Автоматизированный, Без кода Стек данных
Научиться Astera Data Stack может упростить и оптимизировать управление данными вашего предприятия.
Данные ETL с AsteraСобственный коннектор для Amazon Redshift
В этой статье мы обсудим, как работает Amazon Redshift и как он сравнивается с традиционными локальными хранилищами данных. Мы также рассмотрим, как Astera помогает компаниям использовать весь потенциал Amazon Redshift с помощью собственного коннектора данных.
Что такое Amazon Redshift?
Amazon Redshift, предлагаемый Amazon Web Services (AWS), — это мощный облачное хранилище данных что позволяет быстро и эффективно обрабатывать и анализировать большие данные. Он обеспечивает легкую масштабируемость, высокую производительность, доступ к данным в реальном времени, возможности глубокой аналитики и бесшовную интеграцию с другими приложениями, что делает его предпочтительным выбором для многих организаций. Amazon Redshift может обрабатывать большие объемы данных, не жертвуя производительностью или масштабируемостью. Таким образом, он помогает компаниям сократить время обработки данных и улучшить свои аналитические возможности.
Его главная цель — помочь компаниям использовать свои сохраненные данные для получения информации о своих клиентах, принятия более обоснованных решений и стимулирования роста доходов. Таким образом, сохраняя большие объемы структурированных или полуструктурированных данных, пользователи могут быстро запрашивать данные, используя стандартные Инструменты ETL на основе SQL и программное обеспечение для бизнес-аналитики.
С помощью Amazon Redshift компании могут извлекать ценную информацию из наборов данных, хранящихся в их хранилища данных. Эти данные можно использовать для анализа моделей поведения клиентов, отслеживания уровня запасов или принятия решений по разработке продуктов и маркетинговым кампаниям. Amazon Redshift способен обрабатывать запросы на петабайты данных за считанные секунды, обеспечивая высокую производительность с низкой задержкой.
Сравнение Redshift с традиционными хранилищами данных
Сначала мы рассмотрим различия между Amazon Redshift и обычными хранилищами данных. Обычные хранилища данных используют реляционные базы данных и требуют много ручных усилий для настройки. У них только один сервер, поэтому они не так быстры и эффективны в сборе больших наборов данных.
Amazon Redshift, напротив, позволяет пользователям хранить и анализировать петабайты данных. Оно использует MPP (массово-параллельная обработка) разбивать запросы на небольшие части, которые можно выполнять параллельно для повышения производительности. Это делает его намного быстрее, чем традиционные хранилища данных, что делает его идеальным для сложных аналитических операций и приложений, требующих быстрого доступа к большим объемам данных.
Amazon Redshift также предлагает масштабируемость, поскольку пользователи могут легко увеличить емкость хранилища и вычислительную мощность, когда это необходимо. Он использует технологию столбчатого хранения, которая позволяет пользователям сканировать меньше столбцов при выполнении определенных запросов. Таким образом, сокращается время, необходимое для завершения операции. Кроме того, Amazon Redshift интегрируется с другими сервисами AWS для упрощения настройки и управления ресурсами.
Преимущества Amazon Redshift
Amazon Redshift предлагает ряд преимуществ по сравнению с традиционными хранилищами данных. Сочетая экономичную инфраструктуру, масштабируемость и превосходные аналитические возможности, Amazon Redshift предлагает непревзойденные возможности в сфере хранения данных.
Экономически эффективная инфраструктура
Amazon Redshift — это доступный решение для хранилища данных, что позволяет компаниям хранить и анализировать огромные объемы данных, не опустошая при этом свой банк. Он основан на Инфраструктура как услуга (IaaS) модель. Это означает, что предприятиям не нужно инвестировать в дорогостоящее оборудование и программное обеспечение.
Масштабируемость
Amazon Redshift обладает высокой масштабируемостью, что позволяет предприятиям легко увеличивать или уменьшать свои вычислительные ресурсы по мере изменения их потребностей. Это достигается с помощью кластеров и эластичного изменения размера, что позволяет компаниям добавлять или удалять узлы из своих кластеров Redshift без каких-либо простоев или сбоев в аналитических рабочих нагрузках. Эти функции делают Amazon Redshift гибким решением для анализа больших объемов данных.
