Die automatisierte, Kein Code Datenstapel
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ETL-Daten mit AsteraNativer Connector für Amazon Redshift
In diesem Artikel besprechen wir, wie Amazon Redshift funktioniert und wie es im Vergleich zu herkömmlichen lokalen Data Warehouses abschneidet. Wir werden auch untersuchen, wie Astera hilft Unternehmen, das volle Potenzial von Amazon Redshift mit einem nativen Datenkonnektor auszuschöpfen.
Was ist Amazon Redshift?
Amazon Redshift wird von Amazon Web Services (AWS) angeboten und ist ein leistungsstarkes Cloud-basiertes Data Warehouse das eine schnelle und effiziente Verarbeitung und Analyse von Big Data ermöglicht. Es bietet einfache Skalierbarkeit, hohe Leistung, Echtzeit-Datenzugriff, umfassende Analysefunktionen und nahtlose Integration mit anderen Anwendungen, was es für viele Organisationen zur bevorzugten Wahl macht. Amazon Redshift kann große Datenmengen verarbeiten, ohne dass Leistung oder Skalierbarkeit darunter leiden. Daher hilft es Unternehmen, die Datenverarbeitungszeit zu verkürzen und ihre Analysefunktionen zu verbessern.
Das Hauptziel besteht darin, Unternehmen dabei zu unterstützen, ihre gespeicherten Daten zu nutzen, um Einblicke in ihre Kunden zu gewinnen, bessere Entscheidungen zu treffen und das Umsatzwachstum voranzutreiben. Durch die Speicherung großer Mengen strukturierter oder halbstrukturierter Daten können Benutzer die Daten daher schnell mithilfe von Standardabfragen abfragen. SQL-basierte ETL-Tools und Business-Intelligence-Software.
Mit Amazon Redshift können Unternehmen wertvolle Erkenntnisse aus Datensätzen gewinnen, die in ihren Data Warehouse. Diese Daten können verwendet werden, um Kundenverhaltensmuster zu analysieren, Lagerbestände zu verfolgen oder Entscheidungen zur Produktentwicklung und zu Marketingkampagnen zu treffen. Amazon Redshift kann Abfragen von Petabyte an Daten in Sekundenschnelle verarbeiten und bietet dabei hohe Leistung bei geringer Latenz.
Vergleich von Redshift mit herkömmlichen Data Warehouses
Zunächst untersuchen wir die Unterschiede zwischen Amazon Redshift und herkömmlichen Data Warehouses. Herkömmliche Data Warehouses verwenden relationale Datenbanken und erfordern einen hohen manuellen Aufwand bei der Einrichtung. Sie verfügen nur über einen Server und sind daher beim Erfassen großer Datensätze nicht so schnell oder effizient.
Im Gegensatz dazu ermöglicht Amazon Redshift Benutzern das Speichern und Analysieren von Petabytes an Daten. Es benutzt MPP (Massively Parallel Processing) um Abfragen in kleine Teile zu zerlegen, die zur Steigerung der Leistung parallel ausgeführt werden können. Dadurch ist es viel schneller als herkömmliche Data Warehouses und eignet sich ideal für komplexe Analysevorgänge und Anwendungen, die einen schnellen Zugriff auf große Datenmengen erfordern.
Amazon Redshift bietet außerdem Skalierbarkeit, da Benutzer ihre Speicherkapazität und Rechenleistung bei Bedarf problemlos erhöhen können. Es nutzt die spaltenbasierte Speichertechnologie, die es Benutzern ermöglicht, beim Ausführen bestimmter Abfragen weniger Spalten zu scannen. Dadurch wird die Zeit verkürzt, die für den Abschluss des Vorgangs benötigt wird. Darüber hinaus lässt sich Amazon Redshift in andere AWS-Dienste integrieren, um die Einrichtung und Verwaltung von Ressourcen zu vereinfachen.
Vorteile von Amazon Redshift
Amazon Redshift bietet im Vergleich zu herkömmlichen Data Warehouses eine Reihe von Vorteilen. Durch die Kombination einer kostengünstigen Infrastruktur, Skalierbarkeit und hervorragenden Analysefunktionen bietet Amazon Redshift eine beispiellose Leistung im Data Warehousing.
