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S3データを直接クエリ出来る新機能『Amazon Redshift Spectrum』を実際に試してみました | DevelopersIO
Amazon Redshiftの新機能として『Redshift Spectrum』が発表されました。Amazon S3にあるデータに対して、Amazon Redshiftから直接クエリを投げる事が出来る機能です。本日から利用可能(Generally Available Today)となっていますので、早速試してみました。 【速報】Amazon Redshift：S3のデータを直接検索出来る新機能『Redshift Spectrum』が発表されました！ #awssummit Amazon Redshift Spectrum – Exabyte-Scale In-Place Queries of S3 Data Amazon Redshift Spectrum とは Redshift Spectrumは Amazon S3にあるデータに対してAmazon Redshiftから直接クエリを投げる
【速報】Amazon Redshift：S3のデータを直接検索出来る新機能『Redshift Spectrum』が発表されました！ #awssummit | DevelopersIO
日本時間2017/04/20(木) 午前1:30(現地サンフランシスコ時間では2017/04/19(水) 午前9:30)から始まっていた『AWS Summit 2017 in San Francisco』。当イベントのキーノートにて、Amazon Redshiftの新機能として『Redshift Spectrum』なるものが発表されました！Amazon S3にある大量のデータに対して、Amazon Redshiftから直接クエリを投げる事が出来る、というものになるようです。 AWS Summits 2017 | San Francisco ちなみにこの機能については、本日から利用可能(Generally Available Today)となっているようです。 (※Amazon Redshiftの場合、例に拠って対応するクラスタバージョンのパッチが当たっている事が条件となります。詳細は後述)
Amazon Redshift Spectrum – S3のデータを直接クエリし、エクサバイトまでスケール可能 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon Redshift Spectrum – S3のデータを直接クエリし、エクサバイトまでスケール可能 現在、数クリックでクラウド上にコンピュートリソースやストレージリソースを構築可能です。現在のチャレンジは、それらのリソースを活用して生のデータを出来る限り素早く、かつ効果的に活用可能な結果に変換することです。 Amazon Redshiftを活用することで、AWSのお客様はペタバイト級のデータウェアハウスを構築し、社内・社外の多様なデータソースからのデータを統合することが可能です。Redshiftは巨大な表に複雑なクエリ（複数の表をジョインする等）を実行することに最適化されているため、小売、在庫、ファイナンシャルデータといった膨大なデータを特別な苦労なく処理することができます。Redshiftにデータをロードした後は、Redshif
［速報］「Amazon Redshift Spectrum」発表。Amazon S3にデータを保存したまま複雑なクエリを高速で実行可能に。AWS Summit 2017 San Francisco
［速報］「Amazon Redshift Spectrum」発表。Amazon S3にデータを保存したまま複雑なクエリを高速で実行可能に。AWS Summit 2017 San Francisco Amazon Web Servicesは、サンフランシスコでイベント「AWS Summit 2017 San Francisco」を開催。データウェアハウスの新サービス「Amazon Redshift Spectrum」を発表しました。 Amazon S3にデータを保存したままデータウェアハウスで分析可能 Amazon.com CTOのWerner Vogels氏。 多くの顧客で、ペタバイトから多い場合にはエクサバイトクラスの生データがAmazon S3に保存されており、これをAmazon Redshiftへ取り込むのは時間やコストの制約で難しいと考えられていると。 そこで「Amazon Red
AWS再入門 Amazon Redshift編 | DevelopersIO
はじめに 当エントリはDevelopers.IOで弊社AWSチームによる2015年アドベントカレンダー 『AWS サービス別 再入門アドベントカレンダー 2015』の4日目のエントリです。 昨日3日目のエントリは清水の『Amazon CloudFront 』でした。 このアドベントカレンダーの企画は、普段AWSサービスについて最新のネタ・深い/細かいテーマを主に書き連ねてきたメンバーの手によって、今一度初心に返って、基本的な部分を見つめ直してみよう、解説してみようというコンセプトが含まれています。 本日4日目のテーマは『Amazon Redshift』です。 Amazon Redshift（クラウドデータウェアハウスソリューション） | アマゾン ウェブ サービス（AWS 日本語） 目次 サービスの基本的な説明 高速且つフルマネージドなデータウェアハウス(DWH:Data Ware Hou
『Amazon Redshift&Tableau パフォーマンスチューニング』に関するホワイトペーパーを読んでみた | DevelopersIO
ノードのサイズを大きくする事で可能となるカーソルの数も増やせる様になり、クエリの同時実行についてもより大きなレベルで実行出来るようになります。もしワークブックから直接Redshiftに接続しているのであれば、Redshiftは十分な計算リソースとメモリ容量、更には十分なストレージ容量の結果を備えるようになり、結果としてクエリパフォーマンスの向上ときびきびとしたユーザーエクスペリエンスに繋がります。 クラスタののサイズをどのような内容にするのかについては、求めるワークブックの更新スピードとDWHに対するクエリの接続数を考慮して決定する事になります。もし多くのワークブックを同時に更新し、多くのユーザーが同時にクエリ接続を行える形を望むのであれば、高キャパシティのものを選びましょう。 データの暗号化 - 暗号化は慎重に 機密データを含む環境・ケースの場合、ディスクに格納されているデータの暗号化が
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