Che cos'è Amazon (AWS) Redshift?

La guida definitiva all'integrazione dei dati
David Liu
Ultimo aggiornamento 19 dicembre 2023
18 minuti di lettura
David Liu

Amazon Redshift è uno dei data warehouse e servizi di analisi cloud più utilizzati dalle aziende, soprattutto per la sua facilità d'uso e la capacità di gestire exabyte di dati a velocità fulminea, oltre che per essere molto più conveniente rispetto ad altre soluzioni di data warehouse. Gestito da Amazon Web Services (AWS), Amazon Redshift è utilizzato per diversi casi d'uso aziendali, come l'alimentazione di strumenti di business intelligence, analisi operative e analisi del comportamento degli utenti. Se state considerando Amazon Redshift per ottimizzare l'analisi dei dati, ecco una breve panoramica.

Che cos'è Amazon (AWS) Redshift?

Amazon Redshift è un servizio di data warehouse su scala petabyte completamente gestito da Amazon Web Services (AWS) che consente un'analisi dei dati rapida ed economica utilizzando SQL standard e gli strumenti di business intelligence esistenti.

Icona Amazon Redshift - Che cos'è Amazon Redshift?

Amazon Redshift consente di interrogare e combinare dati strutturati e semi-strutturati su scala petabyte nel database operativo, nel data warehouse e nel data lake utilizzando SQL standard. È possibile salvare i risultati delle query in un data lake S3 utilizzando formati aperti, come Apache Parquet o Optimized Row Columnar (ORC), che consentono di eseguire ulteriori query analitiche. Utilizza la tecnologia Massively Parallel Processing (MPP) e, come la maggior parte dei servizi AWS, è facile da implementare con pochi clic, con molte opzioni per importare i dati. Sono inoltre disponibili numerosi tutorial che aiutano a capire rapidamente come rendere operativo un cluster Redshift in pochi minuti. Offre prestazioni elevate e rapide, un imperativo per le aziende di oggi.

È anche nota per i suoi prezzi vantaggiosi. AWS afferma che Amazon Redshift ha un rapporto prezzo-prestazioni fino a 3 volte migliore rispetto ad altri data warehouse cloud e che il vantaggio in termini di prezzo-prestazioni migliora con l'espansione da gigabyte a petabyte. Come ci riesce? Sfruttando l'hardware proprietario e l'apprendimento automatico (ML), il database Redshift utilizza il sistema AWS Nitro per accelerare la compressione e la crittografia dei dati, analizzare le query e gli algoritmi di ottimizzazione dei grafici per organizzare e archiviare automaticamente i dati per ottenere risultati eccezionalmente veloci.

Inoltre, Amazon offre AQUA (Advanced Query Accelerator) che è una cache distribuita e accelerata via hardware che consente di eseguire le query sui dati di Redshift a una velocità fino a 10 volte superiore a quella di altri data warehouse cloud . Accelera le operazioni di scansione, filtraggio e aggregazione e Amazon riferisce che in futuro accelererà altre operazioni.

Nel complesso, Amazon Redshift è facile da usare, gestisce le enormi quantità di big data che le aziende generano e consumano e allevia la necessità di gestire l'infrastruttura.

Quali sono i casi d'uso più adatti per AWS Redshift?

AWS Redshift è uno strumento potente nel campo dell'analisi dei dati, in grado di soddisfare diverse esigenze grazie alle sue capacità di data warehousing su scala petabyte. La sua versatilità brilla in vari scenari:

  • Business Intelligence: Le aziende possono eseguire rapidamente query complesse su vasti insiemi di dati. Ad esempio, una catena di vendita al dettaglio potrebbe utilizzare Redshift per analizzare l'andamento delle vendite nelle varie stagioni e regioni.
  • Analitica operativa: Redshift eccelle nell'elaborazione di dati semi-strutturati. I team IT, ad esempio, possono analizzare i log delle applicazioni per individuare le inefficienze del sistema o identificare le funzioni più diffuse delle app.
  • Condivisione dei dati: L'ambiente sicuro di Redshift facilita la collaborazione sui dati. Un'azienda farmaceutica può condividere i dati di ricerca con i laboratori partner, garantendo sicurezza e accessibilità.
  • Analisi predittiva: L'integrazione con Amazon SageMaker consente alle aziende di esplorare l'apprendimento automatico. Un'azienda finanziaria potrebbe prevedere l'andamento del mercato azionario in base ai dati storici e alle condizioni di mercato attuali.
  • Transizione ai Big Data: Le organizzazioni che passano da sistemi tradizionali a soluzioni cloud trovano la scalabilità di Redshift inestimabile. Le aziende del settore dei media, che hanno a che fare con grandi quantità di dati video, possono archiviare e recuperare i contenuti in modo efficiente.