Kostengünstige Infrastruktur
Amazon Redshift ist ein kostengünstiges Data-Warehouse-Lösung, wodurch Unternehmen enorme Datenmengen speichern und analysieren können, ohne dafür ihr Budget zu sprengen. Es basiert auf einem Infrastruktur als Dienstleistung (IaaS) Modell. Das bedeutet, dass Unternehmen nicht in teure Hard- und Software investieren müssen.
Skalierbarkeit
Amazon Redshift ist hoch skalierbar und ermöglicht es Unternehmen, ihre Rechenressourcen problemlos zu erhöhen oder zu verringern, wenn sich ihre Anforderungen ändern. Dies wird durch Cluster und elastische Größenanpassung erreicht, die es Unternehmen ermöglichen, Knoten zu ihren Redshift-Clustern hinzuzufügen oder daraus zu entfernen, ohne dass es zu Ausfallzeiten oder Unterbrechungen ihrer Analyse-Workloads kommt. Diese Funktionen machen Amazon Redshift zu einer flexiblen Lösung für die Analyse großer Datenmengen.
Überlegene Analysefunktionen
Amazon Redshift bietet im Vergleich zu herkömmlichen Data Warehouses auch überlegene Analysefunktionen. Durch die Integration mit leistungsstarken Tools wie Apache Hive und Apache Spark können Unternehmen große Datensätze schnell analysieren und wertvolle Einblicke in ihren Kundenstamm, ihre Abläufe und mehr gewinnen.
Laden von Daten in Amazon Redshift mit einem nativen Connector
Die Verwendung eines nativen Connectors zum Extrahieren, Transformieren und Laden von Daten in Amazon Redshift ist im Vergleich zur manuellen Codierung effizienter und weniger fehleranfällig. Beim Codieren müssen Dateningenieure komplexe ETL-Skripte schreiben, die häufig mit unterschiedlichen Datenquellen arbeiten und sicherstellen, dass jede Transformation korrekt implementiert wird. Dieser Prozess kann mühsam und zeitaufwändig werden, insbesondere bei großen Datensätzen oder wiederkehrenden Aufträgen.
A Datenintegrationstool mit nativen Konnektoren automatisiert einen Großteil dieses Prozesses und bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche mit vorgefertigten Funktionen, die die Wahrscheinlichkeit menschlicher Fehler verringern und gleichzeitig den ETL-Workflow beschleunigen. Benutzer können Daten aus mehreren Quellen – Cloud-Plattformen, lokalen Datenbanken oder externen APIs – extrahieren, ohne umfangreichen Code schreiben zu müssen. Die Transformationsschritte sind visuell konfigurierbar, sodass Benutzer die Daten basierend auf vordefinierter Logik bereinigen und strukturieren können. Schließlich werden die Daten direkt in Amazon Redshift geladen, optimiert für schnelle Abfragen und Analysen. Dieser Ansatz beseitigt die Komplexität der Handcodierung und bietet gleichzeitig bessere Leistung und Skalierbarkeit durch Nutzung der Architektur von Redshift.
Zu den Organisationen, die am meisten von der Verwendung eines nativen Connectors profitieren, gehören solche, die große Datenmengen verarbeiten oder über einen vielfältigen Satz von Datenquellen verfügen, denen jedoch die technische Bandbreite fehlt, um benutzerdefinierte ETL-Pipelines. Dies ist besonders vorteilhaft für Teams, die Wert auf Geschwindigkeit, Genauigkeit und die Fähigkeit zur schnellen Skalierung legen. Mit dieser Lösung können sie sich auf die Datenanalyse und Entscheidungsfindung konzentrieren, anstatt Zeit mit der Verwaltung der Infrastruktur zu verbringen, die zum Verschieben und Vorbereiten von Daten erforderlich ist.
Herausforderungen und Einschränkungen bei Amazon Redshift
Während sich Amazon Redshift problemlos in andere AWS-Dienste integrieren lässt, bietet es nur begrenzte Unterstützung für andere Software-Ökosysteme. Wenn Sie Software außerhalb der Amazon-Infrastruktur ausführen, können Sie möglicherweise nicht alle Funktionen nutzen.
