아마존 레드 시프트 완벽하게 관리되는 AI 기반 클라우드 데이터 웨어하우스를 통해 매일 수만 명의 고객을 위한 데이터 기반 의사 결정을 지원하고 분석 워크로드에 최고의 가격 대비 성능을 제공합니다. 고객은 Amazon Redshift를 데이터 아키텍처의 핵심 구성 요소로 사용하여 일반적인 대시보드 작성부터 셀프 서비스 분석, 실시간 분석, 기계 학습(ML), 데이터 공유 및 수익화 등에 이르기까지 사용 사례를 추진합니다.

27월 1일부터 XNUMX월 XNUMX일까지 라스베이거스에서 개최된 올해 AWS re:Invent 컨퍼런스에서는 클라우드 분석 환경 현대화를 향한 여정을 더욱 가속화하는 데 도움이 되는 Amazon Redshift의 발전을 선보였습니다. 최신이자 최고의 발전에 대해 자세히 알아보고 고객이 Amazon Redshift를 사용하여 데이터 중심 의사 결정을 내리는 방법에 대해 자세히 알아보려면 이 게시물에 나열된 온디맨드 방식으로 제공되는 re:Invent 세션을 시청하세요.

기조 연설

Amazon Web Services의 최고 경영자 Adam Selipsky

Amazon Web Services의 CEO인 Adam Selipsky가 클라우드 혁신에 대한 자신의 관점을 공유하는 모습을 시청해 보세요. 그는 AWS 고객이 목표를 더 빠르게 달성하고, 아직 활용되지 않은 잠재력을 발굴하고, 더 나은 미래를 만드는 데 도움이 되는 데이터, 인프라, 인공 지능 및 기계 학습의 혁신을 강조합니다. 새로 출시된 AWS 데이터베이스와 Amazon Redshift의 통합을 통해 AWS 제로 ETL의 미래에 대해 자세히 알아보세요.

Swami Sivasubramanian, AWS 데이터 및 기계 학습 부사장

AWS의 데이터 및 AI 담당 부사장인 Swami Sivasubramanian을 시청하여 회사 데이터를 사용하여 차별화된 생성 AI 애플리케이션을 구축하고 조직 전체 직원의 생산성을 가속화할 수 있는 방법을 알아보세요. Amazon Redshift의 Amazon Q 생성 SQL을 포함하여 생산성을 높이는 새로운 생성 AI 기능에 대해 자세히 알아보십시오.

Peter DeSantis, AWS 유틸리티 컴퓨팅 수석 부사장

AWS 유틸리티 컴퓨팅의 수석 부사장인 Peter DeSantis가 AWS 서비스를 지원하는 엔지니어링에 대해 자세히 알아봅니다. 워크로드에 더 나은 가격 대비 성능을 제공하기 위해 Amazon Redshift Serverless에 최신 AI 기반 확장 및 최적화 도입을 통해 AWS에서 데이터 웨어하우징 확장이 어떻게 작동하는지 자세히 살펴보십시오.

혁신 회담

데이터 드라이브 혁신: AWS Analytics 부사장인 G2 Krishnamoorthy와 함께하는 AWS 분석을 통한 데이터 기반

G2 세션에서는 분석을 애플리케이션에 내장하기 위한 전략과 비즈니스 이니셔티브를 지원하는 데이터 기반 구축을 위한 아이디어에 대해 논의합니다. 셀프 서비스를 위한 새로운 기능과 간단한 빌더 경험을 통해 LOB(Line of Business) 사용자, 분석가, 과학자 및 엔지니어를 위한 데이터 액세스를 민주화할 수 있습니다. Adidas, GlobalFoundries 및 University of California, Irvine의 이야기도 들어보세요.