In sostanza, che siate una startup in erba o un'azienda consolidata, AWS Redshift offre una soluzione su misura per sfruttare il potenziale dei vostri dati. La sua adattabilità garantisce che settori diversi, dalla sanità all'intrattenimento, possano prendere decisioni guidate dai dati con fiducia.

Quali sono i vantaggi dell'utilizzo di Amazon Redshift?

Perché utilizzare Amazon Redshift?

Amazon Redshift si distingue come soluzione olistica di data warehousing, in grado di offrire una serie di vantaggi su misura per rispondere alle diverse sfide dei dati. Ecco un'esplorazione approfondita dei suoi molteplici vantaggi:

  • Sicurezza robusta: Amazon è alla guida della sicurezza di cloud , consentendo agli utenti di concentrarsi sulla salvaguardia delle proprie applicazioni. Le caratteristiche principali comprendono:
    • Controllo degli accessi: Stabilire chi accede ai dati e in che misura.
    • Crittografia dei dati: Assicuratevi che i vostri dati siano protetti sia durante il trasporto che a riposo.
    • Virtual Private Cloud (VPC): Stabilire un ambiente isolato per operazioni sicure sulle risorse.
    • Backup automatici: Con Redshift, il backup dei dati viene eseguito automaticamente su più sedi, garantendo l'integrità e la disponibilità dei dati.
  • Automazione efficiente: Redshift trasforma le attività di routine, offrendo l'automazione di attività come la generazione di report programmati, la supervisione di audit o l'esecuzione di manutenzioni regolari.
  • Scalabilità dinamica: La scalabilità di Redshift è una testimonianza della sua adattabilità. Non si limita a scalare, ma lo fa in modo intelligente. Quando il carico di lavoro aumenta o diminuisce, Redshift si adatta in tempo reale, assicurando sempre la giusta quantità di risorse. Questa regolazione dinamica consente alle aziende di gestire i picchi di carico dei dati senza dover ricorrere a un overprovisioning e a costi inutili.
  • Integrazione perfetta: Le capacità di integrazione di Redshift sono duplici. Naturalmente, si fonde senza sforzo con altri servizi Amazon. Tuttavia, la sua API estende questa armonia alle applicazioni di terze parti. Piattaforme come SnapLogic elevano questa integrazione. Con iPaaS (Integration Platform as a Service) di SnapLogic, le aziende possono automatizzare i processi di integrazione, creare pipeline di dati con facilità e consentire anche ai membri del team non tecnici di integrare i dati secondo le necessità.
  • Un vivace ecosistema di partner: L'ampio ecosistema di partner di AWS offre una ricca selezione di applicazioni e servizi di terze parti. Sia che siate alla ricerca di strumenti di nicchia o di servizi di implementazione esperti, la rete di partner AWS è un serbatoio di risorse.

In sintesi, Amazon Redshift non è solo un altro data warehouse: è uno strumento completo progettato per rivoluzionare la gestione, l'analisi e l'estrazione di valore dei dati per le aziende.

Qual è il modello di prezzo di Amazon Redshift?

Amazon Redshift offre un modello di prezzi flessibile e conveniente che si distingue per la sua adattabilità alle varie esigenze aziendali. Ecco una ripartizione dettagliata:

  • Efficienza dei costi: Una delle principali attrattive di Redshift è il suo prezzo competitivo. Amazon sostiene che Redshift opera a costi inferiori rispetto ad altri data warehouse. A partire da soli 0,25 dollari l'ora (dal 2021), può scalare per ospitare petabyte di dati e supportare migliaia di utenti.
  • Diverse opzioni di prezzo:
    • Pay-as-you-go: questo modello consente alle aziende di pagare solo per le risorse utilizzate, garantendo una gestione ottimale dei costi.
    • Prezzi su richiesta: Con questo modello, le aziende possono optare per una tariffazione che si adegua in base all'utilizzo, garantendo flessibilità senza impegni a lungo termine.
    • Modelli aggiuntivi: Amazon Redshift offre altre strutture di prezzo personalizzate in base a specifiche esigenze aziendali, garantendo alle organizzazioni la possibilità di scegliere la soluzione più adatta alle proprie necessità.
  • Calcolatore dei prezzi: Per aiutare le aziende a comprendere le spese potenziali, Amazon offre il calcolatore dei prezzi di AWS Redshift. Questo strumento fornisce una chiara ripartizione dei costi, aiutando le aziende a stanziare il budget in modo efficace.
  • Guida ai prezzi di Amazon: Per chi è nuovo nell'ecosistema AWS o per chi vuole capire le sfumature dei prezzi di Redshift, Amazon mette a disposizione delle guide per orientarsi tra le varie opzioni di prezzo disponibili.

