框架
在企業可以對大數據做任何有意義的事情之前，必須對其進行處理。 AWS中的托管框架和分布式框架允許對大量數據進行快速，經濟有效和簡單地處理。由于能夠運行多種流行的框架，并且只為所使用的內容付費，企業可以自由地使用最適合其處理需求的大數據框架。
分析
提供了幾種不同的分析工具可供選擇，AWS中可用的大數據分析工具用于加載大量數據，同時加載和處理該數據。這些實時分析平臺擁有強大的服務。其功能包括將流數據加載到AWS中，運行查詢和即時縮放的分析，以及直接在AWS中構建自定義應用程序來處理和分析流數據的選項。
存儲和數據庫
大數據需要大量存儲。最重要的是，大數據的存儲選項應始終是可擴展的，以保持最高的成本效益。亞馬遜公司提供多種存儲和數據庫選項，以滿足業務數據的特定需求，所有選項都具有高度的可擴展性和廣泛的靈活性。
數據倉庫
AWS提供Amazon Redshift，這是一個完全管理的數據倉庫。傳統的數據倉庫價格昂貴，難以維護。因此，亞馬遜公司創建了Redshift，使它能夠簡單而有效地管理和分析大量數據。用戶能夠以幾乎即時的結果在Redshift中對結構化數據執行查詢。
智能
大數據的真正價值在于可以從數據中獲得的商業智能。企業需要可操作的見解才能真正利用商業智能。在AWS平臺中，用戶可以訪問Amazon QuickSight。亞馬遜QuickSight是面向大數據的商業智能解決方案，提供業務計算，估值和豐富的視覺效果。
無服務器計算
通過AWS Lambda實現大數據無服務器計算，用戶只需在代碼運行和計算在被使用時才會支付費用。這是高度可擴展和具有成本效益的，在處理大量數據時獲得巨大收益。
選擇大數據解決方案
有了大數據解決方案的幾種選擇，很容易被信息過度淹沒。也就是說，AWS在大數據解決方案中絕對是領先的。不過，還可以考慮采用其他平臺，例如谷歌云平臺和微軟Azure。這歸功于個人業務的需求以及業務所使用的大數據。
京公網安備 11010502049343號