How to build your data analytics stack at scale with

Overview

AWS re:Invent 2019: Leadership session: Trends with data lakes and analytics (ANT206-L)

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최신 클라우드 데이터웨어 하우스는 가변 분석 워크로드를 처리하기 위해 필요에 따라 확장 및 확장 할 수 있어야 합니다.
이 세션에서는 모든 사용 사례 또는 워크로드에 대해 예측 가능한 최저 비용으로 최고의 성능을 제공하는 Amazon Redshift의 기능에 대해 설명합니다.
Amazon Redshift가 대량의 쿼리 작업, 복잡한 쿼리가 포함 된 대용량 데이터 세트, 자주 쿼리되는 데이터 및 자주 액세스하지 않는 기록 데이터, Amazon S3 데이터 레이크의 열린 파일 형식 및 Amazon Redshift의 구조화 된 데이터의 혼합으로 소규모 데이터 세트를 처리하는 방법에 대해 알아보십시오.

AWS re:Invent 2019:

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[REPEAT 2] How to scale data analytics with Amazon Redshift (

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ANT335-R2)

이 세션에서는 Amazon Redshift를 사용한 데이터웨어 하우징 모범 사례에 대해 심도있게 살펴 봅니다.
데이터를 이동하지 않고 데이터웨어 하우스 내부 및 외부의 모든 데이터를 분석하는 가장 좋은 방법을 보여 주므로 비즈니스 운영에 대한 심층적인 통찰력을 얻을 수 있습니다.
또한 최적의 스키마를 설계하고 데이터를 효율적으로로드하며 쿼리를 최적화하여 높은 처리량과 성능을 제공하는 방법에 대한 모범 사례를 다룹니다.

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최신 클라우드 데이터웨어 하우스는 다양한 분석 워크로드를 처리 할 수 있도록 확장 및 확장 할 수 있어야합니다.
이 세션에서는 모든 사용 사례 또는 워크로드에 대해 예측 가능한 최저 비용으로 최고의 성능을 제공하는 Amazon Redshift의 기능에 대해 설명합니다.
Amazon Redshift가 대량의 쿼리 작업, 복잡한 쿼리가 포함 된 대용량 데이터 세트, 자주 쿼리되는 데이터 및 자주 액세스하지 않는 기록 데이터, Amazon S3 데이터 레이크의 열린 파일 형식 및 Amazon Redshift의 구조화 된 데이터의 혼합으로 소규모 데이터 세트를 처리하는 방법에 대해 알아보십시오.

AWS re:Invent 2019: Deep dive and best practices for Amazon Redshift (ANT418)

Amazon Redshift의 가장 중요하고 인기있는 새로운 기능에 대해 알아보십시오.
이 세션에서는 Amazon Redshift의 아키텍처 발전과 머신 러닝을 사용하여 자체 최적화 데이터웨어 하우스를 만드는 방법에 대해 설명합니다.
또한 가격 대비 성능 비율에 비해 최근의 성능, 동시성, 탄력성 및 관리 효율성 향상을 검토합니다.
마지막으로, 미래의 데이터웨어 하우스에 대한 비전을 엿보고 Workday에서 Amazon Redshift의 최신 기능이 Workday가 최적화 및 확장을 달성하는 데 어떤 도움을 주 었는지에 대해 들어 봅니다Redshift를 사용한 데이터웨어 하우징 모범 사례에 대해 심도있게 살펴 봅니다.
데이터를 이동하지 않고 데이터웨어 하우스 내부 및 외부의 모든 데이터를 분석하는 가장 좋은 방법을 보여 주므로 비즈니스 운영에 대한 심층적인 통찰력을 얻을 수 있습니다.
또한 최적의 스키마를 설계하고 데이터를 효율적으로로드하며 쿼리를 최적화하여 높은 처리량과 성능을 제공하는 방법에 대한 모범 사례를 다룹니다.

