L'automatisé, Pas de code Pile de données
Apprener comment Astera Data Stack peut simplifier et rationaliser la gestion des données de votre entreprise.
Données ETL avec AsteraConnecteur natif de 's pour Amazon Redshift
Dans cet article, nous allons discuter du fonctionnement d'Amazon Redshift et de sa comparaison avec les entrepôts de données sur site traditionnels. Nous verrons également comment Astera aide les entreprises à utiliser Amazon Redshift à son plein potentiel avec un connecteur de données natif.
Qu’est-ce qu’Amazon Redshift ?
Proposé par Amazon Web Services (AWS), Amazon Redshift est un puissant entrepôt de données basé sur le cloud Amazon Redshift permet un traitement et une analyse rapides et efficaces des big data. Il offre une évolutivité facile, des performances élevées, un accès aux données en temps réel, des capacités d'analyse approfondies et une intégration transparente avec d'autres applications, ce qui en fait un choix privilégié pour de nombreuses organisations. Amazon Redshift peut gérer de gros volumes de données sans sacrifier les performances ou l'évolutivité. Par conséquent, il aide les entreprises à réduire le temps de traitement des données et à améliorer leurs capacités d'analyse.
Son objectif principal est d'aider les entreprises à exploiter leurs données stockées pour mieux comprendre leurs clients, prendre de meilleures décisions et stimuler la croissance des revenus. Par conséquent, en stockant de grandes quantités de données structurées ou semi-structurées, les utilisateurs peuvent interroger rapidement les données à l'aide de données standard. Outils ETL basés sur SQL et des logiciels de business intelligence.
Avec Amazon Redshift, les entreprises peuvent extraire des informations précieuses à partir d'ensembles de données stockés dans leurs entrepôts de donnéesCes données peuvent être utilisées pour analyser les comportements des clients, suivre les niveaux de stock ou éclairer les décisions concernant le développement de produits et les campagnes marketing. Amazon Redshift est capable de traiter des requêtes sur des pétaoctets de données en quelques secondes, offrant des performances élevées avec une faible latence.
Comparaison de Redshift aux entrepôts de données conventionnels
Tout d'abord, nous allons explorer les différences entre Amazon Redshift et les entrepôts de données courants. Les entrepôts de données conventionnels utilisent bases de données relationnelles et nécessitent beaucoup d'efforts manuels pour leur mise en place. Ils n'ont qu'un seul serveur, ils ne sont donc pas aussi rapides ni aussi efficaces pour collecter de grands ensembles de données.
En revanche, Amazon Redshift permet aux utilisateurs de stocker et d'analyser des pétaoctets de données. Il utilise MPP (traitement massivement parallèle) pour décomposer les requêtes en petits morceaux qui peuvent être exécutés en parallèle pour des performances accrues. Cela le rend beaucoup plus rapide que les entrepôts de données traditionnels, ce qui le rend idéal pour les opérations d'analyse complexes et les applications qui nécessitent un accès rapide à de grandes quantités de données.
Amazon Redshift offre également une évolutivité, car les utilisateurs peuvent facilement augmenter leur capacité de stockage et leur puissance de calcul en cas de besoin. Il utilise la technologie de stockage en colonnes, qui permet aux utilisateurs d'analyser moins de colonnes lors de l'exécution de certaines requêtes. Par conséquent, cela réduit le temps nécessaire à l'exécution de l'opération. De plus, Amazon Redshift s'intègre à d'autres services AWS pour faciliter la configuration et la gestion des ressources.
Avantages d'Amazon Redshift
Amazon Redshift apporte une gamme d'avantages à la table par rapport aux entrepôts de données traditionnels. En combinant une infrastructure rentable, une évolutivité et des capacités d'analyse supérieures, Amazon Redshift offre une puissance inégalée en matière d'entreposage de données.
Infrastructures rentables
Amazon Redshift est une solution abordable solution d'entrepôt de données, permettant aux entreprises de stocker et d'analyser d'énormes quantités de données sans se ruiner. Il est basé sur un Infrastructure en tant que service (IaaS) modèle. Cela signifie que les entreprises n'ont pas besoin d'investir dans du matériel et des logiciels coûteux.
Évolutivité
Amazon Redshift est hautement évolutif, ce qui permet aux entreprises d'augmenter ou de réduire facilement leurs ressources informatiques à mesure que leurs besoins évoluent. Ceci est réalisé à l'aide de clusters et d'un redimensionnement élastique, qui permet aux entreprises d'ajouter ou de supprimer des nœuds de leurs clusters Redshift sans aucun temps d'arrêt ni interruption de leurs charges de travail d'analyse. Ces fonctionnalités font d'Amazon Redshift une solution flexible pour l'analyse de gros volumes de données.
