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［速報］Amazon AuroraのOLTPとRedshiftのDWHを統合する「Amazon Aurora zero-ETL integration with Amazon Redshift」発表。AWS re:Invent 2022
Amazon Web Services（AWS）の年次イベント「AWS re:Invent 2022」が米ラスベガスで開催中です。 2日目の基調講演には、AWS CEOのAdam Selipsky氏が生バンドの演奏とともに登場しました。 Selipsky氏は、さまざまなデータを分析する上で多数の分析ツールのあいだでデータを転送しなければならない問題を指摘し、データ転送ツールであるETLがなくなることが同社のビジョンだと説明。 新サービスとして「Amazon Aurora zero-ETL integration with Amazon Redshift」を発表しました。 Amazon Auroraは高速なトランザクション処理を特徴とするリレーショナルデータベースであり、Amazon Redshiftは大規模データの高速分析を特徴とするデータウェアハウスのサービスです。 新サービス「Amaz
［速報］Amazon S3にファイルを置くとAmazon Redshiftに自動で取り込まれる「Amazon Redshift auto-copy from S3」発表
［速報］Amazon S3にファイルを置くとAmazon Redshiftに自動で取り込まれる「Amazon Redshift auto-copy from S3」発表 Amazon Web Services（AWS）は、米ラスベガスで開催中の年次イベント「AWS re:Invent 2022」で、Amazon S3からAmazon Redshiftへデータを自動的にコピーする新サービス「Amazon Redshift auto-copy from S3」を発表しました。 これによりETLやデータロードのためのツールなどを用いることなく、簡単にAmazon Redshiftへデータを流し込めるようになります。 Amazon S3にファイルを置くとRedshiftに自動で取り込まれる Amazon Redshiftは大規模なデータを保存し分析を行う、データウェアハウスの機能を提供するサービス
Amazon Redshift MLは、Amazon Redshiftクラスタから直接機械学習モデルを作成、トレーニング、デプロイすることが可能で、単純なSQLクエリを使用してモデルのトレーニングに使用するデータと、予測する出力値を指定することで、機械学習モデルを作成できる。 機械学習モデルの作成後は、指定されたデータをAmazon RedshiftからS3バケットへエクスポートし、Amazon SageMaker Autopilotを呼び出してデータを準備し、適切なビルド済みアルゴリズムを選択してトレーニングを行う。 トレーニングやコンパイルなど、関連するすべての処理が、Amazon Redshift、S3、SageMakerの連携によって行われ、モデルのトレーニングが完了すると、Amazon Redshift MLはSageMaker Neoでモデルをデプロイ用に最適化し、SQL関数と
AWS、SQL文で機械学習のモデル作成、トレーニング、推測まで実行できる「Amazon Redshift ML」正式リリース
AWS、SQL文で機械学習のモデル作成、トレーニング、推測まで実行できる「Amazon Redshift ML」正式リリース Amazon Web Servicesは、データウェアハウス機能などを提供するAmazon Redshiftの新機能として、SQL文を記述することで機械学習のトレーニングから推測まで実行できる「Amazon Redshift ML」の正式リリースを発表しました。 一般に、機械学習のモデルを作成し、トレーニングを行い、それを基に推論を行うには、機械学習のために用意されたサービスの使い方を覚え、学習データをローディングするといった操作が必要です。 AWSにも機械学習のためのサービスとして「Amazon Sagemaker」があり、データの準備やラベル付け、特徴抽出、モデル作成や選択、トレーニングなどのさまざまな機能を利用可能です。 例えばデータウェアハウスに格納されたデ
【速報】Amazon Redshift Serverless (Preview)が発表されました！ #reinvent | DevelopersIO
データアナリティクス事業本部コンサルティングチームの石川です。日本時間2021年12月1日深夜のAWS re:Invent 2021のAdam Selipskyさんのキーノートにて、Amazon Redshift Serverlessが発表されました。 Redshift Serverlessは、これまでのようなにクラスターをプロビジョニングすることなく分析クエリの実行を可能とし、利用費は使用されている場合のみ支払うサービスです。 Amazon Redshift Serverless の特長 サーバーレスならではの使いやすさ Amazon Redshiftクラスターをセットアップ、調整、管理することなく、データにアクセスして分析します。 使用量に応じた支払い Amazon Redshiftのクラス最高のSQL機能、業界をリードするパフォーマンス、レイクハウスアーキテクチャを使用して、データウ
Amazon Redshift Serverless が新機能を備えて一般公開開始 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon Redshift Serverless が新機能を備えて一般公開開始 昨年の re:Invent で、Amazon Redshift Serverless のプレビュー版を紹介しました。これは、データウェアハウスのインフラを管理しなくても、自由にデータを分析できるAmazon Redshift のサーバーレスオプションです。データを読み込んでクエリを実行するだけで利用でき、料金は使用した分だけです。これにより、利用頻度が少ない分析処理や夜間のみ実行されるワークロードなど、データウェアハウスを常時利用しないユースケースの場合に、より多くの企業がモダンデータ戦略を構築することができます。また、データ利用ユーザーが拡大している新しい部門において、データウェアハウスインフラストラクチャを所有せずに分析を実行したいというニーズにも適用でき
