Wéi gëtt Fuerschung bei Redshift gemaach?

​ Wéi gëtt Fuerschung am Redshift gemaach?

Am Informatiounszäitalter ass d'Fäegkeet fir grouss Bänn vun Daten ze analyséieren entscheedend ginn fir Firmen a verschiddene Secteuren. Redshift, den Date warehousing Service vun Amazon Web Services (AWS), bitt eng skalierbar, kosteneffektiv Léisung fir déif Ermëttlungen a massiven Datesets auszeféieren. ⁤Dësen Artikel gëtt en Iwwerbléck iwwer wéi d'Fuerschung am Redshift duerchgefouert gëtt, vun der Virbereedung an der Luede vun Donnéeën bis zur Analyse a Visualiséierung vun Resultater.

Fuerschung am Redshift fänkt mat der Virbereedung a Luede vun Daten un. Ier Dir eng Analyse ufänkt, ass et néideg d'Donnéeën entspriechend ze strukturéieren an z'organiséieren. Dëst beinhalt d'Extraktioun vun relevant Informatioun, Kodéierungsvariablen, d'Botzen vun Daten, an d'Transformatioun fir dat erfuerderlecht Format ze passen. ⁤ Wann d'Donnéeën ⁢virbereet sinn, ginn se a Redshift Dëscher ‌ gelueden mat verschiddenen Optiounen, sou wéi Bulk Luede oder Daten Rei fir Zeil asetzen.

Wann d'Donnéeën am Redshift sinn, kënnt Dir ufänken Ermëttlungen op verschiddene Analyseniveauen auszeféieren. ⁢ D'Kraaft vu Redshift läit a senger Fäegkeet fir séier a komplex Ufroen op grousse Volumen vun Daten auszeféieren. D'Benotzer kënnen d'Structured Query Language (SQL) benotzen fir Ermëttlungen auszeféieren, andeems de Redshift seng fortgeschratt Funktiounen a Fäegkeeten profitéiert, wéi Datepartitionéierung, Sträifen a Sortéierung, fir d'Queryleistung ze optimiséieren.

Analyse vun de Resultater ass en entscheedende Bestanddeel vun der Fuerschung am Redshift. Wann d'Ufroen ausgefouert goufen an déi gewënscht Donnéeën kritt hunn, ass et néideg d'Resultater ze analyséieren fir sënnvoll Abléck a Conclusiounen ze extrahieren. Dëst beinhalt d'Benotzung vu statisteschen Analyse Tools, Datemining Techniken an Datenvisualiséierung fir Musteren, Trends a Relatiounen tëscht Daten ze verstoen. D'Kombinatioun vu schnelle Query-Performance an fortgeschratt Analyse-Tools mécht Redshift eng ideal Plattform fir Analyse. an Echtzäit vu groussen Datesets.

Kuerz gesot: Fuerschung an Redshift involvéiert déi effizient Virbereedung an Luede vun Daten, d'Benotzung vu fortgeschratt ⁢SQL⁢ Ufroen fir grouss Ermëttlungen ze maachen an déi ustrengend Analyse vun de Resultater fir wäertvoll Abléck ze kréien. D'Kombinatioun vun dëse Phasen erlaabt Organisatiounen verstoppt Informatioun ze entdecken Är Donnéeën a maachen méi informéiert Entscheedunge fir de Wuesstum an den Erfolleg vun hire Geschäfter.

- Aféierung fir Redshift: Definitioun an Haaptcharakteristike vun der Plattform

Redshift ass e séieren a skalierbare Datelagerungsservice vun AWS deen Iech erlaabt grouss Bänn vun Daten ze analyséieren. Dës Plattform benotzt Kolonnspäichertechnologie fir Ufrogeschwindegkeet a Leeschtung ze verbesseren. Mat enger verdeeler Architektur kann Redshift grouss Quantitéiten un Daten parallel veraarbecht, sou datt et e mächtegt Tool fir grouss Datefuerschung an Analyse mécht.

Ee vun de Schlësselmerkmale vu Redshift ass seng Fäegkeet fir automatesch ze skaléieren op Basis vu Späicher- a Leeschtungsufuerderunge. Dëst bedeit datt et net néideg ass fir manuell Upassungen ze maachen fir d'Kapazitéit auszebauen oder ze reduzéieren, well d'Plattform sech automatesch an transparent dofir këmmert. Ausserdeem, Redshift bitt héich Disponibilitéit andeems Dir Daten iwwer multiple Repliken an enger AWS Regioun replizéiert, garantéiert datt d'Donnéeën ëmmer verfügbar sinn och am Fall vun engem Cluster Node Echec.