Darüber hinaus ist Amazon Redshift eine cloudbasierte Anwendung, die auf die Verfügbarkeit von Netzwerkbandbreite und Speicherplatz angewiesen ist. Wenn diese beiden Ressourcen nicht ausreichen, wird die Leistung beeinträchtigt und es kann dazu kommen, dass Anwendungen abstürzen oder nicht mehr reagieren.
Verbinden Sie sich mit Amazon Redshift mit Astera's nativer Anschluss
Mit Astera Mithilfe des nativen Connectors können Benutzer die Leistung und Skalierbarkeit von Amazon Redshift voll ausnutzen und Unternehmen so auf Daten zugreifen und diese analysieren, wie es mit herkömmlichen Datenbanken normalerweise nicht möglich ist. Astera bietet eine benutzerfreundliche visuelle Schnittstelle, mit der Benutzer Datenintegrations- und Datenmigrationspipelines sowie Datenmodelle für Data Warehousing-Architekturen erstellen können. Dazu gehören dimensionale Modelle und Datentresore.
Astera bietet eine Drag-and-Drop-Umgebung, mit der Geschäftsbenutzer eine Verbindung zur Redshift-Datenbank herstellen können, ohne lange Codestücke eingeben oder Verbindungszeichenfolgen angeben zu müssen. Konfigurieren Sie die Redshift-Konnektivität einfach, um Daten zu verarbeiten oder Datenbanksuchen durchzuführen, indem Sie Amazon Redshift aus der Dropdown-Liste der unterstützten Datenbanken auswählen.
Abbildung 1: Blättern Sie durch die Liste der von unterstützten Anbieter Astera und verbinden Sie sich mit Redshift
Amazon Redshift-Datenbank als Quelle
Ziehen Sie die Datenbanktabellenquelle Objekt aus der Toolbox und legen Sie es im Designerfenster ab, um eine Verbindung zur Redshift-Datenbank herzustellen und es als Quellobjekt zu verwenden. Als Nächstes können Sie es konfigurieren, indem Sie Redshift als Datenanbieter aus der Dropdown-Liste auswählen.
Im nächsten Schritt müssen wir die Tabelle auswählen, aus der die Daten bezogen werden sollen. In diesem Fall wählen wir eine Tabelle mit den genannten Mitarbeiterdetails aus öffentliche.bestellungen. Wir können auf die Partitionstabelle für die Leseoption klicken, um die Tabelle in kleinere Segmente aufzuteilen, die einzeln gelesen werden. Diese Option kann ausgewählt werden, um die Belastung der Datenbank zu verringern und die Leistung zu verbessern. Hier können wir auch das Schlüsselfeld auswählen, um die Tabelle in Partitionen zu unterteilen.
Eine weitere Option in der Datenbankeigenschaften-Tabelle ist die Angabe der Lesestrategie. Hier können wir entscheiden, ob wir die vollständigen Daten (Volllast) oder nur aktualisierte Datensätze (Inkrementelle Last basierend auf Überwachungsfeldern) lesen möchten.
Abbildung 2: Auswahl der Tabelle und Lesestrategie für unsere Datenbankquelle
Der nächste Bildschirm zeigt den Layout Builder für die Datenbankquelltabelle. Hier sehen wir die Datentypen und Längen der einzelnen Felder sowie einige andere Details.
Abbildung 3: Der Layout Builder der Redshift-Datenbanktabelle mit Details zum Datentyp und zur Länge der einzelnen Felder.
Die Daten aus dieser Redshift-Tabelle können auf verschiedene Weise mithilfe verschiedener integrierter Transformationen verarbeitet werden, die in verfügbar sind Centerprise und in eine Datei, Datenbank oder ein anderes verfügbares Ziel geladen.
Abbildung 4: Ein Datenfluss, der einen Filter zeigt, der auf Daten angewendet wird, die aus einer Redshift-Tabelle stammen und einem Excel-Zielobjekt zugeordnet werden
Der obige Screenshot zeigt einen Datenfluss, der Daten aus der Orders-Tabelle mithilfe einer Filtertransformation filtert und einer Excel-Zieldatei mit dem Namen FilteredRedshiftData zugeordnet wird.