Capacités d’analyse supérieures
Amazon Redshift offre également des capacités d'analyse supérieures par rapport aux entrepôts de données traditionnels. Grâce à son intégration à des outils puissants tels qu'Apache Hive et Apache Spark, les entreprises peuvent analyser rapidement de grands ensembles de données et obtenir des informations précieuses sur leur clientèle, leurs opérations, etc.
Chargement de données sur Amazon Redshift avec un connecteur natif
L'utilisation d'un connecteur natif pour extraire, transformer et charger des données dans Amazon Redshift est plus efficace et moins sujette aux erreurs que le codage manuel. Lors du codage, les ingénieurs de données doivent écrire des scripts ETL complexes, traitant souvent de différentes sources de données et s'assurant que chaque transformation est correctement implémentée. Ce processus peut devenir fastidieux et prendre du temps, en particulier pour les grands ensembles de données ou les tâches récurrentes.
A outil d'intégration de données Avec des connecteurs natifs, Amazon Redshift automatise une grande partie de ce processus, en offrant une interface conviviale avec des fonctionnalités prédéfinies qui réduisent les risques d'erreur humaine tout en accélérant le flux de travail ETL. Les utilisateurs peuvent extraire des données de plusieurs sources (plateformes cloud, bases de données sur site ou API externes) sans écrire de code volumineux. Les étapes de transformation sont configurables visuellement, ce qui permet aux utilisateurs de nettoyer et de structurer les données en fonction d'une logique prédéfinie. Enfin, les données sont chargées directement dans Amazon Redshift, optimisées pour des requêtes et des analyses rapides. Cette approche élimine les complexités du codage manuel tout en offrant de meilleures performances et une meilleure évolutivité en tirant parti de l'architecture de Redshift.
Les organisations qui bénéficient le plus de l'utilisation d'un connecteur natif sont celles qui gèrent de gros volumes de données ou disposent d'un ensemble diversifié de sources de données, mais qui ne disposent pas de la bande passante technique nécessaire pour créer et maintenir des connecteurs personnalisés. Pipelines ETL. Cette solution est particulièrement avantageuse pour les équipes qui privilégient la rapidité, la précision et la capacité d'évoluer rapidement. Elle leur permet de se concentrer sur l'analyse des données et la prise de décision plutôt que de passer du temps à gérer l'infrastructure nécessaire au déplacement et à la préparation des données.
Défis et limites d'Amazon Redshift
Bien qu'Amazon Redshift s'intègre facilement à d'autres services AWS, sa prise en charge des autres écosystèmes logiciels est limitée. Si vous exécutez un logiciel en dehors de l'infrastructure Amazon, vous ne pourrez peut-être pas utiliser toutes ses fonctionnalités.
De plus, Amazon Redshift est une application basée sur le cloud qui s'appuie sur la disponibilité de la bande passante du réseau et de l'espace de stockage. Si ces deux ressources sont insuffisantes, les performances en souffriront et peuvent entraîner le blocage ou le blocage des applications.
Connectez-vous à Amazon Redshift avec Asteraconnecteur natif de
Grâce à Astera's Connecteur natif, les utilisateurs peuvent profiter pleinement de la puissance et de l'évolutivité d'Amazon Redshift, permettant aux organisations d'accéder et d'analyser les données d'une manière qui n'est généralement pas possible avec les entrepôts de données traditionnels. Astera offre une interface visuelle facile à utiliser, permettant aux utilisateurs de créer des pipelines d'intégration et de migration de données, ainsi que des modèles de données pour les architectures d'entreposage de données. Il s'agit notamment de modèles dimensionnels et de coffres-forts de données.
Astera dispose d'un environnement glisser-déposer, permettant aux utilisateurs professionnels de se connecter à la base de données Redshift sans taper de longs morceaux de code ni spécifier de chaînes de connexion. Configurez facilement la connectivité Redshift pour traiter les données ou effectuer des recherches de base de données en sélectionnant Amazon Redshift dans la liste déroulante des bases de données prises en charge.
Figure 1: Faites défiler la liste des fournisseurs de données pris en charge par Astera et connectez-vous à Redshift
Base de données Amazon Redshift comme source
Faites glisser le source de table de base de données objet de la boîte à outils et déposez-le dans la fenêtre du concepteur pour vous connecter à la base de données Redshift et l'utiliser comme objet source. Ensuite, vous pouvez le configurer en sélectionnant Redshift comme fournisseur de données dans la liste déroulante.
À l'étape suivante, nous devons sélectionner la table à partir de laquelle les données seront extraites. Dans ce cas, nous sélectionnons une table avec les détails des employés nommés commandes.publiques. Nous pouvons cliquer sur la table de partition pour l'option de lecture pour diviser la table en segments plus petits qui seront lus individuellement. Cette option peut être sélectionnée pour réduire la charge sur la base de données et améliorer les performances. Ici, nous pouvons également sélectionner le champ clé pour diviser la table en partitions.
