El automatizado, Sin código Pila de datos
Aprende cómo Astera Data Stack puede simplificar y agilizar la gestión de datos de su empresa.
Datos ETL con AsteraConector nativo de Amazon Redshift
En este artículo, analizaremos cómo funciona Amazon Redshift y cómo se compara con los almacenes de datos locales tradicionales. También exploraremos cómo Astera ayuda a las empresas a utilizar Amazon Redshift en todo su potencial con un conector de datos nativo.
¿Qué es el corrimiento al rojo de Amazon?
Ofrecido por Amazon Web Services (AWS), Amazon Redshift es una poderosa almacén de datos basado en la nube que permite un procesamiento y análisis rápido y eficiente de grandes volúmenes de datos. Proporciona una escalabilidad sencilla, un alto rendimiento, acceso a los datos en tiempo real, capacidades analíticas profundas y una integración perfecta con otras aplicaciones, lo que lo convierte en la opción preferida de muchas organizaciones. Amazon Redshift puede gestionar grandes volúmenes de datos sin sacrificar el rendimiento ni la escalabilidad. Por lo tanto, ayuda a las empresas a reducir el tiempo de procesamiento de datos y a mejorar sus capacidades analíticas.
Su objetivo principal es ayudar a las empresas a aprovechar los datos almacenados para obtener información sobre sus clientes, tomar mejores decisiones e impulsar el crecimiento de los ingresos. Por lo tanto, al almacenar grandes cantidades de datos estructurados o semiestructurados, los usuarios pueden consultarlos rápidamente mediante consultas estándar. Herramientas ETL basadas en SQL y software de inteligencia empresarial.
Con Amazon Redshift, las empresas pueden extraer información valiosa de los conjuntos de datos almacenados en sus almacenes de datosEstos datos se pueden utilizar para analizar patrones de comportamiento de los clientes, realizar un seguimiento de los niveles de inventario o fundamentar decisiones sobre el desarrollo de productos y las campañas de marketing. Amazon Redshift es capaz de procesar consultas sobre petabytes de datos en segundos, lo que ofrece un alto rendimiento con baja latencia.
Comparación de Redshift con los almacenes de datos convencionales
Primero, exploraremos las diferencias entre Amazon Redshift y los almacenes de datos comunes. Los almacenes de datos convencionales utilizan bases de datos relacionales y requieren mucho esfuerzo manual para su configuración. Tienen un solo servidor, por lo que no son tan rápidos ni tan eficientes a la hora de recopilar grandes conjuntos de datos.
Por el contrario, Amazon Redshift permite a los usuarios almacenar y analizar petabytes de datos. Usa MPP (procesamiento masivo en paralelo) para dividir las consultas en partes pequeñas que se pueden ejecutar en paralelo para aumentar el rendimiento. Esto lo hace mucho más rápido que los almacenes de datos tradicionales, lo que lo hace ideal para operaciones y aplicaciones de análisis complejas que requieren un acceso rápido a grandes cantidades de datos.
Amazon Redshift también ofrece escalabilidad, ya que los usuarios pueden aumentar fácilmente su capacidad de almacenamiento y potencia informática cuando sea necesario. Utiliza tecnología de almacenamiento en columnas, que permite a los usuarios escanear menos columnas al ejecutar ciertas consultas. Por lo tanto, reduciendo la cantidad de tiempo necesario para que se complete la operación. Además, Amazon Redshift se integra con otros servicios de AWS para una fácil configuración y administración de recursos.
Beneficios de Amazon Redshift
Amazon Redshift trae una variedad de beneficios a la mesa en comparación con los almacenes de datos tradicionales. Al combinar una infraestructura rentable, escalabilidad y capacidades analíticas superiores, Amazon Redshift ofrece una potencia sin precedentes en el almacenamiento de datos.
Infraestructura rentable
Amazon Redshift es una solución asequible solución de almacenamiento de datos, lo que permite a las empresas almacenar y analizar enormes cantidades de datos sin gastar una fortuna. Se basa en un Infraestructura como Servicio (IaaS) modelo. Esto significa que las empresas no necesitan invertir en costosos hardware y software.
Escalabilidad
Amazon Redshift es altamente escalable, lo que permite a las empresas aumentar o disminuir fácilmente sus recursos informáticos a medida que cambian sus necesidades. Esto se logra mediante clústeres y redimensionamiento elástico, lo que permite a las empresas agregar o eliminar nodos de sus clústeres de Redshift sin tiempo de inactividad ni interrupción de sus cargas de trabajo de análisis. Estas características hacen de Amazon Redshift una solución flexible para analizar grandes volúmenes de datos.
