AWS 宣布推出三项新的分析功能-ESG跨境

西雅图--今天在 AWS re:Invent 大会上，Amazon.com, Inc. (NASDAQ: AMZN) 旗下公司 Amazon Web Services, Inc. (AWS) 宣布了三项新的分析功能，可显着提高亚马逊的业绩Redshift 数据仓库使客户可以更轻松地跨数据存储移动和组合数据，并使最终用户更容易使用机器学习从其业务数据中获得更多价值。

“按地区划分的每周销量最高的产品是什么？”

• AQUA for Amazon Redshift使用创新的新硬件加速缓存加速查询，将计算带入存储，并提供比任何其他云数据仓库高 10 倍的查询性能，将于 2021 年 1 月全面上市。
• AWS Glue Elastic Views可帮助开发人员构建使用来自多个数据存储的数据的应用程序，并通过物化视图自动组合和复制跨存储、数据仓库和数据库的数据。
• Amazon QuickSight Q为 Amazon QuickSight 提供机器学习支持的功能，使用户能够使用自然语言表达式在 Amazon QuickSight Q 搜索栏中提出业务问题，并在几秒钟内获得高度准确的答案。

今天每小时创建的数据比 20 年前的一整年还要多。事实上，未来三年创建的数据量将超过过去 30 年创建的数据量。相同的旧工具根本无法在这个新的数据世界中工作。 AWS 客户针对不同的使用案例使用各种分析工具，包括用于无服务器查询的 Amazon Athena、用于搜索和可视化日志数据的 Amazon Elasticsearch Service、用于处理实时数据流的 Amazon Kinesis、用于数据仓库的 Amazon Redshift 和 Amazon EMR用于运行 Apache Spark、Hive、Presto 和其他大数据框架。这些服务为 AWS 客户提供了满足其需求的正确工具。今天宣布的新分析功能建立在此基础之上，可跨客户的所有数据存储提供更快、更具成本效益和更易于访问的数据分析。要了解更多信息，请访问

“凭借我们今天宣布的功能，我们为 Amazon Redshift 提供了数量级的性能改进、更轻松地在数据存储之间移动数据的新灵活方法，以及让客户在他们的语言中提出自然语言问题的能力。 AWS 分析副总裁 Rahul Pathak 说。 “这些功能将显着改变客户从任何规模的数据中获取价值的速度和易用性。”

适用于 Amazon Redshift 的 AQUA（高级查询加速器）将计算引入存储层，提供比任何其他云数据仓库快 10 倍的查询性能

自 2012 年推出首个为云构建的数据仓库，成本仅为传统数据仓库的 1/10，Amazon Redshift 已成为最受欢迎的云数据仓库。今年早些时候，AWS 宣布全面推出 Amazon Redshift RA3 实例，允许客户单独扩展计算和存储，并提供比任何其他云数据仓库高出 3 倍的性能。然而，即使具有 RA3 实例提供的优势，客户需要在其数据仓库中处理的数据的快速增长也导致了在性能和成本效益扩展之间难以平衡的行为。数据仓库的流行方法是构建一种架构，将大量集中存储移动到等待的计算节点来处理数据。这种方法的挑战在于共享数据和计算节点之间存在大量数据移动。随着数据量继续快速增长，这种数据移动会使可用的网络带宽饱和并降低性能。除了网络瓶颈之外，CPU 无法跟上存储能力的快速增长（SSD 存储吞吐量的增长速度比 CPU 处理内存数据的能力快 6 倍），这也造成了其新的 CPU 瓶颈。拥有或迫使更多客户过度配置计算以更快地完成工作。

AQUA for Amazon Redshift 是 Amazon Redshift 的分布式硬件加速缓存；在新的数据规模上提高分析性能的创新。 AQUA 将计算带到了存储层，因此数据不必在两者之间来回移动。这使 Amazon Redshift 的运行速度比任何其他云数据仓库快十倍。 AQUA 缓存可横向扩展并跨多个节点并行处理数据。每个节点都拥有一个由 AWS 设计的分析处理器组成的硬件模块，可显着加速数据压缩、加密和数据处理任务，如扫描、聚合和过滤。 AQUA 还为客户提供了额外的好处，即能够在其原始存储上进行计算，从而节省了原本用于移动数据的时间。借助这种新架构及其带来的数量级更好的性能，Redshift 客户将拥有更多最新的仪表板，节省开发时间，并且他们的系统将更易于维护。 AQUA 的预览版现已向所有客户开放，AQUA 将于 2021 年 1 月全面上市。AQUA 可在 Redshift RA3 实例上免费使用，客户无需任何代码更改即可利用 AQUA 性能改进。要开始使用 AQUA，请访问

