Amazon Redshift

Uso compartido de datos de Amazon Redshift

Comparta datos de forma segura entre almacenes sin necesidad de copiarlos

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Beneficios

Haga que los datos estén disponibles para su uso en varios almacenes tan pronto como estén en cualquier base de datos de Amazon Redshift. Extracción, transformación y carga (ETL) de los datos mediante un almacén para poder acceder a los datos dentro de las organizaciones y regiones de AWS y entre ellas. No es necesario que los ingenieros de datos creen y mantengan varias canalizaciones que transfieran los datos a varios lugares.

Acceda a los datos con la informática que prefiera: diferentes tamaños (nodos o RPU), tipos (aprovisionados o sin servidor) y planes de precios (instancias a demanda o instancias reservadas). Elija el almacén en función de las necesidades de precio y rendimiento del equipo, la aplicación o la carga de trabajo. Realice un seguimiento y supervise el uso por equipo, controlando los costos y aumentando la transparencia

Elimine los silos de datos y la duplicación de datos, ya que los equipos no tienen que mover ni copiar los datos de una ubicación a otra. Los equipos pueden colaborar con los datos en tiempo real en el punto de origen para actuar con rapidez sobre los datos. El acceso se administra de forma centralizada a través de AWS Lake Formation, lo que permite controles de acceso detallados.

Acceda a los datos de proveedores externos de forma segura y sencilla, sin las complicaciones de los procesos manuales de licencias y sin la necesidad de realizar operaciones de ETL en su almacén. Solo tiene que suscribirse al conjunto de datos de AWS Data Exchange de Amazon Redshift. Los proveedores de datos pueden monetizar sus datos y ofrecer valor a sus clientes al hacer que los datos estén disponibles para su consumo en los almacenes de los clientes en tan solo unos clics

Uso compartido de datos de Amazon Redshift

El uso compartido de datos de Amazon Redshift le permite compartir datos dentro y entre organizaciones, regiones de AWS e incluso proveedores de terceros, sin mover ni copiar los datos. Lea y escriba en las mismas bases de datos de Redshift mediante el uso de varios almacenamientos de datos y amplíe la facilidad de uso, el rendimiento y los beneficios de costos que Amazon Redshift ofrece a las arquitecturas de malla de datos de varios almacenes. Permita el acceso a datos activos y actualizados dentro y fuera de la organización de forma instantánea y elimine las múltiples canalizaciones de extracción, transformación y carga (ETL), lo que permite la colaboración en los datos y reduce el tiempo necesario para obtener información. Además, podrá utilizar varios almacenes de diferentes tipos y tamaños para ETL, de modo que puede ajustar sus almacenes en función de las necesidades de precio-rendimiento de sus cargas de trabajo de escritura. Gracias a la integración en AWS Data Exchange, la plataforma de AWS que alberga miles de conjuntos de datos de terceros, los usuarios de Amazon Redshift pueden licenciar de forma fácil y segura conjuntos de datos de terceros para combinarlos con los datos de sus bases de datos de Redshift a fin de realizar análisis holísticos y potenciar nuevas oportunidades de monetización de datos.

Casos de uso

Aislamiento de la carga de trabajo y cargabilidad

Comparta los datos de un clúster de ETL con varios clústeres de inteligencia empresarial y de análisis aislados en una arquitectura tipo hub-spoke para proporcionar un aislamiento de la carga de trabajo de lectura y una devolución de carga opcional para gestionar los gastos. Se puede ajustar el tamaño de cada clúster de análisis en función de los requisitos de rendimiento en cuanto a precios. Además, se pueden incorporar fácilmente nuevas cargas de trabajo.

Colaboración entre grupos

Compartir datos entre varios grupos empresariales que mantienen clústeres de Amazo Redshift por separado a fin de colaborar para realizar análisis y procesos de ciencia de datos más amplios. Cada clúster de Amazon Redshift puede actuar como productor de ciertos datos, pero también como consumidor de otros conjuntos de datos.