In sostanza, il modello di prezzi di Amazon Redshift è stato progettato all'insegna della flessibilità, per soddisfare sia le startup con un budget limitato sia le grandi aziende con grandi esigenze di dati. Le varie opzioni di prezzo assicurano che le aziende possano trovare un modello che si allinei ai loro requisiti finanziari e operativi.

Come fa Amazon Redshift a gestire operazioni di dati su larga scala?

Amazon San Francisco Loft - Che cos'è Amazon (AWS) Redshift?

La bravura di Amazon Redshift non si limita alle sue capacità di data warehousing, ma è anche rinomata per la sua capacità di gestire ed elaborare grandi quantità di dati senza soluzione di continuità. Vediamo come Redshift gestisce le operazioni su larga scala:

  • I nodi di calcolo e il loro ruolo: Il cuore delle capacità di elaborazione dei dati di Redshift sono i nodi di calcolo. Questi nodi sono responsabili dell'archiviazione dei dati e dell'esecuzione dei componenti delle query. Quando i volumi di dati crescono, Redshift può aggiungere altri nodi di calcolo, assicurando che l'elaborazione dei dati rimanga efficiente indipendentemente dalla scala.
  • Integrazione con Amazon S3: Amazon Redshift lavora in tandem con Amazon S3, un servizio di storage a oggetti altamente scalabile. Questa integrazione consente di importare ed esportare i dati in modo efficiente, assicurando che i set di dati di grandi dimensioni possano essere spostati senza problemi tra Redshift e S3.
  • Database relazionale con PostgreSQL: Il database relazionale di Redshift è costruito sulla base di PostgreSQL, il che significa che eredita le robuste funzionalità di PostgreSQL. Questa base consente a Redshift di gestire con facilità query complesse su set di dati di grandi dimensioni.
  • Concurrency e DynamoDB: la funzione di concurrency scaling di Redshift garantisce l'esecuzione simultanea di più query senza che le prestazioni diminuiscano. Inoltre, l'integrazione con DynamoDB consente l'analisi dei dati in tempo reale, rendendo possibile l'analisi di grandi quantità di dati in tempo quasi reale.
  • IAM e sicurezza: Con l'Identity and Access Management (IAM), Redshift garantisce che l'accesso ai dati sia controllato e sicuro. L'IAM consente la creazione di criteri che stabiliscono chi può accedere a Redshift e quali azioni può eseguire.
  • Operazioni serverless e basate su Cloud: L'architettura serverless di Redshift fa sì che le aziende non debbano preoccuparsi della gestione dell'infrastruttura. Essendo basata su cloud, offre la flessibilità di scalare le risorse in base alla domanda, garantendo l'efficienza dei costi.
  • Integrazione con i servizi AWS: Le capacità di calcolo di Redshift cloud sono potenziate dall'integrazione con vari servizi AWS. Che si tratti di RDS per i database relazionali, di IAM per la gestione degli accessi o di Redshift Spectrum per l'analisi dei dati su scala exabyte, Redshift funziona perfettamente con le altre offerte AWS.
  • Connettività con JDBC e ODBC: Redshift supporta sia i connettori JDBC che ODBC, garantendo l'integrazione con un'ampia gamma di applicazioni e strumenti.

In conclusione, la capacità di Amazon Redshift di gestire operazioni di dati su larga scala deriva dalla sua solida architettura, dalle capacità di integrazione e dal supporto del vasto ecosistema di AWS. Che si tratti di elaborare petabyte di dati o di garantire analisi in tempo reale, Redshift è in grado di gestire le sfide delle moderne aziende basate sui dati.

In che modo Amazon Redshift garantisce prestazioni e sicurezza ottimali nell'ambito di cloud computing?

