Amazon Web Services bietet eine breite Palette von Services, mit denen Sie Big Data-Analyseanwendungen schnell und einfach erstellen und bereitstellen können. Sie erhalten mit AWS schnell Zugriff auf flexible und kostengünstige IT-Ressourcen. Profitieren Sie von einer raschen Skalierung praktisch aller Big Data-Anwendungen, einschließlich Data Warehouses, Clickstream-Analysen, Betrugserkennung, Empfehlungsfunktionen, ereignisgesteuertem Extrahieren, Transformieren und Laden, serverloser Datenverarbeitung und Internet-der-Dinge-Verarbeitung. Mit AWS ist vorab keine großer Zeit- und Kostenaufwand für den Aufbau und die Verwaltung der Infrastruktur erforderlich. Stattdessen haben Sie die Möglichkeit, den optimalen Ressourcentyp in der passenden Größe bereitzustellen, um Ihre Big Data-Analyseanwendungen auszuführen. Sie können nahezu unmittelbar auf so viele Ressourcen wie nötig zugreifen und zahlen nur für das, was Sie nutzen.
Sie können praktisch jede beliebige Big Data-Analyseanwendung erstellen und jegliche Arbeitslast ungeachtet des Volumes, der Geschwindigkeit und der Datenvielfalt unterstützen. Mit jährlich über 50 neuen Services und Hunderten von neuen Funktionen bietet AWS alles, was Sie zum Erfassen, Speichern, Verarbeiten, Analysieren und Visualisieren von Big Data in der Cloud benötigen.
Verwaltetes, verteiltes Computing für Big Data
Amazon EMR
Stellen Sie auf einfache Weise binnen Minuten ein vollständig verwaltetes Hadoop-Framework bereit. Skalieren Sie Ihr Hadoop-Cluster dynamisch und zahlen Sie nur für die tatsächliche Nutzung. Führen Sie beliebte Frameworks wie Apache Spark, Apache Tez und Presto aus. Weitere Informationen »
Amazon Elasticsearch Service
Sie können ein Elasticsearch-Cluster mithilfe einer webbasierten Konsole binnen weniger Minuten einrichten und bereitstellen. Führen Sie Ihre bestehenden Elasticsearch-Anwendungen mithilfe der Elasticsearch Open-Source-API nahtlos aus. Weitere Informationen »
Amazon Athena
Analysieren Sie mit ANSI SQL ganz unkompliziert mehrere Petabyte Daten in Amazon S3. Unter Amazon Athena brauchen Sie keine Cluster oder Data Warehouses zu verwalten. Sie können sofort mit der Datenanalyse loslegen. Sie müssen nicht einmal Daten in Athena übertragen. Athena arbeitet direkt mit den in S3 gespeicherten Daten.
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Yelp führt täglich Hunderte von Amazon EMR-Aufträge aus, um mehr als 30 Terabyte an Daten zu verarbeiten. Mit Amazon EMR konnten wir 55 000 USD an Vorlaufkosten für Hardware sparen und den Betrieb binnen Tagen anstatt Monaten aufnehmen."
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Leistungsfähige Services zum Laden und Analysieren von Streaming-Daten
Einfaches Laden großer Mengen von Streaming-Daten in AWS. Big Data-Analysen mit Ihren vorhandenen BI-Tools und Dashboards nahezu in Echtzeit.
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Aufbau einer eigenen benutzerdefinierten Anwendung zur Verarbeitung oder Analyse von Streaming-Daten. Kontinuierliche Erfassung und Speicherung von Terabyte an Daten pro Stunde.
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Analysieren Sie Streaming-Daten mit Standard-SQL ganz einfach. Kinesis Analytics kümmert sich um alles, was Sie benötigen, um Ihre Abfragen kontinuierlich durchzuführen und skaliert automatisch, um Ihre Anforderungen zu erfüllen.
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Die Hearst Corporation betreibt über 250 digitale Einrichtungen auf der ganzen Welt, darunter Fernsehsender und bekannte Publikationen wie Cosmopolitan und Car & Driver. Mithilfe von Amazon Kinesis stellt das Unternehmen Datenwissenschaftlern und Interessensvertretern nützliche Einblicke in Echtzeit zur Verfügung.
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Sicherer, langlebiger und hochskalierbarer Speicher mit einer umfangreichen Reihe von Engines
Amazon S3
Amazon S3 bietet Entwicklern und IT-Teams einen extrem zuverlässigen, sicheren und skalierbaren Objektspeicher für alle Ihre Daten, sowohl Big Data als auch andere.
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Amazon DynamoDB
Ein vollständig verwalteter, schneller und flexibler NoSQL-Datenbankservice für alle Anwendungen (Mobil, Web, Spiele, Werbung, IoT usw.), die ungeachtet des Umfangs eine konsistente Latenz im einstelligen Millisekundenbereich erfordern.
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Amazon DynamoDB für Titan
Bearbeiten Sie selbst umfangreichste Diagramme auf einfache Weise in AWS. Erstellen Sie mit Titan die Diagrammdatenbank und überlassen Sie DynamoDB die Verwaltung der Leistung, der Skalierbarkeit und der Speicherung von Big Data.
