亚马逊Redshift 每天通过完全托管、人工智能驱动的云数据仓库为数以万计的客户提供数据驱动的决策，为您的分析工作负载提供最佳的性价比。客户使用 Amazon Redshift 作为其数据架构的关键组件，以推动用例从典型的仪表板到自助服务分析、实时分析、机器学习 (ML)、数据共享和货币化等。
今年的 AWS re:Invent 大会于 27 月 1 日至 XNUMX 月 XNUMX 日在拉斯维加斯举行，展示了 Amazon Redshift 的进步，可帮助您进一步加快实现云分析环境现代化的进程。要详细了解最新、最伟大的进步以及客户如何使用 Amazon Redshift 推动数据驱动型决策，请观看本文中列出的按需提供的 re:Invent 会议。
主题演讲
亚马逊网络服务首席执行官 Adam Selipsky
观看 Amazon Web Services 首席执行官 Adam Selipsky 分享他对云转型的看法。他重点介绍了数据、基础设施以及人工智能和机器学习方面的创新，这些创新正在帮助 AWS 客户更快地实现目标、挖掘未开发的潜力并创造更美好的未来。通过新推出的 AWS 数据库与 Amazon Redshift 集成，详细了解 AWS 零 ETL 的未来。
AWS 数据和机器学习副总裁 Swami Sivasubramanian
观看 AWS 数据和 AI 副总裁 Swami Sivasubramanian，了解如何使用公司数据构建差异化的生成式 AI 应用程序并提高整个组织员工的工作效率。详细了解这些可提高生产力的新生成式 AI 功能，包括 Amazon Redshift 中的 Amazon Q 生成式 SQL。
Peter DeSantis，AWS 实用计算高级副总裁
观看 AWS 实用计算高级副总裁 Peter DeSantis 深入探讨支持 AWS 服务的工程。通过 Amazon Redshift Serverless 中最新推出的 AI 驱动扩展和优化，深入了解 AWS 中数据仓库扩展的工作原理，为您的工作负载提供更好的性价比。
创新讲座
数据推动转型：AWS 分析的数据基础（AWS 分析副总裁 G2 Krishnamoorthy）
G2 的会议讨论了将分析嵌入到应用程序中的策略以及构建支持业务计划的数据基础的想法。借助新的自助服务功能和简单的构建器体验，您可以实现业务线用户、分析师、科学家和工程师的数据访问民主化。另请听听阿迪达斯、GlobalFoundries 和加州大学欧文分校的介绍。
会议
ANT203 | Amazon Redshift 的新增功能
观看本次会议，了解 Amazon Redshift（PB 级 AWS 云数据仓库解决方案）的最新创新。 Amazon Redshift 使用户能够使用零 ETL 方法安全且经济高效地分析数据仓库、运营数据库、数据湖、第三方数据存储和流源中的数据，从而获得强大的见解。使用 Amazon Redshift 中的 SQL 轻松构建和训练机器学习模型，以生成预测分析并推动数据驱动的决策。了解 Amazon Redshift 的最新功能，通过近乎实时的数据访问、ML 等提高可靠性和洞察速度，所有这些功能都具有令人印象深刻的性价比。
ANT322 |通过将数据仓库迁移到 Amazon Redshift 实现分析现代化
观看本次会议，聆听 AWS 客户分享他们迁移到现代云数据仓库并使用 Amazon Redshift 进行分析的旅程。了解构建强大的分析和机器学习应用程序以及大规模运营同时保持低成本的最佳实践。
ANT211 |使用 Amazon Redshift 提供自助服务和近实时分析
为了保持竞争力，让整个组织的数据公民能够查看近乎实时的分析，而无需担心数据基础设施管理，这对您的业务至关重要。在本次会议中，了解您的数据用户如何使用 Amazon Redshift 和 AWS 流数据服务获得有关流数据的近乎实时的见解。探索使用灵活的查询工具和无服务器架构的解决方案，该架构带来智能自动化和扩展功能，并为最苛刻和不稳定的工作负载保持一致的高性能。
ANT325 | Amazon Redshift：云数据仓库十年的创新