세션

ANT203 | Amazon Redshift의 새로운 기능

이 세션을 시청하여 페타바이트 규모의 AWS 클라우드 데이터 웨어하우징 솔루션인 Amazon Redshift의 최신 혁신 기술에 대해 알아보세요. Amazon Redshift는 제로 ETL 접근 방식을 사용하여 데이터 웨어하우스, 운영 데이터베이스, 데이터 레이크, 타사 데이터 저장소 및 스트리밍 소스 전반에 걸쳐 데이터를 안전하고 비용 효율적으로 분석함으로써 사용자가 강력한 통찰력을 추출할 수 있도록 지원합니다. Amazon Redshift 내에서 SQL을 사용하여 기계 학습 모델을 쉽게 구축하고 훈련하여 예측 분석을 생성하고 데이터 기반 의사 결정을 추진할 수 있습니다. 인상적인 가격 대비 성능으로 거의 실시간 데이터 액세스, ML 등을 통해 통찰력에 대한 신뢰성과 속도를 높이는 Amazon Redshift의 최신 기능에 대해 알아보세요.

ANT322 | 데이터 웨어하우스를 Amazon Redshift로 이동하여 분석을 현대화하세요

이 세션을 시청하여 AWS 고객이 Amazon Redshift를 통해 최신 클라우드 데이터 웨어하우스로 이동하고 분석하는 과정을 공유하는 과정을 들어보세요. 강력한 분석 및 ML 애플리케이션을 구축하고 비용을 낮게 유지하면서 대규모로 운영하기 위한 모범 사례를 알아보세요.

ANT211 | Amazon Redshift로 셀프 서비스 및 실시간에 가까운 분석 강화

경쟁력을 유지하려면 조직 전체의 데이터 담당자가 데이터 인프라 관리에 대한 걱정 없이 거의 실시간 분석을 볼 수 있도록 하는 것이 비즈니스에 매우 중요합니다. 이 세션에서는 데이터 사용자가 Amazon Redshift 및 AWS 스트리밍 데이터 서비스를 사용하여 스트리밍 데이터에 대해 실시간에 가까운 통찰력을 얻을 수 있는 방법을 알아봅니다. 지능형 자동화 및 확장 기능을 제공하고 가장 까다롭고 변동성이 큰 워크로드에서도 일관되게 높은 성능을 유지하는 유연한 쿼리 도구와 서버리스 아키텍처를 사용하는 솔루션을 살펴보세요.

ANT325 | Amazon Redshift: 클라우드 데이터 웨어하우징 분야의 XNUMX년 혁신

기하급수적인 데이터 증가로 인해 데이터 실무자는 비용 제약 내에서 규모에 맞게 고성능 워크로드를 지원할 수 있는 데이터 웨어하우스를 관리해야 하는 고유한 과제를 갖게 되었습니다. Amazon Redshift는 최고의 가격 대비 성능, 사용 편의성, 확장성 및 안정성을 제공하는 현대적인 대규모 병렬 처리 클라우드 데이터 웨어하우스를 제공하기 위해 지난 XNUMX년 동안 지속적으로 혁신해 왔습니다. 이 세션에서는 서버리스, AI/ML 기반 자율성, 제로 ETL 데이터 통합을 포함한 Amazon Redshift의 기술 혁신에 대해 알아봅니다. Amazon Redshift를 사용하여 데이터 메시 아키텍처를 구축하여 데이터를 분석하는 방법을 알아보세요.

ANT326 | 조직을 위한 제로 ETL 기반 분석 아키텍처 설정

ETL(데이터 추출, 변환 및 로드)은 까다롭고 시간 소모적이며 비용이 많이 들 수 있습니다. AWS는 데이터 웨어하우스로의 스트리밍 수집, 연합 쿼리, 데이터 이동 없이 데이터베이스, 데이터 레이크 및 타사 데이터 소스 전체에 있는 데이터에 액세스하는 커넥터와 같은 기능을 통해 제로 ETL 미래를 구축하고 있습니다. 이번 세션에서는 다음과 같은 Zero-ETL 투자 방법을 알아보세요. Amazon Aurora Amazon Redshift와의 제로 ETL 통합은 AWS 데이터 서비스 간의 직접 통합을 지원하므로 데이터 엔지니어가 파이프라인 구축에 시간과 리소스를 소비하는 대신 데이터에서 가치를 창출하는 데 집중할 수 있습니다.