論文から垣間見るAmazon Redshiftの進化と深化 2022 #jawsug #bdjaws | DevelopersIO
データアナリティクス事業本部のコンサルティングチームの石川です。 本日は、2022年5月に発表された論文 「Amazon Redshift re-invented」を実際に読み、難しいところや弊社が実際に検証をした点を補足して解説します。普段はRedshiftの機能や使い方の解説が多く、あまり触れられることの少ないUnder the hoods 的なお話しようと思います。 本エントリはAWS Analytics Advent Calendar 2022の12/24（土）の記事です。 論文の詳細については、2022/12/19のBigData JAWS #22にて、登壇した資料をご覧ください。ブログの中では、紹介した機能についてのブログを紹介しています。 このブログをおすすめする人 オライリーの「データ指向アプリケーションデザイン」や「詳説データベース」とかを読むと、Redshiftの内部が
AWS、Aurora MySQLとRedshiftをほぼリアルタイムに同期する「Amazon Aurora MySQL zero-ETL integration with Amazon Redshift」正式版に。追加料金なしで利用可能
Amazon Web Services（AWS）は、Aurora MySQLとAmazon Redshiftのあいだでデータをほぼリアルタイムに同期する新サービス「Amazon Aurora MySQL zero-ETL integration with Amazon Redshift」（以下、zero-ETL）が正式版となったことを発表しました。 参考：［速報］Amazon AuroraのOLTPとRedshiftのDWHを統合する「Amazon Aurora zero-ETL integration with Amazon Redshift」発表。AWS re:Invent 2022 Amazon Auroraは高速なトランザクション処理を特徴とするリレーショナルデータベースであり、Amazon Redshiftは大規模データの高速分析を特徴とするデータウェアハウスのサービスです。ze
DynamoDBとAmazon Redshiftなど複数のデータベースを、1つのNewSQL「TiDB」で統合に成功［PR］
DynamoDBとAmazon Redshiftなど複数のデータベースを、1つのNewSQL「TiDB」で統合に成功［PR］ 現在、企業で使われているデータベースの主な役割は、会計や経理、受発注管理、製造管理など、社内業務を適切に管理することで経営を支援するためにデータを記録、分析するための基盤でしょう。 しかしそれに加えて現在急拡大しているのが、顧客との取引やコミュニケーションの履歴やアンケート結果、ソーシャルメディアのデータなど、さまざまな種類の膨大なデータを蓄積し分析することで、適切かつ効果的な顧客や顧客候補とのエンゲージメントを実現するためのデータの蓄積と分析基盤としての役割です。 データを活用して企業と顧客とのエンゲージメントを高めるサービス「MicoCloud」を提供するMicoworks社は、まさにこうした新しいデータベース基盤の実現と利用によって急成長している企業の1つです
Google、Lookerの買収完了を発表。ビッグデータ分析ツールとして引き続きAmazon Redshift、Azure SQL、Oracle、Teradataなどをサポートしていくと表明
Google、Lookerの買収完了を発表。ビッグデータ分析ツールとして引き続きAmazon Redshift、Azure SQL、Oracle、Teradataなどをサポートしていくと表明 GoogleはLookerの買収手続きが完了したことを発表しました。 Today, Google has completed its acquisition of @LookerData. Together, we’re excited to solve business problems for customers across all industries, wherever they are—be it on Google Cloud, in other public clouds, or on premises. Learn more → https://t.co/4AtRXjeT1t pic
Google BigQueryからAmazon Redshiftにデータを移行してみる | NHN テコラス Tech Blog | AWS、機械学習、IoTなどの技術ブログ
更新履歴 – 2020/1/8 記事内容の修正を行いました。 はじめに こんにちは。データサイエンスチームのmotchieです。 データウェアハウス(DWH)を使うことで、大規模なデータに対する高速なクエリ処理が実現し、BIを初めとした様々なデータ活用が可能になります。 クラウドDWHといえば、Amazon RedshiftやGoogle BigQueryなどが有名です。 re:Invent2019では、Redshiftの新機能 Amazon Redshift RA3 ノードが発表されました。 RA3ノードはAWS Nitro Systemベースの次世代コンピュートインスタンスで、頻繁にアクセスされるデータはノード上のSSD、それ以外はS3へ自動で配置されるマネージドストレージを備えています。 RA3ノードによって、以下のように、Redshiftは大きな進歩を遂げました。 ・従来のDS2ノ
Amazon Redshift Serverless 本番環境に向けた「設定をカスタマイズ」による環境構築手順 | DevelopersIO
