在当今的现代世界中，大数据和数据分析是各种公司使用的一些最受欢迎的按需技术。 它们在过去看起来像是创新，但今天它们是为数百万客户提供服务的最需要的工具之一。
其中最著名和最著名的数据仓库之一是 Amazon Redshift，简而言之，它是由 Amazon Web Services (AWS) 提供的基于云的大数据存储解决方案。 它允许公司将 PB 级的数据存储在可以并行查询的易于访问的“集群”中。
在本文中，您将了解为什么 Amazon Redshift 非常适合寻求技术可扩展性且成本可控的公司。 跟进！
关于 Amazon Redshift
Amazon Redshift 是由 Amazon 作为云服务提供的完全托管的大型数据仓库。
在这种情况下，完全托管意味着最终用户可以免除与托管、维护和确保始终运行的数据仓库的可靠性相关的所有活动。
Amazon Redshift 提供与 Postgres 兼容的查询层，并与最常用的基于 SQL 的工具和数据智能应用程序兼容。
除了数据仓库服务之外，AWS 还提供了另一项名为 Redshift Spectrum 的服务，该服务用于对 S3 数据执行 SQL 查询——此服务不在此处介绍，因为它是一个根本不同的概念。
在考虑使用像主干数据仓库这样的托管第三方服务时，数据架构师的第一个争论点将是构建服务的基础，特别是因为基础对服务的构建方式具有关键影响。会在各种情况下表现。
简而言之，Amazon Redshift 专为大数据而设计，并且由于其模块化节点设计而可以轻松扩展。 凭借其多层结构，它允许同时处理多个查询，从而减少等待时间。
关于 Amazon Redshift 可扩展性
使完全托管的数据仓库服务有价值的最关键因素之一是其扩展能力。 从这个意义上说，Amazon Redshift 可以快速扩展，客户可以根据工作负载高峰时间选择容量范围。
它支持两种类型的缩放操作：
- 经典调整大小： 第一个是经典的调整大小，它允许客户端在几个小时内添加节点。 经典调整大小适用于所有节点类型。
- 弹性调整大小： 弹性调整大小可实现更快的缩放操作，但仅适用于 DC1 节点类型以外的节点。 也就是说，在弹性调整大小操作期间有一小段时间，数据库将无法用于查询。
Redshift 还允许您通过从快照中快速恢复数据来轮换集群。 当客户需要添加计算资源来支持高并发时，这非常有用。
→ 另请阅读： 在 Autoglass 上实施 Amazon Redshift!
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