Navigando nel vasto panorama dell'cloud computing, Amazon Redshift emerge come un faro per le aziende che vogliono sfruttare la potenza dei loro dati. Vediamo come Redshift garantisce prestazioni e sicurezza in questo settore:

  • Sfruttare i nodi di calcolo per l'efficienza: L'architettura di Redshift è costruita attorno ai nodi di calcolo, che sono fondamentali per l'archiviazione dei dati e l'esecuzione delle query. Al crescere della quantità di dati, Redshift può aumentare dinamicamente il numero di nodi, garantendo prestazioni costanti indipendentemente dal volume dei dati.
  • Sfruttare la potenza di Amazon S3: La sinergia di Redshift con Amazon S3 è innegabile. Questa integrazione facilita il trasferimento rapido dei dati, rendendo possibile la gestione di grandi insiemi di dati con facilità.
  • La Fondazione PostgreSQL: Il sistema di database relazionale di Redshift si basa su PostgreSQL. Questo garantisce che, anche quando si tratta di strutture di dati tradizionali, Redshift possa eseguire query complesse in modo efficiente.
  • La concorrenza e i suoi vantaggi: Con l'aumento della richiesta di dati, la concorrenza diventa fondamentale. La capacità di Redshift di gestire più query contemporaneamente, unita all'integrazione con DynamoDB, garantisce un'analisi dei dati in tempo reale.
  • IAM: un pilastro della sicurezza: L'impegno di Redshift per la sicurezza è evidente nell'integrazione con Identity and Access Management (IAM). Questo strumento consente alle aziende di definire precise autorizzazioni di accesso, assicurando che i dati rimangano nelle mani giuste.
  • Flessibilità on-premises e Cloud: Redshift supporta sia le implementazioni on-premises che quelle basate su cloud. Questa flessibilità garantisce alle aziende la possibilità di scegliere un modello di distribuzione in linea con le proprie esigenze operative.
  • Operazioni serverless per la scalabilità: L'architettura serverless di Redshift è una svolta epocale. Elimina la necessità di gestire l'infrastruttura, consentendo alle aziende di concentrarsi sull'analisi dei dati.
  • Integrazione perfetta con i servizi AWS: L'abilità di Redshift nell'cloud computing è amplificata dalla sua perfetta integrazione con una suite di servizi AWS, da RDS per i database relazionali a Redshift Spectrum per l'analisi estesa dei dati.
  • Opzioni di connettività con JDBC e ODBC: L'integrazione è un gioco da ragazzi con Redshift, grazie al supporto dei connettori JDBC e ODBC, che garantiscono la compatibilità con una miriade di applicazioni.
  • SSL e gruppi di sicurezza: Redshift impiega SSL per le connessioni crittografate e utilizza i gruppi di sicurezza per definire le regole di accesso, rafforzando ulteriormente il suo quadro di sicurezza.
  • Python, Microsoft e oltre: Che si tratti di eseguire script Python o di integrarsi con strumenti Microsoft, la gamma di compatibilità di Redshift è vasta e risponde a diverse esigenze aziendali.

In sostanza, l'impegno di Amazon Redshift per le prestazioni e la sicurezza nel regno dell'cloud computing è incrollabile. La sua solida architettura, combinata con l'ampio ecosistema AWS, assicura che le aziende possano navigare con fiducia nei loro viaggi guidati dai dati.

Amazon Redshift vs Amazon S3: Un confronto completo

Amazon Redshift e Amazon Simple Storage Solutions (S3) sono due delle più popolari soluzioni di archiviazione dei dati fornite da Amazon Web Services (AWS). Entrambe sono progettate per l'archiviazione dei dati, ma hanno scopi diversi e sono ottimizzate per casi d'uso diversi. Ecco un confronto dettagliato per aiutarvi a capire le loro caratteristiche e funzionalità distinte:

  1. Scopo e tipo di dati
    • Amazon Redshift: Utilizzato principalmente per i dati strutturati, Redshift è simile a un data warehouse cloud . Offre strumenti per l'analisi in tempo reale e predittiva. I dati all'interno di Redshift devono essere strutturati in un formato predefinito.
    • Amazon S3: S3 è versatile ed è in grado di ingerire dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati. Funziona più che altro come un lago di dati, in grado di immagazzinare dati da varie fonti, tra cui video, immagini e file di log.
  2. Categoria di archiviazione dei dati
    • Amazon Redshift: Database colonnare e data warehouse, Redshift è ottimizzato per l'elaborazione analitica online (OLAP). Il suo storage colonnare facilita l'aggregazione dei dati, consentendo agli analisti di eseguire rapidamente query complesse.
    • Amazon S3: S3 è una soluzione di archiviazione a oggetti, ideale per memorizzare diversi tipi di dati. È comunemente utilizzato nelle pipeline di dati Extract, Transform, Load (ELT).
  3. Casi d'uso
    • Amazon Redshift: Dato che i dati all'interno di Redshift sono già strutturati, fornisce rapidamente approfondimenti e previsioni. Può alimentare direttamente i dati negli strumenti di business intelligence.
    • Amazon S3: S3 viene utilizzato dalle organizzazioni per consolidare grandi volumi di dati di vario formato in un unico repository. Gli strumenti analitici possono poi essere utilizzati su questi dati per ricavarne informazioni. I data lake, come S3, sono preferiti per la loro capacità di gestire dati non strutturati, la flessibilità, l'economicità e la capacità di archiviare elevati volumi di dati per l'analisi predittiva.
  4. Struttura dei costi
    • Amazon Redshift: Funziona con un modello di pagamento orario, a partire da 0,25 dollari l'ora. Il prezzo varia in base al tipo di nodo e al numero di nodi del cluster.
    • Amazon S3: Offre un modello di pagamento in base all'utilizzo, che lo rende un'opzione di archiviazione conveniente. Gli utenti pagano solo per quello che consumano, senza costi minimi. I data lake, come S3, si rivelano spesso più convenienti per le aziende con dati diversi e voluminosi.