AWS Glue Elastic Views 让开发人员可以轻松构建物化视图，从而跨多个数据存储自动组合和复制数据

大多数公司正在构建或已经构建数据湖，他们可以在其中聚合来自各种孤岛的所有数据，并具有正确的安全性和访问控制，从而更容易进行分析和机器学习。但由于延迟和运营原因，大多数公司也可能在其数据湖之外的专用数据存储中拥有越来越多的数据。随着这些数据湖和专用数据存储中的数据不断增长，公司需要一种更简单的方法来移动数据。

AWS Glue Elastic Views 为开发人员提供了一种新功能，可以轻松构建物化视图（也称为虚拟表），从而跨多个数据存储自动组合和复制数据。 AWS Glue 是一项无服务器数据准备服务，可让您轻松运行提取、转换和加载 (ETL) 作业以进行分析和机器学习。借助 AWS Glue Elastic Views，客户可以使用 SQL 创建他们想要从不同数据存储中组合的数据的具体化视图，AWS Glue Elastic Views 复制数据以从不同来源创建具体化视图。例如，客户可能会创建一个物化视图，该视图从 Amazon Aurora 中提取餐厅位置信息，并将其与存储在 Amazon DynamoDB 中的客户评论相结合，从而在 Amazon Elasticsearch Service 上按位置构建餐厅评论搜索引擎。 AWS Glue 弹性视图 将每个源数据库中的数据复制到目标数据库，并自动保持目标数据库中的数据为最新。 Elastic Views 持续监控源数据库的变化，并在几秒钟内更新目标数据库。如果其中一个源数据库中的数据模型发生变化，Elastic Views 会主动提醒开发人员，以便他们更新其物化视图以适应变化。客户还可以使用 Elastic Views 将运营数据从运营数据库复制到他们的数据湖，以近乎实时地运行分析。 AWS Glue Elastic Views 自动扩展容量以适应工作负载的增加或减少，确保目标数据库中的物化视图保持最新。 AWS Glue Elastic Views 现已推出预览版。要了解更多信息，请访问

Amazon QuickSight Q 是 Amazon QuickSight 的一项机器学习支持功能，可让用户键入有关其业务数据的自然语言问题，并在几秒钟内收到高度准确的答案

Amazon QuickSight 是一种可扩展、无服务器、可嵌入的机器学习支持的商业智能 (BI) 服务，专为云构建。 Amazon QuickSight 提供现代、交互式、自助式 BI 解决方案的所有优势，其功能可轻松将仪表板嵌入应用程序并经济高效地扩展以支持数千名客户。 Amazon QuickSight 的“自动叙述”功能为客户提供自动生成的简明摘要，解释和描述 BI 仪表板中数据的含义，因此所有用户都对数据有共同的理解。客户喜欢这些人类可读的叙述，因为它使他们能够快速解释共享仪表板中的数据并专注于最重要的见解。客户也有兴趣以通俗易懂的语言询问其数据的业务问题并近乎实时地接收答案。虽然一些 BI 工具和供应商已尝试使用自然语言查询 (NLQ) 来解决这一挑战，但现有方法要求客户首先花费数月时间准备和构建模型，即便如此，他们仍然无法提出问题需要未在数据模型中预定义的新计算。例如，问题“我们的年增长率是多少？”要求将“增长率”预定义为模型中的计算。使用当今的 BI 工具，用户需要与他们的 BI 团队合作更新模型以考虑任何新的计算或数据，这可能需要数天或数周的时间。

Amazon QuickSight Q 使用户能够以自然语言就其所有数据提出任何问题，并在几秒钟内收到答案。要提出问题，用户只需在 Amazon QuickSight Q 搜索栏中输入即可。当用户开始输入他们的问题时，Amazon QuickSight Q 会提供包含关键短语和业务术语的自动完成建议，并自动执行拼写检查以及首字母缩写词和同义词匹配，因此用户不必担心拼写错误或记住准确的业务术语数据。 Amazon QuickSight Q 使用深度学习和机器学习（用于生成 SQL 代码的自然语言处理、模式理解和语义解析）来生成自动理解业务数据的含义和关系的数据模型，因此用户可以获得高度准确的答案业务问题，并且不必等待数天或数周即可构建数据模型。由于 Amazon QuickSight Q 消除了 BI 团队构建数据模型的需要，因此用户也不仅限于询问一组特定的问题。此外，用户可以获得更完整和准确的答案，因为查询适用于所有数据，而不仅仅是预先确定的模型中的数据集。 Amazon QuickSight Q 对来自各个领域和行业（如销售、营销、运营、零售、人力资源、制药、保险、能源等）的数据进行了预训练，因此它经过优化，也可以理解复杂的商业语言。例如，销售用户可以询问“我的销售跟踪配额情况如何”，或者零售用户可以询问“按地区划分的每周销量最高的产品是什么？” Amazon QuickSight Q 通过从用户交互中学习，不断提高其准确性。如果 Amazon QuickSight Q 不理解问题中的某个短语，系统会提示用户从搜索栏中的建议选项下拉菜单中进行选择，并且 Amazon QuickSight Q 会记住该短语以进行下一次交互。要了解有关 Amazon QuickSight Q 的更多信息，请访问