データアナリティクス事業本部コンサルティングチームの石川です。「デフォルト設定を使用」で構築するのであれば、ワンクリック3分で構築可能です。 しかし、本番環境のように任意のVPCに構築するには「設定をカスタマイズ」による環境構築が必要です。 1つ目のRedshift Serverless環境の構築は、「デフォルト設定を使用」を用いた環境構築 もしくは「設定をカスタマイズ」による環境構築のいずれかです。2つ目以降は、下記のサーバーレスダッシュボードの[ワークグループを作成]から環境構築します。この手順は、「設定をカスタマイズ」とほぼ同じで、RPUの設定が追加されたものとそれほど変わりません。 本日は、Redshift Serverlessを構築するための設定項目の整理して、「設定をカスタマイズ」による環境構築する手順について解説します。 環境構築するための設定項目 最初にRedshift S
AWS、データウェアハウスをサーバレス化する「Amazon Redshift Serverless」や「Amazon EMR Serverless」など発表。AWS re:Invent 2021
AWS、データウェアハウスをサーバレス化する「Amazon Redshift Serverless」や「Amazon EMR Serverless」など発表。AWS re:Invent 2021 Amazon Web Services（AWS）は、Amazon Redshift ServerlessやAmazon EMR Serverlessなど4つのデータ分析サービスのサーバレス機能追加を、開催中のイベント「AWS re:Invent 2021」で発表しました（Amazon Redshift Serverlessの発表、Amazon EMR Serverlessの発表）。 Amazon Redshiftは大規模データを高速に分析するデータウェアハウスの機能をマネージドサービスとして提供するサービスです。SQL文を用いてデータベース内の構造化データやAmazon S3内の半構造化データなど
Amazon Redshift の 進化の歴史とこれから/redshift-evolution-2021
2021.04.06 Data Engineering Study #7「Redshift最新アップデートと活用事例」 講演資料「Amazon Redshift の進化の歴史とこれから」 https://forkwell.connpass.com/event/203403/ 更新: 2021.05.03 SUPER, Data Sharing GA に伴う変更 2021.05.28 Redshift ML GA に伴う変更
Amazon Redshift MLを使用することで、データウェアハウスユーザーが使い慣れたSQLコマンドで機械学習モデルを作成、トレーニング、デプロイ可能で、データの移動や新たなスキルの習得なしで、SQLによってAmazon SageMakerを活用できる。 Amazon Redshift MLを用いて、SQLで作成・トレーニングされたモデルは、クエリやレポートで直接チャーン予測や不正リスクスコアリングなどが可能で、Amazon SageMaker Autopilotでトレーニングデータに基づき、回帰、バイナリ、マルチクラス分類、線型モデルの中から最適なモデルを自動検出して調整を行う。 ほかにも、Xtreme Gradient Boosted tree（XGBoost）などのモデルタイプ、回帰や分類などの問題タイプ、プリプロセッサやハイパーパラメータを選択でき、パラメータを使用して、Am
Amazon Redshift to BigQuery migration: Overview | Google Cloud
Send feedback Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. Amazon Redshift to BigQuery migration: Overview This document provides guidance on migrating from Amazon Redshift to BigQuery, focusing on the following topics: Strategies for migration Best practices for query optimization and data modeling Troubleshooting tips User adoption guidance The objective
Introducing Amazon Redshift Serverless – Run Analytics At Any Scale Without Having to Manage Data Warehouse Infrastructure | Amazon Web Services
AWS News Blog Introducing Amazon Redshift Serverless – Run Analytics At Any Scale Without Having to Manage Data Warehouse Infrastructure We’re seeing the use of data analytics expanding among new audiences within organizations, for example with users like developers and line of business analysts who don’t have the expertise or the time to manage a traditional data warehouse. Also, some customers h
Amazon Aurora MySQL zero-ETL integration with Amazon Redshift is now generally available | Amazon Web Services