Превосходные аналитические возможности
Amazon Redshift также предлагает превосходные аналитические возможности по сравнению с традиционными хранилищами данных. Благодаря интеграции с такими мощными инструментами, как Apache Hive и Apache Spark, компании могут быстро анализировать большие наборы данных и получать ценную информацию о своей клиентской базе, операциях и многом другом.
Загрузка данных в Amazon Redshift с помощью собственного коннектора
Использование собственного коннектора для извлечения, преобразования и загрузки данных в Amazon Redshift более эффективно и менее подвержено ошибкам по сравнению с ручным кодированием. При кодировании инженерам по данным необходимо писать сложные сценарии ETL, часто работая с различными источниками данных и гарантируя, что каждое преобразование будет реализовано правильно. Этот процесс может стать утомительным и отнимающим много времени, особенно для больших наборов данных или повторяющихся заданий.
A инструмент интеграции данных с собственными коннекторами автоматизирует большую часть этого процесса, предлагая удобный интерфейс с предварительно созданными функциями, которые снижают вероятность человеческой ошибки, одновременно ускоряя рабочий процесс ETL. Пользователи могут извлекать данные из нескольких источников — облачных платформ, локальных баз данных или внешних API — без написания обширного кода. Шаги преобразования настраиваются визуально, что позволяет пользователям очищать и структурировать данные на основе предопределенной логики. Наконец, данные загружаются непосредственно в Amazon Redshift, оптимизированные для быстрых запросов и аналитики. Такой подход устраняет сложности ручного кодирования, предлагая лучшую производительность и масштабируемость за счет использования архитектуры Redshift.
Организации, которые получают наибольшую выгоду от использования собственного коннектора, включают те, которые обрабатывают большие объемы данных или имеют разнообразный набор источников данных, но не имеют технической пропускной способности для создания и поддержки пользовательских Трубопроводы ETL. Это особенно выгодно для команд, которые отдают приоритет скорости, точности и возможности быстрого масштабирования. Это решение позволяет им сосредоточиться на анализе данных и принятии решений, а не тратить время на управление инфраструктурой, необходимой для перемещения и подготовки данных.
Проблемы и ограничения Amazon Redshift
Хотя Amazon Redshift легко интегрируется с другими сервисами AWS, он имеет ограниченную поддержку других программных экосистем. Если вы используете программное обеспечение за пределами инфраструктуры Amazon, возможно, вы не сможете использовать все его функции.
Кроме того, Amazon Redshift — это облачное приложение, работа которого зависит от доступности пропускной способности сети и места для хранения данных. Если этих двух ресурсов недостаточно, производительность снизится и может привести к сбою или зависанию приложений.
Подключитесь к Amazon Redshift с помощью Asteraсобственный соединитель
Для пользователя AsteraАвтора Благодаря собственному коннектору пользователи могут в полной мере воспользоваться преимуществами мощности и масштабируемости Amazon Redshift, что позволяет организациям получать доступ к данным и анализировать их способами, которые обычно невозможны при использовании традиционных хранилищ данных. Astera предлагает простой в использовании визуальный интерфейс, позволяющий пользователям создавать конвейеры интеграции и миграции данных, а также модели данных для архитектур хранилищ данных. Они включают в себя размерные модели и хранилища данных.
Astera имеет среду перетаскивания, позволяющую бизнес-пользователям подключаться к базе данных Redshift без ввода длинных фрагментов кода или указания строк подключения. Легко настройте подключение Redshift для обработки данных или выполнения поиска в базе данных, выбрав Amazon Redshift из раскрывающегося списка поддерживаемых баз данных.
Рисунок 1. Прокрутите список поставщиков данных, поддерживаемых Astera и подключитесь к Redshift
База данных Amazon Redshift как источник
Перетащите источник таблицы базы данных объект из панели инструментов и перетащите его в окно дизайнера, чтобы подключиться к базе данных Redshift и использовать его в качестве исходного объекта. Далее вы можете настроить его, выбрав Redshift в качестве поставщика данных из раскрывающегося списка.
На следующем шаге нам нужно выбрать таблицу, из которой будут получены данные. В данном случае мы выбираем таблицу с данными о сотрудниках с именем общественные заказы. Мы можем нажать на таблицу разделов, чтобы выбрать опцию «Чтение», чтобы разбить таблицу на более мелкие сегменты, которые будут читаться индивидуально. Эту опцию можно выбрать, чтобы снизить нагрузку на базу данных и повысить производительность. Здесь мы также можем выбрать ключевое поле для разделения таблицы на разделы.