总部位于东京的 NTT DOCOMO 是日本最大的移动服务提供商，为超过 8000 万客户提供服务。 “自 2014 年迁移到 Amazon Redshift 以来，Amazon Redshift 一直是我们分析环境的中心，使我们能够扩展到超过 10 PB 的未压缩数据，性能比我们之前的本地系统提高了 10 倍，”Ken Ohta 说， NTT DOCOMO服务创新部总经理。 “随着客户对数据和数据量的需求不断增长，Amazon Redshift 的持续创新帮助我们获得了扩展系统所需的灵活性和易用性。随着我们继续提高 Amazon Redshift 数据仓库的性能和规模，我们很高兴推出适用于 Amazon Redshift 的 AQUA。”

Intercom 是一家快速成长的初创公司，估值 13 亿美元，融资超过 2.4 亿美元。 “强大的客户关系比以往任何时候都更加重要，但在线业务的规模和性质可能使建立个人联系变得困难。这就是为什么我们创建了世界上第一个对话关系平台，以帮助企业通过基于信使的个性化体验建立更好的客户关系。为了使这项工作顺利进行，并在业务爆炸式增长时了解我们的业务，我们依赖于海量数据——70 TB 并且还在不断增长，”Intercom 数据工程经理 Paul Vickers 说。 “我们的 Amazon Redshift 云数据仓库可以轻松扩展并保持在预算范围内。我们对 Amazon Redshift 中的新 AQUA 功能感到兴奋，这将加速我们的查询并缩短分析师获得洞察的时间。我们知道，借助 AWS，我们可以专注于我们的增长，而不必担心技术将如何支持它。”

埃森哲是一家全球专业服务公司，在数字、云和安全方面拥有领先的能力。 “在埃森哲，我们致力于提供服务和解决方案，帮助世界各地的客户使用数据进行实时决策。然而，随着数据和对洞察力的需求以惊人的速度增长，定义、确定优先级和处理数据可能具有挑战性，”埃森哲北美数据和人工智能 AWS 主管 AK Radhakrishnan 说。 “AQUA for Amazon Redshift 提供了一种创新的新方法来处理数据仓库，查询性能提高了 10 倍。这使我们更容易支持数据驱动型企业的目标。”

ZS Associates 是一家专业服务公司，与公司并肩合作，帮助开发和交付能够推动客户价值和公司业绩的产品。 “AWS 一直处于创新的最前沿，并以提供一流的解决方案来帮助客户而闻名。使用 AWS 的下一代技术和 ZS 的深厚技术和领域专业知识，我们已经在 Amazon Redshift 上为客户部署了多个大规模数据和分析平台，”ZS Associates 企业架构负责人 Nishesh Aggarwal 说。 “通过为 Amazon Redshift 引入 RA3 实例，我们能够显着提高分析工作负载的性能，同时解决数据存储问题。我们非常高兴能够探索用于 Amazon Redshift 的 AQUA，因为它承诺无需额外努力即可将我们最复杂的工作负载的性能进一步提高约 10 倍。”

Sisense 是一个独立的分析平台，使全球 2,000 多家客户能够简化复杂的数据，并构建和嵌入分析应用程序。 “Sisense 和 Amazon Redshift 之间的强大合作为我们的许多共同客户带来了更好的云分析体验，”Sisense 首席战略官 Guy Levy-Yurista 说。 “借助 AQUA，我们预计性能提升高达 10 倍，使客户能够优化他们的 Redshift 数据集群。这些反过来将使我们的客户能够快速将数据转化为洞察力，并在整个业务中注入智能。”