AWS News Blog Amazon Aurora MySQL zero-ETL integration with Amazon Redshift is now generally available “Data is at the center of every application, process, and business decision,” wrote Swami Sivasubramanian, VP of Database, Analytics, and Machine Learning at AWS, and I couldn’t agree more. A common pattern customers use today is to build data pipelines to move data from Amazon Aurora to Amazon R
Amazon Redshift 新しい圧縮エンコーディング『AZ64』とLZO、ZSTDの徹底比較 | DevelopersIO
Amazon Redshift 新しい圧縮エンコーディング『AZ64』とLZO、ZSTDの徹底比較 これまでは主に高速なLZO、高圧縮なZSTDの2つ圧縮エンコーディングをノードタイプやワークロードに応じて選択していましたが、新たに追加されたAZ64は高速と高圧縮な特性を兼ね備えています。今回は新たに追加されたAZ64について検証したいと思います。 Amazon Redshift が最適化されたストレージと高クエリパフォーマンス向けの新しい圧縮エンコーディングである AZ64 をリリース 以下、本文の抜粋です。 高い圧縮率と改善されたクエリパフォーマンスの達成を目的として設計された独自の圧縮エンコーディングである AZ64 が利用可能になりました。革新的な AZ64 アルゴリズムは、データ値の小さなグループを効率的に圧縮し、SIMD 命令を活用してデータを並列処理します。このエンコード
AWS announces Amazon Aurora MySQL zero-ETL integration with Amazon Redshift (Public Preview)
Amazon Aurora MySQL zero-ETL integration with Amazon Redshift is now available in public preview. This feature enables near real-time analytics and machine learning (ML) on petabytes of transactional data stored in Amazon Aurora MySQL-Compatible Edition. Data written into Aurora is available in Amazon Redshift within seconds, so you can quickly act on it without having to build and maintain comple
Amazon Redshiftがマテリアライズドビューの正式サポート開始。頻繁に実行されるクエリなどがより高速に
Amazon Redshiftがマテリアライズドビューの正式サポート開始。頻繁に実行されるクエリなどがより高速に Amazon Web Services（AWS）が提供しているデータウェアハウス向けデータベースのAmazon Redshiftで、新機能としてマテリアライズドビューの正式サポートが発表されました。 New #AWSLaunches! AWS Resource Access Manager is Now Available in the Middle East (Bahrain) Region Amazon Redshift introduces support for materialized views (Generally Available)https://t.co/lB0bBYdvnl pic.twitter.com/JRVhK3ekRc — Amazon Web S
【レポート】Amazon Redshift クエリパフォーマンスチューニング Deep Dive(AWS-36) #AWSSummit | DevelopersIO
【レポート】Amazon Redshift クエリパフォーマンスチューニング Deep Dive(AWS-36) #AWSSummit どーも、データアナリティクス事業本部コンサルティングチームのsutoです。 この記事は、5月26日に行われた AWS Summit Tokyo（2023）のセッション『Amazon Redshift クエリパフォーマンスチューニング Deep Dive(AWS-36) 』のセッションレポートとなります。 セッション概要 経験や勘に頼らず、Amazon Redshift のクエリのボトルネックをシステマチックに分析してチューニングする実践的な手法を紹介します。マネジメントコンソールやシステムテーブル・ビューから時間ベースでボトルネックを特定して、チューニングを行う手法を理論と実践の両面から実例を交えて紹介します。 スピーカー アマゾン ウェブ サービス ジャ
【アップデート】Amazon Redshift の新機能「Federated Query」でRDSとAuroraのPostgreSQLに直接クエリを実行できるようになりました #reinvent | DevelopersIO
こんにちは！DA事業本部の石川です！ re:Invent2019の12/3のキーノートでAmazon Redshiftが新たにAmazon Redshift 「Federated Query」をサポートしました。今回はキーノートの内容を中心にご紹介します。 New for Amazon Redshift – Data Lake Export and Federated Query Federated Queryとは？ RDSとAurora PostgreSQLのテーブルにRedshiftから直接アクセスできるようになりました。所謂、RedshiftからPostgreSQLに対してデータベースリンクする機能です。 この構文を使用して、RDSまたはAurora PostgreSQLデータベースからRedshiftクラスターに外部スキーマを追加できます。リンクはスキーマ毎に設定します。 CREA
[速報] 革新的な新しいハードウェアアクセラレーションキャッシュで他DWHよりも最大10倍高速化！ AQUA(Advanced Query Accelerator) for Amazon Redshift が発表されました #reinvent | DevelopersIO