En anere Virdeel vu Redshift ass seng Kompatibilitéit mat verschiddenen Datenanalyse- a Visualiséierungsinstrumenter, wéi Tableau, Power BI an Amazon QuickSight. Dëst mécht et einfach Redshift an Äre Fuerschungsworkflow z'integréieren andeems Dir komplex Analysen ausféiert an zwéngend Visualiséierunge mat den Tools déi Dir scho benotzt. Zousätzlech ass Redshift einfach ze benotzen dank senger intuitiver Interface an SQL-baséiert Ufrosprooch, déi d'Léierkurve reduzéiert an d'Fuerscher erlaabt séier opzemaachen.

– Phasen vun der Fuerschung am Redshift: Vun der Planung bis zur ‌Presentatioun⁢ vun de Resultater

Phasen vun der Fuerschung am Redshift: Vun der Planung bis zur Presentatioun vun Resultater

La Fuerschung iwwer Redshift Et ass e Prozess deen aus verschiddene Phasen besteet, vun der ‌initial Planning⁣ bis zur final Presentatioun vun de Resultater. All Phase erfuerdert eng spezifesch Approche a Fäegkeete fir de Projet Erfolleg ze garantéieren.

Déi éischt Phas vun der Fuerschung um Redshift ass der Planung. An dëser Etapp gëtt den Ëmfang vum Projet definéiert an d'Fuerschungsziler festgeluecht. D'Methodologie déi benotzt gëtt gëtt och festgeluecht an en Aarbechtsplang gëtt entwéckelt. Et ass essentiell eng zolidd an trainéiert Equipe ze hunn, souwéi déi néideg Ressourcen fir d'Enquête auszeféieren. Zousätzlech mussen d'Donnéeën relevant fir d'Etude identifizéiert a gesammelt ginn.

Déi nächst Phas ass Datensammlung a Virbereedung. ⁤Op dëser Etapp ginn Daten aus relevante Quellen extrahéiert ⁢an⁤ si gebotzt a transforméiert fir spéider Analyse. Et ass essentiell eng effizient Dateextraktioun an Transformatiounsstrategie ze hunn fir Datenqualitéit ze garantéieren. Wann d'Donnéeë fäerdeg sinn, ginn se an de Redshift-Cluster gelueden fir weider Analyse.⁣

- Selektioun a Virbereedung vun Daten fir Analyse am Redshift

An der Redshift Fuerschung ass eng vun de kriteschste Stadien d'Auswiel an d'Virbereedung vun Daten fir d'Analyse.

Dateauswiel: Den éischte Schrëtt ass fir ze bestëmmen wéi eng Daten fir d'Analyse relevant sinn a wéi eng net. Et ass wichteg d'Qualitéit an d'Integritéit vun den Donnéeën ze berücksichtegen, souwéi hir Relevanz fir d'Ziler vun der Fuerschung. Zousätzlech ass et essentiell fir d'Späicheren an d'Veraarbechtung Ufuerderunge vu Redshift ze berücksichtegen an ze garantéieren datt déi gewielte Donnéeën effizient op dëser Plattform gehandhabt kënne ginn.

Donnéeën Virbereedung: Wann d'Donnéeën ausgewielt sinn, ass et néideg se fir Analyse am Redshift virzebereeden. Dëst beinhalt d'Botzung an d'Transformatioun vun den Donnéeën fir sécherzestellen datt se konsequent an am richtege Format sinn. Aufgaben wéi Deduplikatioun, Feelerkorrektur an Datennormaliséierung musse vläicht ausgefouert ginn. Zousätzlech kann et néideg sinn Daten aus verschiddene Quellen ze kombinéieren oder zousätzlech Donnéeën ze addéieren fir eng méi komplett Vue vun der Situatioun ze kréien.