Une autre option dans le tableau des propriétés de la base de données consiste à spécifier la stratégie de lecture. Ici, nous pouvons décider si nous voulons lire les données complètes (Full Load) ou simplement les enregistrements mis à jour (Incremental Load Based on Audit Fields).
Figure 2: Sélection de la table et de la stratégie de lecture pour notre source de base de données
L'écran suivant affiche le Layout Builder pour la table source de la base de données. Ici, nous pouvons voir les types de données et les longueurs de chaque champ, ainsi que quelques autres détails.
Figure 3: Le Layout Builder de la table de base de données Redshift avec des détails sur le type de données et la longueur de chaque champ.
Les données de cette table Redshift peuvent être traitées de plusieurs manières à l'aide de diverses transformations intégrées disponibles dans Centerprise et chargé dans un fichier, une base de données ou toute autre destination disponible.
Figure 4 : Un flux de données montrant un filtre appliqué aux données provenant d'une table Redshift et mappé sur un objet de destination Excel
La capture d'écran ci-dessus montre un flux de données qui filtre les données de la table Commandes à l'aide d'une transformation Filtre et mappé sur un fichier de destination Excel nommé FilteredRedshiftData.
Base de données Amazon Redshift comme destination
Les utilisateurs peuvent également se connecter à la base de données Amazon Redshift et la configurer en tant qu'objet de destination. Pour cela, le destination de la table de base de données l'objet doit être glissé de la boîte à outils et déposé sur le concepteur. Ensuite, nous devons pointer l'objet de destination vers la base de données Redshift comme suit:
Figure 5: Configuration d'un objet de destination de table de base de données avec Redshift comme fournisseur de données.
L'image montre également une option dans laquelle les utilisateurs peuvent ajouter leurs informations d'identification Amazon Simple Storage Service (S3) pour charger des données en masse dans la base de données Redshift.
Une fois que Redshift a été sélectionné comme fournisseur de données, l'utilisateur doit décider s'il souhaite choisir une table existante, en créer une nouvelle ou écraser les données présentes sur une table existante. Dans ce cas, nous avons créé une nouvelle table dans la base de données et l'avons nommée WebAggregate.
Figure 6: Une nouvelle table de base de données nommée WebAggregate est créée pour charger des données en bloc.
Dans cet exemple, les données d'un Objet source de la base de données nommé WebConnectionRegistration est agrégé et transmis à la table de base de données WebAggregate. Le flux de données complet est le suivant:
Figure 7: Les données d'une table de base de données sont agrégées et mappées à une table de destination Redshift.
Pour aller plus loin
En fin de compte, Amazon Redshift est une solution d'entrepôt de données incroyablement puissante qui peut aider les organisations à découvrir des informations qui guident les décisions commerciales. En tirant parti de la vitesse et de l'évolutivité d'Amazon Redshift, les organisations peuvent rapidement et facilement obtenir des informations à partir de leurs données. Parallèlement, ils peuvent bénéficier d'importantes économies de coûts par rapport aux entrepôts de données traditionnels.
Grâce à Astera, les utilisateurs peuvent:
- Automatisez le processus de extraction, transformation et chargement (ETL) données provenant de plusieurs sources dans un seul référentiel sur Amazon Redshift.
- Automatisez la planification de votre Flux de travail AWS ETL avec la fonction intégrée de planification des tâches pour garantir que les tâches répétitives sont traitées avec précision et à temps.
- Le modélisateur visuel de données de la solution permet aux utilisateurs de créer et de modifier des modèles de données à l'aide d'une simple interface glisser-déposer.
- Les utilisateurs peuvent définir des relations entre les tables, créer des clés primaires et étrangères et spécifier des types de données et des contraintes pour chaque champ de leur modèle de données.
- Astera Data Warehouse Builder prend également en charge la rétro-ingénierie. Cela permet aux utilisateurs de générer des modèles de données à partir de données existantes. bases de données ou des entrepôts de données dans Amazon Redshift.
- La solution fournit également une documentation complète et des fonctionnalités de contrôle de version. Par conséquent, il est plus facile pour les utilisateurs de gérer et de maintenir leurs modèles de données au fil du temps.
- Grâce aux fonctionnalités de génération automatique de scripts, les utilisateurs peuvent transférer leurs modèles de données logiques vers des bases de données physiques sur Amazon Redshift ou l'un des fournisseurs pris en charge.
En utilisant Astera en se connectant à Amazon Redshift, les entreprises peuvent exploiter efficacement leurs données stockées pour obtenir des informations et améliorer la prise de décision.
Auteurs:
Astera Équipe Analytics