現在米国ラスベガスで開催されている『AWS re:Invent 2019』。米国時間2019年12月03日(日本時間2019年12月04日深夜)、Amazon Redshiftに関する非常に興味深い機能が発表されました。それが当エントリでご紹介する『AQUA(Advanced Query Accelerator) for Amazon Redshift』です。 AQUA (Advanced Query Accelerator) for Amazon Redshift will change the way you use a data warehouse. A new distributed & hardware-accelerated cache brings 10x performance, compute+storage innovation, processors, scale o
![[速報] 革新的な新しいハードウェアアクセラレーションキャッシュで他DWHよりも最大10倍高速化！ AQUA(Advanced Query Accelerator) for Amazon Redshift が発表されました #reinvent | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/30e4fd4da6398509d426417b58b959bacddb47a1/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2019%2F12%2Faqua-for-amazon-redshift_1200x630.jpg)
クラウド環境におけるDWHの選択肢として、Redshiftはもはや珍しいものではなくなりましたが、弊社内の採用実績はそれほど多くはありませんでした。 本記事は元々そのような社内向けに、Redshiftの基本的な仕様をなるべく網羅的に理解できるようまとめたものです。 筆者について新卒でフューチャーに入社し、今年で8年目になります。 入社後は一貫して技術畑、オンプレミスのインフラに始まり、直近ではアプリケーションまで含めたプロジェクトの技術統括を担当しています。 私もかつては社内有数のAWSエンジニアを自負していましたが、最近は別の仕事のため少し遠ざかっており、クラウドの世界は日進月歩なこともあり知識をアップデートする必要を感じています。 ※この記事の準備中にもElastic Resizeがリリースされました。 本記事は私のリハビリも兼ね、ドキュメントのまとめだけでなく、実際に手を動かして振る
Amazon Aurora MySQLとAmazon Redshiftをニアリアルタイムに同期する「Amazon Aurora MySQL zero-ETL integration with Amazon Redshift」パブリックプレビュー
Amazon Aurora MySQLとAmazon Redshiftをニアリアルタイムに同期する「Amazon Aurora MySQL zero-ETL integration with Amazon Redshift」パブリックプレビュー Amazon Web Services（AWS）は、Amazon Aurora MySQLのデータをAmazon Redshiftにニアリアルタイムで同期させる新サービス「 Amazon Aurora MySQL zero-ETL integration with Amazon Redshift」（以下、ゼロETL）をパブリックプレビューとして提供開始したことを発表しました。 東京リージョンでも利用可能となっています。 OLTPのデータをほぼリアルタイムに分析可能に Amazon Auroraは高速なトランザクション処理を特徴とするリレーショナルデ
AQUA (Advanced Query Accelerator) – A Speed Boost for Your Amazon Redshift Queries | Amazon Web Services
AWS News Blog AQUA (Advanced Query Accelerator) – A Speed Boost for Your Amazon Redshift Queries Amazon Redshift already provides up to 3x better price-performance at any scale than any other cloud data warehouse. We do this by designing our own hardware and by using Machine Learning (ML). For example, we launched the SSD-based RA3 nodes for Amazon Redshift at the end of 2019 (Amazon Redshift Upda
New for Amazon Redshift – Data Lake Export and Federated Query | Amazon Web Services
AWS News Blog New for Amazon Redshift – Data Lake Export and Federated Query A data warehouse is a database optimized to analyze relational data coming from transactional systems and line of business applications. Amazon Redshift is a fast, fully managed data warehouse that makes it simple and cost-effective to analyze data using standard SQL and existing Business Intelligence (BI) tools. To get i