ANT351 | [신규 출시] Amazon Redshift 데이터 공유를 통한 다중 데이터 웨어하우스 쓰기

조직은 팀이 ETL SLA를 충족하고, 비용을 최적화하고, 실시간 데이터에 대해 협업할 수 있는 간단하고 안전한 방법을 원합니다. Amazon Redshift 데이터 공유를 통해 다중 데이터 웨어하우스 쓰기가 가능하므로 여러 웨어하우스가 있는 동일한 데이터베이스에 동시에 쓸 수 있습니다. 이 세션에 참여하여 ETL 작업을 예측 가능하게 적시에 완료하고, 여러 팀과 실시간 데이터에 대해 협업하고, 새로 출시된 이 기능을 통해 비용을 더 효과적으로 최적화할 수 있는 방법을 알아보세요.

개미 352 | [신규 출시] Amazon Redshift 쿼리 편집기의 Amazon Q 생성 SQL

데이터 분석을 위한 업계 표준 언어인 SQL에서는 사용자가 데이터 통찰력을 얻기 위해 복잡한 SQL 쿼리를 작성하고 수행하기 위해 조직의 복잡한 메타데이터를 이해하는 데 많은 시간을 소비해야 하는 경우가 많습니다. 이 세션에 참여하여 조직 내 모든 기술 수준의 SQL 사용자가 Amazon Redshift 쿼리 편집기의 새로운 Amazon Q 생성 SQL 기능을 사용하여 더 빠르게 통찰력을 얻을 수 있도록 돕는 방법을 알아보세요. 이 세션에서는 이 기능의 작동 방식과 일반 영어로 된 텍스트 프롬프트를 사용하여 복잡한 다중 테이블 조인 또는 중첩 쿼리를 포함한 효과적인 쿼리를 작성하는 방법을 보여줍니다.

개미 354 | [신규 출시] Amazon Redshift Serverless를 위한 AI 기반 확장 및 최적화

Amazon Redshift Serverless를 사용하면 데이터 웨어하우스 인프라를 관리할 필요 없이 모든 규모의 분석 워크로드를 더 쉽게 실행할 수 있습니다. Redshift Serverless는 개발자, 데이터 과학자 및 분석가가 다양한 데이터 소스에서 작업하여 보고서, 애플리케이션, 기계 학습 모델 등을 구축하는 데 도움이 됩니다. 이 세션에서는 Redshift Serverless의 새로운 AI 기반 확장 및 최적화 기능에 대해 알아봅니다. 이 새로운 기능은 쿼리 패턴을 지능적으로 예측하고 기계 학습을 사용하여 워크로드 변화에 능동적으로 적응하고 맞춤형 성능 최적화를 적용하여 일관된 가격 대비 성능을 높입니다.

SEC245 | AWS 분석 서비스에 대한 액세스 제어를 단순화하고 개선합니다.

조직이 새로운 AWS 서비스를 채택함에 따라 최종 사용자는 가치와 통찰력을 추출하기 위해 전체 범위의 AWS 분석 서비스에 걸쳐 데이터에 더 많이 액세스해야 합니다. 데이터 최종 사용자는 AWS 애플리케이션에 대한 원활한 인증에 익숙하며, 클라우드 관리자는 데이터에 대한 보다 세부적인 사용자 기반 액세스 제어를 원합니다. 이 세션에 참여하여 지원되는 AWS 분석 서비스와 함께 신뢰할 수 있는 자격 증명 전파라고 알려진 새로운 AWS IAM 자격 증명 센터 기능을 사용하여 액세스 제어를 단순화하고 개선하는 방법을 알아보세요. 또한 규제 및 주권 요구 사항에 더 잘 부합할 수 있도록 상호 연결된 AWS 관리형 애플리케이션 전반에서 사용자 및 그룹 기반 액세스 활동을 감사하는 방법을 알아보세요.

Amazon Redshift의 새로운 소식

Amazon Redshift에서 출시된 최신 기능에 대해 자세히 알고 싶으십니까? 인용하다 모든 데이터에 대한 분석을 지원하기 위해 AWS re:Invent 2023에서 Amazon Redshift 발표 2023년 AWS re:Invent에서 발표된 모든 Amazon Redshift 출시 발표에 대해 알아보세요.

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저자에 관하여

미아 허드 분석 워크로드를 위한 최고의 가격 대비 성능을 갖춘 완전 관리형 AI 기반 클라우드 데이터 웨어하우스인 Amazon Redshift의 제품 마케팅 관리자입니다.

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• 출처: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/aws-reinvent-2023-amazon-redshift-sessions-recap/