Amazon Redshift-Datenbank als Ziel
Benutzer können auch eine Verbindung zur Amazon Redshift-Datenbank herstellen und diese als Zielobjekt konfigurieren. Dafür ist die Ziel der Datenbanktabelle Das Objekt muss aus der Toolbox gezogen und auf dem Designer abgelegt werden. Als nächstes müssen wir das Zielobjekt wie folgt auf die Redshift-Datenbank verweisen:
Abbildung 5: Konfigurieren eines Datenbanktabellen-Zielobjekts mit Redshift als Datenprovider
Das Bild zeigt auch eine Option, mit der Benutzer ihre Anmeldeinformationen für Amazon Simple Storage Service (S3) hinzufügen können, um Daten in großen Mengen in die Redshift-Datenbank zu laden.
Nachdem Redshift als Datenprovider ausgewählt wurde, muss der Benutzer entscheiden, ob er eine vorhandene Tabelle auswählen, eine neue erstellen oder die auf einer vorhandenen Tabelle vorhandenen Daten überschreiben möchte. In diesem Fall haben wir eine neue Tabelle in der Datenbank erstellt und sie WebAggregate genannt.
Abbildung 6: Eine neue Datenbanktabelle mit dem Namen WebAggregate wird erstellt, um Daten in großen Mengen zu laden.
In diesem Beispiel werden Daten von a Datenbankquellobjekt Der Name WebConnectionRegistration wird aggregiert und an die WebAggregate-Datenbanktabelle übergeben. Der vollständige Datenfluss ist wie folgt:
Abbildung 7: Daten aus einer Datenbanktabelle werden aggregiert und einer Redshift-Zieltabelle zugeordnet.
Schlussfolgerung
Letztendlich ist Amazon Redshift eine unglaublich leistungsstarke Data-Warehouse-Lösung, die Unternehmen dabei helfen kann, Erkenntnisse zu gewinnen, die Geschäftsentscheidungen vorantreiben. Durch die Nutzung der Geschwindigkeit und Skalierbarkeit von Amazon Redshift können Unternehmen schnell und einfach Erkenntnisse aus ihren Daten gewinnen. Darüber hinaus können sie im Vergleich zu herkömmlichen Data Warehouses von erheblichen Kosteneinsparungen profitieren.
Mit AsteraBenutzer können:
- Automatisieren Sie den Prozess von Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL) Daten aus mehreren Quellen in einem einzigen Repository auf Amazon Redshift.
- Automatisieren Sie die Planung Ihrer AWS ETL-Workflows mit der integrierten Job-Scheduler-Funktion, um sicherzustellen, dass sich wiederholende Aufgaben präzise und pünktlich erledigt werden.
- Der visuelle Datenmodellierer der Lösung ermöglicht es Benutzern, Datenmodelle über eine einfache Drag-and-Drop-Oberfläche zu erstellen und zu ändern.
- Benutzer können Beziehungen zwischen Tabellen definieren, Primär- und Fremdschlüssel erstellen und Datentypen und Einschränkungen für jedes Feld in ihrem Datenmodell angeben.
- Astera Data Warehouse Builder unterstützt auch Reverse Engineering. Dies ermöglicht es Benutzern, Datenmodelle aus vorhandenen Datenbanken oder Data Warehouses in Amazon Redshift.
- Die Lösung bietet außerdem umfangreiche Dokumentations- und Versionskontrollfunktionen. Dadurch wird es für Benutzer einfacher, ihre Datenmodelle im Laufe der Zeit zu verwalten und zu pflegen.
- Mit den Funktionen zur automatischen Skriptgenerierung können Benutzer ihre logischen Datenmodelle an physische Datenbanken auf Amazon Redshift oder einen der unterstützten Anbieter weiterleiten.
Durch die Nutzung Astera Durch die Verbindung mit Amazon Redshift können Unternehmen ihre gespeicherten Daten effektiv nutzen, um Erkenntnisse zu gewinnen und die Entscheidungsfindung zu verbessern.
Autoren:
Astera Analytics-Team