Amazon Web Services（AWS）は2021年6月1日、「Amazon Redshift ML」（以下、Redshift ML）を一般公開した。データウェアハウスサービス「Amazon Redshift」（以下、Redshift）のクラスタから、機械学習モデルの作成や学習、デプロイができる。 これまでRedshiftのデータを処理して機械学習モデルに与え、データウェアハウス内のデータを基にこのモデルに予測させるには手間がかかっていた。学習データをRedshiftから「Amazon S3」にエクスポートし、「Amazon SageMaker」などの学習プロセスを設定する必要があったからだ。Redshift MLを利用すると、これらの処理をSQL文で指定でき、自動実行が可能になる。 処理の流れはどうなっているのか Redshift MLのSQL文を実行すると、Redshift M
[新機能] Amazon Redshift Federated QueryがGAになったので試してみました | DevelopersIO
昨年のre:Invent2019で発表されたAmazon RedshiftのFederated QueryがGA（Generally Available：正式リリース）になりました！クラスタバージョン1.0.14677から利用可能なので早速試してみました。 Amazon Redshift Federated Querying is Now Available! 1⃣What's New - https://t.co/dbZjTSTX2z 2⃣Use Cases - https://t.co/y8NS5JaMhC 3⃣Getting Started Using CloudFormation - https://t.co/Pz9wmqK29d pic.twitter.com/ghi8O9m6JS — Jeff Barr ☁️ (@ ? ) (@jeffbarr) April 16, 2020
Amazon Redshift now supports Canonical Name (CNAME) or custom domain name, an easy-to-read Domain Name System (DNS) record that routes SQL client connections to either the endpoint of your Amazon Redshift cluster or Amazon Redshift Serverless workgroup. With CNAME, you don’t need to expose your Redshift endpoint in the database connection, which enhances your security and it’s easier to recall and
週刊Railsウォッチ: Ruby 3.1のエラー表示改善、言語の「プリミティブ」を探る、Amazon Redshift Serverlessほか（20211215後編）｜TechRacho by BPS株式会社
こんにちは、hachi8833です。明日はRubyWorld Conference 2021ですね。 RubyWorld Conference 2021 いよいよ明日開催です！ https://t.co/sDklVFyV6h — 株式会社万葉 (@everyleaf) December 15, 2021 週刊Railsウォッチについて 各記事冒頭には🔗でパーマリンクを置いてあります: 社内やTwitterでの議論などにどうぞ 「つっつきボイス」はRailsウォッチ公開前ドラフトを（鍋のように）社内有志でつっついたときの会話の再構成です👄 お気づきの点がありましたら@hachi8833までメンションをいただければ確認・対応いたします🙏 TechRachoではRubyやRailsなどの最新情報記事を平日に公開しています。TechRacho記事をいち早くお読みになりたい方はTwitterに
Amazon Redshift now provides a serverless option (preview) to run and scale analytics without having to provision and manage data warehouse clusters. With Amazon Redshift Serverless, all users including data analysts, developers, and data scientists can now use Amazon Redshift to get insights from data in seconds. Amazon Redshift Serverless automatically provisions and intelligently scales data wa
Amazon Redshift事例祭り 2020での発表資料です。Redshiftをデータ活用基盤の中心で使っていくうえで特に障害となった4つの課題について解決策を述べます。
amazon-redshift-python-driverを使ってPythonからRedshiftに接続する | DevelopersIO
データアナリティクス事業本部の森脇です。 本日AWSから、PythonのRedshiftドライバーに関する情報 がアナウンスされました。 元々クローズドで開発されていたドライバーがOSS化され、amazon-redshift-python-driver という名称で一般公開されました。 以下の特徴をそなえています。 Apache 2.0 License Pure Pythonライブラリ Database API 2.0 準拠 pandas, numpyと簡単に連携可能 今まではpsycopg2を使うことが一般的でしたが、今後はこちらのドライバーを使うのが良さそうですね。 早速試してみました。 (pythonのバージョンは3.8.3で試しています) インストール pipを使ってインストールできます。 [tmp]$ python --version Python 3.8.3 [tmp]$ rm
AWS Glue visual ETL now supports new native Amazon Redshift capabilities