AWS re:Invent 2019:

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[REPEAT] What’s new with Amazon Redshift, featuring Workday (ANT320-R)

Amazon .com은 전 세계 최대 규모의 Oracle 데이터웨어 하우스 중 하나에서 실행되는 수 십만 개의 일일 작업 인 엔터프라이즈 데이터웨어하우스를
2 년 이내에 확장 가능한 AWS 기반 데이터 레이크로 마이그레이션했습니다.
이 세션에서는 Amazon.com의 데이터 레이크 아키텍처와 Amazon Redshift 및 Amazon EMR을 어떻게 활용했는지 살펴 봅니다.
또한 모든 레거시 작업을 새 시스템으로 마이그레이션하는 데 사용되는 주요 전략을 검토하고 마이그레이션 후 시스템을 처음 실행 한 첫 해 부터 얻은 교훈을 포함합니다.

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Redshift의 가장 중요하고 인기있는 새로운 기능에 대해 알아보십시오.
이 세션에서는 Amazon Redshift의 아키텍처 발전과 머신 러닝을 사용하여 자체 최적화 데이터웨어 하우스를 만드는 방법에 대해 설명합니다.
또한 가격 대비 성능 비율에 비해 최근의 성능, 동시성, 탄력성 및 관리 효율성 향상을 검토합니다.
마지막으로, 미래의 데이터웨어 하우스에 대한 비전을 엿보고 Workday에서 Amazon Redshift의 최신 기능이 Workday가 최적화 및 확장을 달성하는 데 어떤 도움을 주 었는지에 대해 들어 봅니다.

AWS re:Invent 2019: How Amazon leverages AWS to deliver analytics at enterprise scale (ANT204-R1)

최신 클라우드 데이터웨어 하우스는 다양한 분석 워크로드를 처리 할 수 있도록 확장 및 확장할 수 있어야 합니다.
이 세션에서는 모든 사용 사례 또는 워크로드에 대해 예측 가능한 최저 비용으로 최고의 성능을 제공하는 Amazon Redshift의 기능에 대해 설명합니다.
Amazon Redshift가 대량의 쿼리 작업, 복잡한 쿼리가 포함 된 대용량 데이터 세트, 자주 쿼리되는 데이터 및 자주 액세스하지 않는 기록 데이터,
Amazon S3 데이터 레이크의 열린 파일 형식 및 Amazon Redshift의 구조화 된 데이터의 혼합으로 소규모 데이터 세트를 처리하는 방법에 대해 알아보십시오.
그리고 Warner Brothers는 Amazon Redshift를 통해 분석 성능이 어떻게 향상되었는지에 대해 설명합니다Amazon.com은 전 세계 최대 규모의 Oracle 데이터웨어 하우스 중 하나에서 실행되는 수 십만 개의 일일 작업 인 엔터프라이즈 데이터웨어하우스를
2 년 이내에 확장 가능한 AWS 기반 데이터 레이크로 마이그레이션했습니다.
이 세션에서는 Amazon.com의 데이터 레이크 아키텍처와 Amazon Redshift 및 Amazon EMR을 어떻게 활용했는지 살펴 봅니다.
또한 모든 레거시 작업을 새 시스템으로 마이그레이션하는 데 사용되는 주요 전략을 검토하고 마이그레이션 후 시스템을 처음 실행 한 첫 해 부터 얻은 교훈을 포함합니다.

AWS re:Invent 2019:

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How to scale data analytics w/ Amazon Redshift, ft. Warner Bros. (ANT335-R1)

최첨단 최신 클라우드 데이터웨어 하우스는 수천 명의 동시 사용자를 지원하면서 가장 저렴하고 예측 가능한 비용으로 최고의 성능을 제공해야 합니다.
또한 미래의 분석 워크로드에 필요한 민첩성을 달성하려면 데이터 레이크에 완벽하게 통합하고 분석 스택에서 최고 수준의 시민이 되어야 합니다.
Amazon Redshift는 오늘날 이것을 수행합니다. 이 세션에서는 Amazon Redshift가 스토리지를 확장하고 10 배 향상된 가격 대비 성능 비율로 계산하는 방법에 대해 설명합니다.
Amazon Redshift로 확장하여 Comcast가 성능을 개선 한 방법과 Amazon Redshift를 사용한 데이터웨어하우징이 모든 데이터를 분석하여 보다 심층적인 통찰력과 더 나은 결과를 제공하는 데 어떻게 도움이 되는지 알아보십시오.다양한 분석 워크로드를 처리 할 수 있도록 확장 및 확장할 수 있어야 합니다.
이 세션에서는 모든 사용 사례 또는 워크로드에 대해 예측 가능한 최저 비용으로 최고의 성능을 제공하는 Amazon Redshift의 기능에 대해 설명합니다.
Amazon Redshift가 대량의 쿼리 작업, 복잡한 쿼리가 포함 된 대용량 데이터 세트, 자주 쿼리되는 데이터 및 자주 액세스하지 않는 기록 데이터,
Amazon S3 데이터 레이크의 열린 파일 형식 및 Amazon Redshift의 구조화 된 데이터의 혼합으로 소규모 데이터 세트를 처리하는 방법에 대해 알아보십시오.
그리고 Warner Brothers는 Amazon Redshift를 통해 분석 성능이 어떻게 향상되었는지에 대해 설명합니다.