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Apache HBase ist eine streng konsistente Open-Source-NoSQL-Datenbank in Petabytegröße. Durch die enge Integration in das Apache Hadoop-Ökosystem können Sie Big Data-Analysen mit schnellem Datenzugriff kombinieren. Mit Amazon EMR können Sie problemlos verwaltete HBase-Cluster erstellen. Weitere Informationen »
Amazon Aurora ist eine relationale Datenbank-Engine, die die Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit einer hochwertigen kommerziellen Datenbank mit der Einfachheit und Wirtschaftlichkeit einer Open Source-Datenbank verbindet. Erzielen Sie mit derselben Hardware bis zum fünffachen Durchsatz gegenüber herkömmlichen MySQL-Lösungen. Weitere Informationen »
Amazon RDS
Sie können auf einfache Weise eine relationale Datenbank in der Cloud einrichten, betreiben und skalieren. Wählen Sie aus sechs vertrauten Datenbank-Engines unter anderem von Oracle, Microsoft SQL Server, PostgreSQL, MySQL und MariaDB.
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Airbnb ist ein Community-Marketplace, in dem Eigentümer von Immobilien und Reisende miteinander in Kontakt treten können, um einzigartige Reiseunterkünfte zu mieten. Airbnb nutzt zum Speichern von Sicherungsdateien und statischen Dateien einschließlich 10 TB Bildern Amazon S3. Durch die Verlagerung seiner MySQL-Hauptdatenbank in Amazon RDS ist es Airbnb zudem gelungen, den Zeitaufwand für die Datenbankverwaltung zu minimieren.
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Vollständig verwaltetes Data Warehouse im Petabyte-Bereich
Sie können binnen weniger Minuten auf einfache Weise ein Data Warehouse bereitstellen, konfigurieren und verwenden. Amazon Redshift übernimmt die gesamte Verwaltung, Überwachung und Skalierung. Nutzen Sie die Möglichkeit, Big Data für jährlich unter 1 000 USD pro TB abzufragen & zu analysieren. Mit Redshift Spectrum können Sie außerdem SQL-Abfragen direkt für Exabyte an unstrukturierten Daten in Amazon S3 ausführen.
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NASDAQ ist es durch den Wechsel zu Amazon Redshift gelungen, schnellere, umfangreichere Analysen und Data Warehous-Funktionen zu erzielen und gleichzeitig die Kosten um 57 % zu senken.
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Schnelle, Cloud-basierte BI zu einem Zehntel der Kosten herkömmlicher Lösungen
Stellen Sie allen Mitarbeitern Ihrer Organisation umfangreiche BI-Funktionen bereit. Bieten Sie den Mitarbeitern die Möglichkeit, auf einfache Weise Visualisierungen zu erstellen, Ad-hoc-Analysen durchzuführen und schnell geschäftliche Einblicke aus Big Data zu beziehen. Führen Sie erweiterte Berechnungen durch und profitieren Sie von einer schnellen Visualisierung. Weitere Informationen »
Profitieren Sie von Vorschlägen zu den optimalen Visualisierungsmöglichkeiten Ihrer Daten, um schnell nützliche geschäftliche Einblicke zu erhalten.
Native Cloud-Technologien aus den Bereichen Machine Learning und Deep Learning für ein breites Spektrum von Anwendungsbereichen und Anforderungen
Amazon bietet ausgereifte Funktionen der automatischen Spracherkennung (Automatic Speech Recognition, ASR) und des Verständnisses der natürlichen Sprache (Natural Language Understanding, NLU), damit Sie Anwendungen mit lebensechten dialogorientierten Interaktionen erstellen können.
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Amazon Polly ist ein Service, der Text in natürliche Sprache konvertiert. Mit Polly erstellen Sie sprachfähige Anwendungen. Damit ist der Weg frei für komplett neue Kategorien sprachgestützter Produkte.
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Amazon Rekognition ist ein Service, mit dem Sie einfach Bildanalysen zu Ihren Anwendungen hinzufügen können. Mit Rekognition können Sie Objekte, Szenen und Gesichter in Bildern erkennen. Sie können auch Gesichter durchsuchen und vergleichen.
Amazon Machine Learning ist ein verwalteter Service, der Visualisierungstools und Assistenten bietet, die Sie durch den Aufbauprozess für Machine Learning-Modelle (ML) begleiten, ohne dass Sie komplexe ML-Algorithmen und Technologien erlernen müssen.
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Die Ausführung von Apache MXNet in AWS bietet ein hoch skalierbares, flexibles und schnelles Benutzererlebnis in Sachen Modellschulung für Developer, die Deep Learning einsetzen.
"Wir freuen uns, dass wir die sich entwickelnden Technologien der Spracherkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache zum Vorteil unserer Patienten nutzen können.”
– Michael Krouse, Senior VP Operational Support and CIO, OhioHealth
Einfaches und sicheres Verbinden von Geräten mit der Cloud. Skalierung bis hin zu Milliarden von Geräten und Billionen von Nachrichten.