Analyse am Redshift: Wann d'Donnéeën ausgewielt a virbereet sinn, kënnen se an Redshift gelueden ginn fir Analyse Redshift bitt massiv parallel Veraarbechtungsfäegkeeten déi sophistikéiert Ufroen an detailléiert Berichterstattung erlaben. Echtzäit.⁤ Daten kënnen an Tabellen gespäichert ginn ⁣ optimiséiert fir séier Zougang a ⁢ verschidde Algorithmen an Technike kënne benotzt ginn fir ⁣nëtzlech Informatioun aus den Donnéeën ze extrahieren. Zousätzlech zu Standard SQL Ufroen ënnerstëtzt Redshift och d'Benotzung vu Programméierungssprooche wéi Python fir méi fortgeschratt Analyse. Kuerz gesot, d'Fuerschung am Redshift mécht eng Welt vu Méiglechkeete fir Datenanalyse op, wat d'Fuerscher erlaabt déi meeschte verfügbar Informatioun ze maachen a wäertvoll Abléck fir d'Entscheedung ze kréien.

- Lueden Daten an‌ Redshift: Prozess a bescht Praktiken fir ze berücksichtegen

De Prozess vu Lueden Daten an Redshift Et ass e kriteschen Aspekt fir ze berécksiichtegen fir Datenlagerleistung an Effizienz ze garantéieren. existéieren besser Praktiken dat muss gefollegt ginn fir eng erfollegräich Datebelaaschtung z'erreechen.

Als éischt ass et wichteg ETL Prozesser optimiséieren (Extraitéieren, Transforméieren, Lueden) fir maximal Luedegeschwindegkeet ze maximéieren. Dëst bedeit datt Dir benotzt spezialiséiert Tools a Paralleliséierungstechnike fir d'Aarbecht an ⁢ méi kleng Aufgaben opzedeelen an se gläichzäiteg auszeféieren.

Eng aner wichteg Iwwerleeung ass d'Wiel vun daten Format ze lueden. Redshift ënnerstëtzt verschidde Formater wéi CSV, JSON, a Parquet. Et ass recommandabel ze benotzen kompriméiert Sailen fir Späicherplatz ze reduzéieren an d'Queryleistung ze verbesseren. Ausserdeem ass et entscheedend Dësch Schema definéieren gëeegent fir Luede an Ufro Operatiounen ze optimiséieren.

- Modelléierung an Design vu Schemaen am Redshift: Optimiséierung vun Ufroen a Leeschtung

Modelléieren an Design Schemaen am Redshift: Optimisatioun vun Ufroen a Leeschtung

Ee vun de fundamental Aspekter am Gebrauch vun Redshift ass de Modeller an Design vun Schemaen. Dëst beinhalt d'korrekt Struktur vun eisen Dëscher a Relatiounen mam Zil vun der Optimiséierung vun der Query Performance. Fir dëst ze maachen, ass et wichteg Daten Dimensiounen, Daten Zorte a Verdeelung Schlësselen Rechnung ze huelen. E gudde Schema Design ze benotzen erlaabt eis voll ze profitéieren vun der Parallelveraarbechtungskapazitéit vu Redshift an eis Ufro-Äntwertzäiten ze reduzéieren.

La Ufro Optimiséierung ‍ ass en anere Schlëssel Aspekt fir am Kapp ze halen wann Dir Redshift fuerscht. Fir méi effizient Ufroen z'erreechen, musst Dir verstoen wéi Ufroen am Redshift ausgefouert an optimiséiert ginn. Dëst beinhalt d'Benotzung vu Strategien wéi Tabellepartitionéierung, Filteren vun Daten um niddregsten Niveau méiglech, a benotzt entspriechend Indexen. Zousätzlech ass et wichteg Ufroen ze designen déi onnéideg Datentransfer tëscht Redshift Noden vermeiden.

El Leeschtung ass en aneren⁤kriteschen Aspekt wann Dir ⁢Redshift recherchéiert. Fir d'Performance vun eise Ufroen ze maximéieren, ass et néideg Faktoren ze berücksichtegen wéi d'Gréisst an d'Verdeelung vun Datenblocken, Datekompressioun, déi entspriechend Auswiel vun der Tabelltyp (interleaved oder Compound), an d'Benotzung vu materialiséierte Meenung⁢. Et ass och wichteg d'Performance vun eise Ufroen ze iwwerwaachen mat Tools wéi Redshift's Query Monitor an Upassungen ze maachen op Basis vun de kritt Resultater.