In conclusione, mentre Amazon Redshift è adatto all'analisi dei dati strutturati in un ambiente di magazzino, Amazon S3 offre una soluzione di archiviazione flessibile per un'ampia gamma di tipi di dati in un ambiente di data lake. La scelta tra i due dipende in larga misura dalle specifiche esigenze di archiviazione e analisi dei dati di un'organizzazione.

È possibile integrare Amazon Redshift con SnapLogic?

Come già detto, è necessario integrare le fonti di dati in modo da automatizzare il processo in tempo reale. SnapLogic consente di integrare facilmente i dati con diversi connettori precostituiti, senza dover ricorrere ai data scientist. SnapLogic si integra con l'API di Redshift, in modo da garantire che i processi di data warehousing siano automatizzati e veloci.

SnapLogic e Amazon Redshift hanno unito le forze per semplificare l'integrazione dei dati e il data warehousing attraverso cloud. Insieme, SnapLogic e AWS consentono alle organizzazioni di sbloccare intuizioni critiche ed efficienze operative attraverso la democratizzazione dei dati, aumentando la capacità dell'organizzazione di scalare, rispondere e competere efficacemente. Con SnapLogic e AWS, i dati fluiscono in modo sicuro, senza attriti o impedimenti, in tutta l'organizzazione, indipendentemente dalla fonte o dall'applicazione, portando il meglio di cloud ai clienti Amazon.

SnapLogic è un partner certificato per l'integrazione nativa con Amazon Redshift Console. Utilizzando SnapLogic, è possibile accelerare l'onboarding dei dati e produrre preziosi insight in pochi minuti, nonché spostare rapidamente i dati da centinaia di applicazioni, tra cui Salesforce, Workday, ServiceNow, Google Analytics, Facebook Ads, Slack, Jira, Splunk e Marketo in un data warehouse Amazon Redshift, in modo efficiente e semplificato.

Per saperne di più su come SnapLogic e Amazon Redshift lavorano insieme.

Domanda banale: Come è nato il nome Amazon Redshift?

Sicuramente avrete cercato "redshift" su Google e vi sarete imbattuti in molti discorsi sullo spazio, sugli universi in espansione e sulla NASA (anche noi!). Ma cos'è esattamente un "redshift"? In fisica, un redshift è un aumento della lunghezza d'onda e una corrispondente diminuzione della frequenza e dell'energia dei fotoni della radiazione elettromagnetica, come la luce. (In astronomia, le cause principali di un redshift sono tre:

  1. La radiazione viaggia tra oggetti distanti che si allontanano (un redshift relativistico, come un effetto doppler relativistico).
  2. La radiazione viaggia verso un oggetto che si trova in un potenziale gravitazionale più debole - un redshift gravitazionale.
  3. La radiazione viaggia in uno spazio in espansione, come l'espansione dell'universo - un redshift cosmologico. Per inciso, la legge di Hubble (dal nome di Edwin Hubble) è l'osservazione che tutte le sorgenti luminose sufficientemente distanti mostrano un redshift corrispondente alla loro distanza dalla Terra.

Perché AWS lo ha chiamato Redshift? Secondo Google, non ha nulla a che fare con la fisica, ma con la volontà di allontanarsi dal marchio rosso aziendale del concorrente Oracle, letteralmente allontanandosi dal rosso di Oracle, alias "Redshift". Intelligente, eh?

La guida definitiva all'integrazione dei dati
Vicepresidente del marketing aziendale di SnapLogic
David Liu
Ex responsabile marketing prodotti senior presso SnapLogic
Cos'è il Data Warehousing di Amazon Redshift?

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