Другой вариант в таблице свойств базы данных предназначен для указания стратегии чтения. Здесь мы можем решить, хотим ли мы прочитать полные данные (полная загрузка) или только обновленные записи (добавочная загрузка на основе полей аудита).
Рисунок 2. Выбор таблицы и стратегии чтения для источника нашей базы данных.
На следующем экране показан построитель макетов для исходной таблицы базы данных. Здесь мы можем увидеть типы данных и длину каждого поля, а также некоторые другие детали.
Рис. 3. Конструктор макетов таблицы базы данных Redshift с подробной информацией о типе данных и длине каждого поля.
Данные из этой таблицы Redshift можно обрабатывать несколькими способами, используя различные встроенные преобразования, доступные в Centerprise и загружается в файл, базу данных или любое другое доступное место.
Рис. 4. Поток данных, показывающий, как фильтр применяется к данным, полученным из таблицы Redshift и сопоставленным с целевым объектом Excel.
На снимке экрана выше показан поток данных, который фильтрует данные из таблицы Orders с помощью преобразования «Фильтр» и сопоставляет его с целевым файлом Excel с именем FilteredRedshiftData.
База данных Amazon Redshift как место назначения
Пользователи также могут подключиться к базе данных Amazon Redshift и настроить ее в качестве целевого объекта. Для этого назначение таблицы базы данных объект необходимо перетащить из панели инструментов и перенести в дизайнер. Далее нам нужно указать целевой объект в базе данных Redshift следующим образом:
Рисунок 5. Настройка целевого объекта таблицы базы данных с Redshift в качестве поставщика данных.
На изображении также показан вариант, с помощью которого пользователи могут добавлять свои учетные данные Amazon Simple Storage Service (S3) для массовой загрузки данных в базу данных Redshift.
После того, как Redshift выбран в качестве поставщика данных, пользователю необходимо решить, хочет ли он выбрать существующую таблицу, создать новую или перезаписать данные, имеющиеся в существующей. В данном случае мы создали новую таблицу в базе данных и назвали ее WebAggregate.
Рисунок 6. Новая таблица базы данных с именем WebAggregate создается для массовой загрузки данных.
В этом примере данные из Исходный объект базы данных имя WebConnectionRegistration агрегируется и передается в таблицу базы данных WebAggregate. Полный поток данных выглядит следующим образом:
Рисунок 7. Данные из таблицы базы данных агрегируются и сопоставляются с целевой таблицей Redshift.
Заключение
В конечном счете, Amazon Redshift — это невероятно мощное решение для хранения данных, которое может помочь организациям получить ценную информацию, определяющую бизнес-решения. Используя скорость и масштабируемость Amazon Redshift, организации могут быстро и легко получать ценную информацию из своих данных. Наряду с этим они могут получить значительную экономию средств по сравнению с традиционными хранилищами данных.
Для пользователя Astera, пользователи могут:
- Автоматизируйте процесс извлечение, преобразование и загрузка (ETL) данные из нескольких источников в один репозиторий на Amazon Redshift.
- Автоматизируйте планирование вашего Рабочие процессы AWS ETL встроенная функция планировщика заданий, обеспечивающая точное и своевременное выполнение повторяющихся задач.
- Средство визуального моделирования данных решения позволяет пользователям создавать и изменять модели данных с помощью простого интерфейса перетаскивания.
- Пользователи могут определять связи между таблицами, создавать первичные и внешние ключи, а также указывать типы данных и ограничения для каждого поля в своей модели данных.
- Astera Data Warehouse Builder также поддерживает обратную разработку. Это позволяет пользователям создавать модели данных из существующих базы данных или хранилища данных в Amazon Redshift.
- Решение также предоставляет обширную документацию и функции контроля версий. Таким образом, пользователям становится проще управлять своими моделями данных и поддерживать их с течением времени.
- Благодаря возможностям автоматического создания сценариев пользователи могут пересылать свои логические модели данных в физические базы данных Amazon Redshift или любого из поддерживаемых поставщиков.
Работая с Astera Подключившись к Amazon Redshift, компании могут эффективно использовать свои хранимые данные для получения аналитических сведений и улучшения процесса принятия решений.
Авторы:
Astera Аналитическая команда