Capacidades analíticas superiores
Amazon Redshift también ofrece capacidades de análisis superiores en comparación con los almacenes de datos tradicionales. A través de su integración con potentes herramientas como Apache Hive y Apache Spark, las empresas pueden analizar rápidamente grandes conjuntos de datos y obtener información valiosa sobre su base de clientes, operaciones y más.
Carga de datos en Amazon Redshift con un conector nativo
El uso de un conector nativo para extraer, transformar y cargar datos en Amazon Redshift es más eficiente y menos propenso a errores en comparación con la codificación manual. Al codificar, los ingenieros de datos deben escribir scripts ETL complejos, que a menudo tratan con diferentes fuentes de datos y garantizan que cada transformación se implemente correctamente. Este proceso puede volverse tedioso y consumir mucho tiempo, especialmente para grandes conjuntos de datos o trabajos recurrentes.
A herramienta de integración de datos Con conectores nativos, se automatiza gran parte de este proceso y se ofrece una interfaz fácil de usar con funcionalidades predefinidas que reducen las posibilidades de error humano y aceleran el flujo de trabajo ETL. Los usuarios pueden extraer datos de múltiples fuentes (plataformas en la nube, bases de datos locales o API externas) sin tener que escribir un código extenso. Los pasos de transformación se pueden configurar visualmente, lo que permite a los usuarios limpiar y estructurar los datos según una lógica predefinida. Por último, los datos se cargan directamente en Amazon Redshift, optimizados para realizar consultas y análisis rápidamente. Este enfoque elimina las complejidades de la codificación manual y, al mismo tiempo, ofrece un mejor rendimiento y escalabilidad al aprovechar la arquitectura de Redshift.
Las organizaciones que más se benefician del uso de un conector nativo incluyen aquellas que manejan grandes volúmenes de datos o tienen un conjunto diverso de fuentes de datos pero carecen del ancho de banda técnico para crear y mantener conectores personalizados. Tuberías ETLEs especialmente ventajoso para los equipos que priorizan la velocidad, la precisión y la capacidad de escalar rápidamente. Esta solución les permite centrarse en el análisis de datos y la toma de decisiones en lugar de dedicar tiempo a administrar la infraestructura necesaria para mover y preparar los datos.
Desafíos y limitaciones de Amazon Redshift
Si bien Amazon Redshift se integra fácilmente con otros servicios de AWS, tiene soporte limitado para otros ecosistemas de software. Si está ejecutando software fuera de la infraestructura de Amazon, es posible que no pueda utilizar todas sus funciones.
Además, Amazon Redshift es una aplicación basada en la nube que se basa en la disponibilidad del ancho de banda de la red y el espacio de almacenamiento. Si estos dos recursos son insuficientes, el rendimiento se verá afectado y es posible que las aplicaciones se bloqueen o dejen de responder.
Conéctese a Amazon Redshift con AsteraConector nativo de
Con Astera, Conector nativo: los usuarios pueden aprovechar al máximo la potencia y la escalabilidad de Amazon Redshift, lo que permite a las organizaciones acceder y analizar datos de formas que normalmente no son posibles con los almacenes de datos tradicionales. Astera ofrece una interfaz visual fácil de usar que permite a los usuarios crear canales de integración y migración de datos, así como modelos de datos para arquitecturas de almacenamiento de datos. Estos incluyen modelos dimensionales y bóvedas de datos.
Astera cuenta con un entorno de arrastrar y soltar, lo que permite a los usuarios comerciales conectarse a Redshift DB sin escribir largos fragmentos de código o especificar cadenas de conexión. Configure fácilmente la conectividad de Redshift para procesar datos o realizar búsquedas de bases de datos seleccionando Amazon Redshift en la lista desplegable de bases de datos compatibles.
Figura 1: Desplácese por la lista de proveedores de datos admitidos por Astera y conectarse a Redshift
Base de datos de Amazon Redshift como fuente
Arrastre el fuente de tabla de base de datos objeto de la caja de herramientas y suéltelo en la ventana del diseñador para conectarse a la base de datos Redshift y utilizarlo como objeto de origen. A continuación, puede configurarlo seleccionando Redshift como proveedor de datos en la lista desplegable.
En el siguiente paso, debemos seleccionar la tabla de la que se obtendrán los datos. En este caso, estamos seleccionando una tabla con los detalles del empleado denominada pedidos.públicos. Podemos hacer clic en Partition Table for the Reading para dividir la tabla en segmentos más pequeños que se leerán individualmente. Esta opción se puede seleccionar para reducir la carga en la base de datos y mejorar el rendimiento. Aquí, también podemos seleccionar el campo clave para dividir la tabla en particiones.