- Datenanalyse a Visualiséierungsinstrumenter am Redshift: Empfehlungen a verfügbar Optiounen

Fuerschung am Redshift involvéiert d'Benotzung vun Datenanalyse- a Visualiséierungsinstrumenter, déi Iech erlaben wäertvoll Informatioun aus grousse Sets vun Daten ze entdecken an ze extrahieren, déi am Amazon's Datelagerservice gespäichert sinn. Et gi verschidde Méiglechkeeten verfügbar déi spezifesch Funktionalitéit ubidden fir d'Bedierfnesser vun de Fuerscher ze treffen. Drënner ginn e puer Empfehlungen an aussergewéinlech Optiounen fir Datenanalyse a Visualiséierung a Redshift presentéiert.

1. Datenanalyse Tools: Fir effektiv Fuerschung am Redshift auszeféieren, ass et essentiell Datenanalyse-Tools ze hunn déi Iech erlaben komplex Ufroen auszeféieren a séier a korrekt Resultater ze kréien. E puer populär Optiounen enthalen:

- SQL Workbench / J: Dëst JDBC-kompatibel Open Source Tool gëtt wäit benotzt fir mat Redshift ze verbannen an SQL Ufroen auszeféieren. Et bitt en intuitiven Interface a fortgeschratt Funktiounen wéi Autocomplete a Syntax Highlight, wat den Datefuerschungsprozess méi einfach mécht.

-⁢ Amazon Redshift Query Editor: Dëst ass eng gebierteg Redshift‍ Optioun déi e Webinterface ubitt fir Ufroen direkt vum AWS Dashboard auszeféieren. Et erlaabt Iech d'Resultater an enger Tabell ze gesinn an se a verschiddene Formater erofzelueden, wéi CSV oder JSON.

2. Datavisualiséierungsinstrumenter: Wann d'Ufroe gemaach goufen an déi gewënschte Resultater erreecht sinn, ass et wichteg d'Donnéeën ze visualiséieren an ze presentéieren effektiv.‍ E puer bemierkenswäert Optiounen fir Datenvisualiséierung am Redshift sinn:

-‍ Amazon QuickSight: Dëst Datevisualiséierungsinstrument erlaabt Iech interaktiv Visualiséierungen, Berichter an Dashboards an e puer Minutten ze kreéieren. Et bitt eng breet Varietéit vu Grafiken a Personnalisatiounsoptiounen, wat et einfach mécht Impakt Visualiséierungen ze kreéieren.

- Tableau: Tableau ass e féierend Tool am Maart vun Datenvisualiséierung déi och mat Redshift kompatibel ass. Et erlaabt Iech héich interaktiv Visualiséierungen ze kreéieren a bitt eng breet Palette vu Personnalisatiounsoptiounen a fortgeschratt Analyse.

3. Aner verfügbar Optiounen: Zousätzlech zu den uewe genannten Tools, ginn et aner Optiounen verfügbar déi op Är spezifesch Fuerschungsbedierfnesser am Redshift ugepasst kënne ginn. E puer vun dësen Optiounen sinn:

- Jupyter Notebook: Dës Open Source Plattform gëtt vill am Beräich vun daten Wëssenschaft an erlaabt Iech Code, Text a Visualiséierungen an engem eenzegen Dokument ze kombinéieren. Et gëtt vum Redshift duerch d'psycopg2 Python Bibliothéik ënnerstëtzt, sou datt et einfach ass explorativ Analyse ze maachen an interaktive Berichter ze kreéieren.

- Power BI: Power BI ass en Datenanalyse- a Visualiséierungstool entwéckelt vu Microsoft. Connectéiert mat Redshift a erstellt engagéiert interaktiv Berichter, Dashboards a Visualiséierunge mat engem einfach ze benotzen Interface.

Kuerz gesot, d'Fuerschung an der Redshift erfuerdert d'Benotzung vun passenden Datevisualiséierungs- an Analyseinstrumenter. am meeschte recommandéiert. Zousätzlech kënnt Dir och Optiounen berücksichtegen wéi Query Editor, Tableau, Power BI, ënner anerem, fir beandrockend visuell Resultater ze kréien an den Dateanalyseprozess ze erliichteren.