指数级数据增长为数据从业者管理数据仓库带来了独特的挑战，这些数据仓库可以在成本限制内大规模支持高性能工作负载。 Amazon Redshift 在过去十年中不断创新，为您提供现代化的大规模并行处理云数据仓库，提供最佳的性价比、易用性、可扩展性和可靠性。在本次会议中，了解 Amazon Redshift 的技术创新，包括无服务器、AI/ML 支持的自主性和零 ETL 数据集成。了解如何使用 Amazon Redshift 构建数据网格架构来分析数据。
ANT326 |为您的组织设置基于零 ETL 的分析架构
ETL（提取、转换和加载数据）可能具有挑战性、耗时且成本高昂。 AWS 正在构建一个零 ETL 的未来，其功能包括流式摄取到数据仓库、联合查询以及跨数据库、数据湖和第三方数据源访问数据的连接器，而无需数据移动。在本次会议中，了解零 ETL 投资如何 亚马逊极光 与 Amazon Redshift 的零 ETL 集成可推动 AWS 数据服务之间的直接集成，使数据工程师能够专注于从数据中创造价值，而不是花费时间和资源构建管道。
ANT351 | [新发布] 多数据仓库通过 Amazon Redshift 数据共享进行写入
组织希望其团队能够通过简单、安全的方式来满足 ETL SLA、优化成本并就实时数据进行协作。通过 Amazon Redshift 数据共享提供多数据仓库写入，您可以同时写入多个仓库的同一数据库。参加本次会议，了解如何确保 ETL 作业按时、可预测地完成、与多个团队协作处理实时数据，以及如何利用这一新推出的功能更好地优化成本。
蚂蚁352 | [新发布] Amazon Redshift 查询编辑器中的 Amazon Q 生成 SQL
SQL 是数据分析的行业标准语言，通常需要用户花费大量时间来理解组织的复杂元数据，以便编写和执行复杂的 SQL 查询来获取数据洞察。参加本次会议，了解如何利用 Amazon Redshift 查询编辑器中的新 Amazon Q 生成 SQL 功能帮助组织内所有技能级别的 SQL 用户更快地获得见解。本次会议演示了此功能的工作原理以及如何使用简单的英语文本提示来构建有效的查询，包括复杂的多表联接或嵌套查询。
蚂蚁354 | [新发布] AI 支持的 Amazon Redshift Serverless 扩展和优化
Amazon Redshift Serverless 让您可以更轻松地运行任何规模的分析工作负载，而无需管理数据仓库基础设施。 Redshift Serverless 可帮助开发人员、数据科学家和分析师跨各种数据源构建报告、应用程序、机器学习模型等。在本次会议中，了解 Redshift Serverless 新的 AI 驱动的扩展和优化功能。这项新功能可主动适应工作负载变化，并通过智能预测查询模式和使用机器学习来应用定制的性能优化，从而提高一致的性价比。
SEC245 |简化并改进对 AWS 分析服务的访问控制
随着组织采用新的 AWS 服务，最终用户需要更多地访问各种 AWS 分析服务中的数据，以获取价值和见解。数据最终用户习惯于对其 AWS 应用程序进行无缝身份验证，而云管理员希望对其数据进行更精细、基于用户的访问控制。参加本次会议，了解如何使用新的 AWS IAM Identity Center 功能（称为可信身份传播）以及支持的 AWS 分析服务来简化和改进访问控制。还了解如何跨互连的 AWS 托管应用程序审核用户和基于组的访问活动，以便您可以更好地符合监管和主权要求。
Amazon Redshift 的新增功能
想要了解有关 Amazon Redshift 中推出的最新功能的更多信息？参考 Amazon Redshift 在 AWS re:Invent 2023 上宣布支持对所有数据进行分析 了解 2023 年 AWS re:Invent 上发布的所有 Amazon Redshift 发布公告
_______________________________________________________________________
关于作者
米娅·赫德 是 Amazon Redshift 的产品营销经理，Amazon Redshift 是一个完全托管、由 AI 驱动的云数据仓库，对于分析工作负载而言具有最佳性价比。