Otra opción en la tabla de propiedades de la base de datos es para especificar la Estrategia de lectura. Aquí, podemos decidir si queremos leer los datos completos (carga completa) o solo los registros actualizados (carga incremental basada en campos de auditoría).
Figura 2: Selección de la tabla y estrategia de lectura para nuestra fuente de base de datos
La siguiente pantalla muestra el Generador de diseño para la tabla de origen de la base de datos. Aquí, podemos ver los tipos de datos y las longitudes de cada campo, junto con algunos otros detalles.
Figura 3: El generador de diseño de la tabla de base de datos de Redshift con detalles sobre el tipo de datos y la longitud de cada campo.
Los datos de esta tabla de Redshift se pueden procesar de múltiples maneras usando varias transformaciones incorporadas disponibles en Centerprise y cargado en un archivo, base de datos o cualquier otro destino disponible.
Figura 4: un flujo de datos que muestra la aplicación de un filtro a los datos obtenidos de una tabla Redshift y asignados a un objeto de destino de Excel
La captura de pantalla anterior muestra un flujo de datos que filtra los datos de la tabla Pedidos mediante una transformación de filtro y se asigna a un archivo de destino de Excel llamado FilteredRedshiftData.
Base de datos de Amazon Redshift como destino
Los usuarios también pueden conectarse a la base de datos de Amazon Redshift y configurarla como un objeto de destino. Para esto, el destino de la tabla de base de datos el objeto debe arrastrarse desde la caja de herramientas y soltarse en el diseñador. A continuación, debemos apuntar el objeto de destino a la base de datos Redshift de la siguiente manera:
Figura 5: Configuración de un objeto de destino de tabla de base de datos con Redshift como proveedor de datos.
La imagen también muestra una opción en la que los usuarios pueden agregar sus credenciales de Amazon Simple Storage Service (S3) para cargar datos de forma masiva a Redshift DB.
Una vez que Redshift ha sido seleccionado como proveedor de datos, el usuario debe decidir si desea elegir una tabla existente, crear una nueva o sobrescribir los datos presentes en una existente. En este caso, hemos creado una nueva tabla en la base de datos y la hemos denominado WebAggregate.
Figura 6: Se crea una nueva tabla de base de datos llamada WebAggregate para cargar datos de forma masiva.
En este ejemplo, los datos de un Objeto de origen de base de datos denominado WebConnectionRegistration se agrega y pasa a la tabla de la base de datos WebAggregate. El flujo de datos completo es el siguiente:
Figura 7: Los datos de una tabla de base de datos se agregan y se asignan a una tabla de destino de Redshift.
Conclusión
En última instancia, Amazon Redshift es una solución de almacenamiento de datos increíblemente poderosa que puede ayudar a las organizaciones a descubrir información que impulse las decisiones comerciales. Al aprovechar la velocidad y la escalabilidad de Amazon Redshift, las organizaciones pueden obtener información de forma rápida y sencilla a partir de sus datos. Además de esto, pueden beneficiarse de importantes ahorros de costos en comparación con los almacenes de datos tradicionales.
Con Astera, los usuarios pueden:
- Automatice el proceso de extracción, transformación y carga (ETL) datos de múltiples fuentes en un único repositorio en Amazon Redshift.
- Automatice la programación de sus Flujos de trabajo de ETL de AWS con la función de programador de trabajos incorporada para garantizar que las tareas repetitivas se manejen con precisión y a tiempo.
- El modelador de datos visuales de la solución permite a los usuarios crear y modificar modelos de datos mediante una sencilla interfaz de arrastrar y soltar.
- Los usuarios pueden definir relaciones entre tablas, crear claves primarias y externas y especificar tipos de datos y restricciones para cada campo en su modelo de datos.
- Astera Data Warehouse Builder también admite la ingeniería inversa, lo que permite a los usuarios generar modelos de datos a partir de datos existentes. bases de datos o almacenes de datos en Amazon Redshift.
- La solución también proporciona una amplia documentación y funciones de control de versiones. Por lo tanto, facilita a los usuarios la gestión y el mantenimiento de sus modelos de datos a lo largo del tiempo.
- Con capacidades de generación automática de scripts, los usuarios pueden enviar la ingeniería de sus modelos de datos lógicos a bases de datos físicas en Amazon Redshift o cualquiera de los proveedores admitidos.
Mediante el uso Astera Para conectarse a Amazon Redshift, las empresas pueden aprovechar eficazmente sus datos almacenados para obtener información y mejorar la toma de decisiones.
Autores:
Astera Equipo de análisis