- Iwwerwachung an Ënnerhalt vun engem Redshift Stärekoup: Tipps fir efficace Operatioun

Iwwerwaachung an Erhalen vun engem Redshift Cluster: Tipps⁢ fir effizient Operatioun

An der Redshift Fuerschung ass d'Iwwerwaachung an d'Erhalen vun engem Redshift Cluster essentiell fir effizient Operatioun an optimal Leeschtung ze garantéieren. Fir dëst z'erreechen ass et wichteg déi folgend Best Practices ze benotzen:

1. Monitor Cluster Leeschtung: Et ass entscheedend fir d'Redshift Cluster Performance regelméisseg ze iwwerwaachen fir potenziell Flaschenhalsen z'identifizéieren an d'Ufro-Äntwertzäit ze optimiséieren. Benotzt Iwwerwaachungsinstrumenter fir d'CPU Benotzung, d'Erënnerungsverbrauch an d'Ufroleistung ze verfolgen. Identifizéieren a Problemer léisen Leeschtung kann proaktiv reduzéieren D'Inaktivitéit Zäit a verbessert d'Benotzererfarung.

2. Maacht regelméisseg Ënnerhalt: Fir effizient Operatioun vum Cluster ass et essentiell fir regelméisseg Ënnerhalt ze maachen. Dëst beinhalt d'Ausféierung vun Tabellspülen, d'Aktualiséierung vun Statistiken an d'Ausféierung vun effizienten Disk Space Management. Maacht regelméisseg Datebackups fir d'Disponibilitéit am Fall vu Feeler ze garantéieren. Et ass och wichteg fir Patchupdates an nei Softwareversioune fristgerecht unzewenden fir vun de leschten Features ze profitéieren an Leeschtung Verbesserunge.

3. Schema an Ufroen optimiséieren: Fir optimal Leeschtung, optiméiert souwuel d'Schema vun der Datebank wéi Ufroen déi um Redshift-Cluster lafen. Designt entspriechend Dëscher a benotzt Smart Kolonnen Uerdnung a Verdeelungsschlësselen. Benotzt d'Schema Design Richtlinnen recommandéiert vun Amazon Redshift fir d'Späicheren an d'Ufroeffizienz ze verbesseren. Zousätzlech benotzt Techniken wéi Kolonnkompressioun an onnéideg Reihen ewechhuelen fir d'Späicherverbrauch ze reduzéieren an d'Queryleistung ze verbesseren.

Dës bescht Praktiken wäerten hëllefen, effizient Iwwerwaachung an Ënnerhalt vun engem Redshift Cluster ze garantéieren, wat zu enger optimaler Ufroleistung an enger positiver Benotzererfarung resultéiert. Fuerschung.

- Sécherheet a Gouvernance Strategien an Fuerschung mat Redshift

Sécherheet a Gouvernance Strategien si kritesch an all Fuerschungsprojet deen Redshift als seng Datebank benotzt. Redshift ⁢ass e ⁤Cloud‌Datelagerung an Analyseservice deen ⁤Skalierbarkeet a⁤Leeschtung ubitt, awer och virsiichteg Gestioun erfuerdert vu Sécherheet fir d'Vertraulechkeet, d'Integritéit an d'Disponibilitéit vun den Donnéeën ze garantéieren. Fir dëst z'erreechen, ass et wichteg déi folgend Strategien ëmzesetzen:

1. Ëmsetzung⁤ vu Sécherheetsmoossnamen um Netzwierkniveau: Dëst beinhalt d'Opstelle vu Sécherheetsgruppen Am Netz Amazon virtuellt Netzwierk (VPC) fir den Zougang zu der Redshift Datebank ze kontrolléieren. Regele kënnen agestallt ginn fir Zougang vu spezifesche IP Adressen oder IP Adressbereich z'erméiglechen, an Transportschicht Sécherheetsregele kënnen och applizéiert ginn, sou wéi SSL benotzt fir Kommunikatiounen ze verschlësselen.

2. Notzung vu Sécherheetsrollen: Redshift erlaabt Iech Sécherheetsrollen ze definéieren fir Zougang zu Ressourcen ze verwalten. Zousätzlech kënnen Zougangspolitike baséiert op Attributer wéi d'Benotzer Sécherheetsschema oder hir IP Adress etabléiert ginn.

3. Iwwerwaachung an Opnam vun Eventer: Et ass wichteg en Iwwerwaachungs- an Eventprotokolléierungssystem am Redshift opzebauen fir all ongewéinlech Aktivitéit oder potenziell Gefore bewosst ze sinn. Dëst kann Iwwerwachung Event Logbicher enthalen, Alarmer opzestellen fir z'entdecken onerlaabten Zougang o verdächteg Ännerungen am Benotzungsmuster, an Ëmsetzung vun Auditen fir Ufroen an Aktiounen op der Datebank ze verfolgen.