Audible 是原创口语娱乐和有声读物的领先生产商和供应商，每天丰富着数百万听众的生活。 “在 Audible，客户可以搜索和发现多个类别的原创口语娱乐和有声读物。为了增强这种体验，我们需要快速分析来自多个数据库的数据以提供个性化的结果，”Audible 首席软件开发工程师 Shailesh Vyas 说。 “我们期待尝试将 AWS Glue Elastic Views 作为无服务器解决方案，从我们环境中多个不同数据库中的数据创建物化视图。借助 AWS Glue Elastic Views，我们的开发人员应该能够更快地行动，并更加专注于代表我们的客户进行创新，而不是管理复杂的数据集成管道。”

Best Western Hotels & Resorts 总部位于亚利桑那州凤凰城，是一家私人控股的酒店品牌，在全球 100 多家酒店拥有约 4,700 家酒店。 国家 和世界各地的领土。 Best Western 提供 18 个酒店品牌，以满足每个市场的开发商和客人的需求。 “Amazon QuickSight 的按使用付费定价和无服务器架构使 Best Western 的精益分析团队变得敏捷，并以不到我们之前分析架构一半成本的速度更快地为业务创造价值，”高级经理 Joseph Landucci 说Best Western Hotels & Resorts 数据库和企业分析经理。 “借助 Amazon QuickSight Q，我们期待让我们的业务合作伙伴能够自助解决他们的问题，同时减少我们团队因临时请求而产生的运营开销。这将使我们的合作伙伴只需用简单的语言输入问题，就可以快速获得关键业务问题的答案。”

Capital One 成立于 1994 年，是一家领先的信息技术公司，其使命是通过为银行业带来独创性、简单性和人性化，帮助客户取得成功。 “借助 Amazon QuickSight，我们能够快速大规模推出新的机器学习驱动的 BI 仪表板，而无需任何服务器设置或繁重的容量规划，”Capital One 高级数据工程师 Peter Tyson 说。 “现在，随着 Amazon QuickSight Q 的推出，我们期待着让我们的用户能够轻松快速地获得他们的临时业务问题的答案，这些问题甚至不属于 BI 仪表板的一部分。”

Panasonic Avionics Corporation 是全球领先的机上娱乐和通信系统供应商。 “我们基于云的解决方案收集了大量匿名数据，帮助我们优化航空公司合作伙伴及其乘客的体验，”松下航空电子公司云运营总监 Anand Desikan 说。 “我们开始使用 Amazon QuickSight 报告飞行中的 Wi-Fi 性能，凭借其丰富的 API、按会话付费的定价和扩展能力，我们迅速向数百名用户推出了 Amazon QuickSight 控制面板。该平台的不断发展令人印象深刻：机器学习支持的异常检测、Amazon SageMaker 集成、嵌入、主题化和跨视觉过滤，现在有了 Amazon QuickSight Q，我们的用户只需在“

Vyaire Medical, Inc. 是一家致力于呼吸护理的全球性公司，致力于实现、改善和延长生命，始终致力于改善患者的治疗效果并为客户增加价值。 “在不到两个月的时间里，我们能够将旧的 BI 报告工具转移到 Amazon QuickSight 中，”Vyaire 分析和企业数据管理高级总监 Gopal Ramamurthi 说。 “我们在易于管理方面收获了很多，尤其是在扩展工具以支持 BI 用户数量的增加时。现在，随着 Amazon QuickSight Q 的推出，我们期待着让我们的执行领导团队、现场销售用户和制造工厂的主管在仪表板，提供更快的洞察力，有助于提高我们的销售和制造流程的效率。”

关于亚马逊网络服务

14 年来，Amazon Web Services 一直是世界上最全面、应用最广泛的云平台。 AWS 为计算、存储、数据库、网络、分析、机器人、机器学习和人工智能 (AI)、物联网 (IoT)、移动、安全、混合、虚拟和增强现实（VR 和 AR）提供超过 175 项功能齐全的服务)、媒体和应用程序开发、部署和管理，来自 24 个地理区域内的 77 个可用区 (AZ)，并已宣布计划在印度、印度尼西亚、日本、西班牙和瑞士再增加 15 个可用区和 5 个 AWS 区域。数以百万计的客户（包括发展最快的初创公司、最大的企业和领先的政府机构）信任 AWS 来支持他们的基础设施、变得更加敏捷并降低成本。

关于亚马逊

亚马逊遵循四项原则：以客户为中心而非以竞争对手为中心、对发明的热情、对卓越运营的承诺以及长期思考。客户评论、一键购物、个性化推荐、Prime、亚马逊物流、AWS、Kindle Direct Publishing、Kindle、Fire 平板电脑、Fire TV、亚马逊 Echo 和 Alexa 是亚马逊率先推出的一些产品和服务。

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