Einfaches und sicheres Verbinden von Geräten mit der Cloud. Ermöglichen Sie die Interaktion von Anwendungen mit Geräten auch dann, wenn diese offline sind. Nutzen Sie AWS-Services, um Daten zu sammeln, zu verarbeiten und für Entscheidungen zu nutzen, ohne eine Infrastruktur verwalten zu müssen. Weitere Informationen »
Verlassen Sie sich bei der Ausführung lokaler Datenverarbeitung sowie beim Messaging und Daten-Caching für verbundene Geräte auf sichere Funktionen. Mit AWS Greengrass können verbundene Geräte AWS Lambda-Funktionen ausführen, Gerätedaten synchronisiert halten und sicher mit anderen Geräten kommunizieren – auch ohne Verbindung zum Internet. Weitere Informationen »
Funktionsweise von AWS IoT
Code ausführen, ohne an Server zu denken. Zahlen Sie nur für die Rechenzeit, die Sie nutzen.
Führen Sie Code ohne den Aufwand der Serverbereitstellung und -verwaltung aus. Sie zahlen nur für die tatsächlich aufgewendete Rechenzeit. Laden Sie Ihren Code einfach hoch und Lambda übernimmt alles, was zum Ausführen und Skalieren Ihres Codes für hohe Verfügbarkeit erforderlich ist.
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Zillow verwendet AWS Lambda und Amazon Kinesis, um eine Teilmenge von Mobile-Metriken in Echtzeit zu verfolgen. Mit Kinesis und Lambda ist es Zillow gelungen, innerhalb von zwei Wochen eine kosteneffektive Lösung zu entwickeln und bereitzustellen.
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Leistungsfähige Datenverarbeitungs-Instances für Big Data Analysen
Die für die Datenverarbeitung optimierten Instances, wie etwa C4-Instances, bieten die leistungsstärksten Prozessoren und das günstigste Preis-Leistungs-Verhältnis in EC2. Aufgrund der Cluster-Unterstützung eignen sich C4-Instances optimal für die Stapelverarbeitung, verteilte Analysen, wissenschaftliche und technische Anwendungen mit hoher Leistung, Ad-Serving, MMO-Gaming und Videocodierung. Weitere Informationen »
Dichte Speicher-Instances mit einer lokalen Festplattenkapazität bis 48 TB bieten einen hohen Datenträgerdurchsatz und den niedrigsten Preis pro Datenträgerdurchsatzleistung auf EC2. Dies eignet sich optimal für eine massive Parallelverarbeitung (MPP), Hadoop, die verteilte Datenverarbeitung und Dateisysteme, Netzwerkdateisysteme sowie Big Data-Verarbeitungsanwendungen. Weitere Informationen »
Arbeitsspeicheroptimierte Instances weisen die niedrigsten Kosten pro GiB RAM unter allen Amazon EC2-Instance-Typen auf. Diese Instances eignen sich optimal für Hochleistungsdatenbanken, verteilte Zwischenspeicher, In-memory-Analysen, Genome-Assemblierungen und -Analysen sowie weitere umfangreiche Unternehmensanwendungen. Weitere Informationen »
GPU-Instances eignen sich optimal für grafikintensive Anwendungen wie 3D-Streaming, Machine-Learning und Videocodierung. Jede Instance bietet Hochleistungs-NVIDIA-GPUs mit&;einem integrierten hardwarebasierten Videocodierer. Dadurch können bis zu acht HD-Videostreams in Echtzeit (720 Bildpunkte bei 30 Bildern pro Sekunde) oder bis zu vier Full HD-Videostreams in Echtzeit (1080 Bildpunkte bei 30 Bildern pro Sekunde) unterstützt werden. Weitere Informationen »
Einfache, schnelle und sichere Datenmigrationsservices zu und von AWS
AWS Direct Connect
Reduzieren Sie Ihre Bandbreitenkosten und übermitteln Sie Daten direkt zu und von AWS. Richten Sie eine private Verbindung zwischen AWS und Ihrem Rechenzentrum, Ihrer Niederlassung oder Ihrer Colocationsumgebung ein. Weitere Informationen »
AWS Snowball
Vermeiden Sie mit Snowball hohe Netzwerkkosten, lange Übertragungszeiten sowie Sicherheitsrisiken. Diese Appliance für Datenübertragungen im Petabyte-Bereich ermöglicht die sichere Übermittlung großer Datenmengen zu einem Fünftel der Kosten von High-Speed-Internet.
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AWS Database Migration Service
Migrieren Sie Datenbanken einfach und sicher zu AWS. Starten Sie die Migration mit wenigen Klicks in der AWS Management Console. AWS übernimmt anschließend die Verwaltung des komplexen Migrationsprozesses. Weitere Informationen »
AWS Storage Gateway
Vorhandene lokale Speicher-Investitionen mit der hohen Skalierbarkeit, extremen Beständigkeit und den niedrien Kosten des AWS Cloud-Speichers steigern.
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Weitere Ressourcen: Big Data-Blog | Übung im Selbststudium | AWS Public Datasets | AWS Marketplace
