウドデータウェアハウス - Amazon Redshift - AWS
Amazon Redshift は最新のデータ分析を大規模に強化し、他のクラウドデータウェアハウスと比較して最大 3 倍の料金パフォーマンスと 7 倍多いスループットを提供します。Redshift Serverless は、データウェアハウスインフラストラクチャを管理することなく、分析ワークロードを簡単にスケールするのに役立ちます。ゼロ ETL 統合により、ストリーミングサービス、運用データベース、サードパーティーのエンタープライズアプリケーションからのデータを簡単に接続することで、ほぼリアルタイムの分析が可能になります。複雑なデータパイプラインは必要ありません。Amazon Q in Redshift は生産性を高め、自然言語を通じて SQL オーサリングを簡素化します。Amazon Bedrock の構造化ナレッジベースとして Redshift を利用することで、生成 AI アプリケー
SQLで機械学習モデルを作れる「Amazon Redshift ML」が一般提供に
Amazon Redshift MLは、Amazon Redshiftクラスタから直接機械学習モデルを作成、トレーニング、デプロイすることが可能で、単純なSQLクエリを使用してモデルのトレーニングに使用するデータと、予測する出力値を指定することで、機械学習モデルを作成できる。 機械学習モデルの作成後は、指定されたデータをAmazon RedshiftからS3バケットへエクスポートし、Amazon SageMaker Autopilotを呼び出してデータを準備し、適切なビルド済みアルゴリズムを選択してトレーニングを行う。 トレーニングやコンパイルなど、関連するすべての処理が、Amazon Redshift、S3、SageMakerの連携によって行われ、モデルのトレーニングが完了すると、Amazon Redshift MLはSageMaker Neoでモデルをデプロイ用に最適化し、SQL関数と
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Amazon.co.jp: 実践ハイパフォーマンスMySQL 第3版: Baron Schwartz (著), Peter Zaitsev (著), Vadim Tkachenko (著), 菊池研自 (監修), 株式会社クイープ (翻訳): 本