-Integratioun vu Redshift mat aneren Technologien a Servicer: Potenziell Synergien a Considératiounen

Ee vun de stäerkste enestaende Fonctiounen vun Redshift Et ass seng Fäegkeet fir mat aneren Technologien a Servicer z'integréieren. Dëst mécht et méiglech vun de Synergien ⁢ déi tëscht hinnen existéieren ze profitéieren an domat d'Fuerschungsresultater ze verbesseren. Zum Beispill kann Redshift einfach mat Datenvisualiséierungsinstrumenter integréiert ginn, sou wéi ‌Tableau‍oder Power BI, wat et einfach mécht d'Resultater ze interpretéieren an ze analyséieren.

En anere Virdeel vun der Redshift Integratioun ass seng Kompatibilitéit mat Späicherservicer. an der Wollek, wéi S3 vun Amazon Web Services. Dëst erlaabt datt Daten an enger eenzeger zentraliséierter Plaz gespäichert ginn a séier an effizient zougänglech sinn. Zousätzlech, Integratioun mat Servicer vun Big Data wéi EMR o Wäissläim Et erlaabt d'Veraarbechtung vu grousse Volumen vun Informatioun op eng skalierbar a flexibel Manéier.

Zousätzlech ass et wichteg e puer Considératiounen ze berücksichtegen wann Dir Redshift mat aneren Technologien integréiert. Zum Beispill ass et entscheedend fir sécherzestellen datt Daten iwwerdroe ginn séchere Wee a verschlësselt tëscht de verschiddene Servicer.⁢ Et ass och essentiell eng adäquat Zougangskontroll ze hunn fir d'Privatsphär an d'Integritéit vun den Donnéeën ze schützen. Zousätzlech ass et ubruecht d'Tools a Servicer ze evaluéieren, déi mat Redshift integréiert ginn, fir sécherzestellen datt se kompatibel sinn an de spezifesche Ufuerderunge vum Fuerschungsprojet entspriechen.

-⁤ Conclusiounen: Finale Gedanken iwwer Redshift Fuerschung an hiren Impakt op Datenanalyse

Finale Gedanken iwwer Redshift Fuerschung a säin Impakt op Datenanalyse

Fuerschung an ⁢Redshift ass e mächtegt Tool dat d'Feld vun ⁢Datenanalyse revolutionéiert huet. Duerch dës Technologie ass et méiglech d'Veraarbechtung an d'Ufroe vu grousse Volumen vun Daten mat Liichtegkeet an Effizienz ze beschleunegen. Mat der Fäegkeet fir Petabytes vun Informatioun an Echtzäit ze späicheren an ze analyséieren, huet Redshift bewisen eng féierend Léisung fir Geschäfter ze sinn, déi wertvoll Abléck kréien an Entscheedungen baséieren op zolidd Daten.

Ee vun den Haaptvirdeeler vun der Redshift Fuerschung ass seng Skalierbarkeet a Flexibilitéit.. Wéi Datenvolumen wuessen, kann dës Plattform sech nahtlos upassen fir d'Erhéijung vun der Aarbechtsbelaaschtung ze handhaben. Dëst erlaabt Echtzäitanalyse ouni Suergen iwwer Späicherkapazitéit oder Veraarbechtungskapazitéit. Zousätzlech bitt Redshift d'Méiglechkeet fir skalierbar Cluster ze kreéieren mat der Fäegkeet ze wuessen oder ze schrumpelen no de Bedierfnesser vun der Firma, fir méi Kontrollkapazitéit a Ressourceoptimiséierung ze bidden.

En aneren Highlight vun der Fuerschung⁢ op Redshift ass seng Kompatibilitéit mat enger breet Palette vun Tools a Servicer.. ⁤Duerch ⁣Integratioun‍ mat anere populäre Léisunge wéi Amazon‍ S3, AWS Glue, an Amazon Kinesis, ass et méiglech Daten aus verschiddene Quellen ze extrahieren an a Redshift ze späicheren fir weider Analyse. Zousätzlech ënnerstëtzt d'Plattform verschidde Programméierungssproochen a bitt eng breet Varietéit vu SQL Funktiounen a Kommandoen fir Datenmanipulatioun a Veraarbechtung ze erliichteren. Dëst mécht d'Fuerschung am Redshift zougänglech fir béid ⁢ Experten an der Dateanalyse an déi manner vertraut mat dëser Disziplin.