AWS Glue Studio now supports new native Amazon Redshift connector capabilities: browse Amazon Redshift tables directly in Glue Studio, add native Redshift SQL, execute common operations while writing to Amazon Redshift including drop, truncate, upsert, create or merge. AWS Glue Studio offers a visual extract-transform-and-load (ETL) interface that helps ETL developers to author, run, and monitor A
Amazon Redshift Update – Next-Generation Compute Instances and Managed, Analytics-Optimized Storage | Amazon Web Services
AWS News Blog Amazon Redshift Update – Next-Generation Compute Instances and Managed, Analytics-Optimized Storage We launched Amazon Redshift back in 2012 (Amazon Redshift – The New AWS Data Warehouse). With tens of thousands of customers, it is now the world’s most popular data warehouse. Our customers enjoy consistently fast performance, support for complex queries, and transactional capabilitie
[速報] Amazon Aurora PostgreSQL, Amazon DynamoDB, Amazon RDS for MySQL で Amazon Redshift とのゼロ ETL が発表されました (Preview) #AWSreInvent | DevelopersIO
AWS事業本部の森田です。 本日より、Amazon Aurora PostgreSQL, Amazon DynamoDB, Amazon RDS for MySQL で Amazon Redshift とのゼロ ETL がプレビューで利用できるようになりました！ ゼロ ETL ゼロ ETLを利用することで、Amazon Redshift から各データベースのデータにアクセスして、ほぼリアルタイムの分析や機械学習が可能となります。 また、「ゼロ」と名前についているように ETL オペレーションを実行する複雑なデータパイプラインの構築なしで上記が実現可能となります。 ゼロ ETL については、昨年の reInvent で発表されたサービスととなっており、Aurora MySQL で一足先に一般提供を開始となっております。 プレビュー対象 以下のデータベース・リージョンで新たにプレビューでの利用
![[速報] Amazon Aurora PostgreSQL, Amazon DynamoDB, Amazon RDS for MySQL で Amazon Redshift とのゼロ ETL が発表されました (Preview) #AWSreInvent | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/c0c8f1dccd67ca316ff12f7da2a99cc2164a5d37/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F11%2Fimage-2-5.png)
データウェアハウスとして使う Amazon Redshift について | MEDLEY Developer Portal
2019-07-01データウェアハウスとして使う Amazon Redshift についてはじめにこんにちは。開発本部の阪本です。 今回は私が社内勉強会(TechLunch)にて Amazon Redshift(以下 Redshift)についてお話した内容を紹介させていただきます。 Redshift とは概要Redshiftとは AWS サービスが提供しているデータウェアハウスで、高可用/高パフォーマンス/柔軟なスケーラビリティを実現しているのが特徴です。 競合としてはBigQueryやHadoop、また同じ AWS サービスではAmazon Athenaも同様の位置付けになると思います。 データベースとしての特徴Redshift の特徴として、列志向型データベースという点があります。 MySQL のようなリレーショナルデータベースはデータを行（レコード）単位で保持している事に対し、Red
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SQLで機械学習モデルを作れる「Amazon Redshift ML」が一般提供に
AWS、DWHサービスのサーバーレス版「Amazon Redshift Serverless」を一般提供開始
「Amazon Redshift ML」プレビュー公開、SQLで機械学習モデルの作成・トレーニング・デプロイが可能に
Amazon Redshiftの仕様を調べてみた | フューチャー技術ブログ
Amazon Redshift MLが一般公開、SQLでAIモデルの学習や予測が可能に
Amazon Redshift announces support for CNAME
Announcing Amazon Redshift Serverless (Preview)
Amazon Redshift事例祭り2020 - ぼくのかんがえたさいきょうのデータ活用基盤
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