AWS re:Invent 2019: [REPEAT] State-of-the-art cloud data warehousing, featuring

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Comcast (ANT213-

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R)

최첨단 클라우드 데이터웨어 하우스는 수천 명의 동시 사용자를 지원하면서 가장 저렴하고 예측 가능한 비용으로 최고의 성능을 제공해야 합니다.
또한 미래의 분석 워크로드에 필요한 민첩성을 달성하려면 데이터 레이크에 완벽하게 통합하고 분석 스택에서 최고 수준의 시민이 되어야합니다되어야 합니다.
Amazon Redshift는 오늘 오늘날 이것을 수행합니다. 이 세션에서는 Amazon Redshift가 스토리지를 확장하고 10 배 향상된 가격 대비 성능 비율로 계산하는 방법에 대해 설명합니다.
Amazon Redshift로 확장하여 Asurion이 Comcast가 성능을 개선 한 방법과 Amazon Redshift를 사용한 데이터웨어 하우징이 데이터웨어하우징이 모든 데이터를 분석하여보다 심층적 인 분석하여 보다 심층적인 통찰력과 더 나은 결과를 제공하는 데 어떻게 도움이되는지 도움이 되는지 알아보십시오.

MSK

AWS re:Invent 2019:

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State-of-the-art cloud data warehousing, featuring Asurion (ANT213-R1)

기업은 데이터 스트리밍 아키텍처를 활용하여 고객의 요구에 실시간으로 대응합니다.
이 세션에서는 Amazon MSK를 사용하여 실시간 애플리케이션 개발을 가속화 할 수있는 방법에 대해 설명합니다.
Adobe는 우리와 함께 Apache Kafka를 사용하여 수백 가지 서비스에 대해 매일 600 억 개가 넘는 메시지를 처리하는 방법을 공유합니다.
Adobe가 직면 한 과제와 한 번의 클릭으로 수십 개의 Kafka 클러스터 관리에서 완전히 관리되는 Amazon MSK 클러스터 배포로 이동하는 이유에 대해 알아 봅니다.
이 접근 방식이 메시지 라우팅, 고급 QoS 및 HTTP 클라이언트를 처리하면서 Kubernetes, Spinnaker 및 Terraform과 같은 오픈 소스 프레임 워크에 구축 된 여러 솔루션을 통합하는 방법을 들어보십시오.

EMR

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최첨단 클라우드 데이터웨어 하우스는 수천 명의 동시 사용자를 지원하면서 가장 저렴하고 예측 가능한 비용으로 최고의 성능을 제공해야 합니다.
또한 미래의 분석 워크로드에 필요한 민첩성을 달성하려면 데이터 레이크에 완벽하게 통합하고 분석 스택에서 최고 수준의 시민이 되어야합니다.
Amazon Redshift는 오늘 이것을 수행합니다. 이 세션에서는 Amazon Redshift가 스토리지를 확장하고 10 배 향상된 가격 대비 성능 비율로 계산하는 방법에 대해 설명합니다. Amazon Redshift로 확장하여 Asurion이 성능을 개선 한 방법과 Amazon Redshift를 사용한 데이터웨어하우징이 모든 데이터를 분석하여 보다 심층적인 통찰력과 더 나은 결과를 제공하는 데 어떻게 도움이 되는지 알아보십시오.

MSK

AWS re:Invent 2019: [REPEAT 1] Responding to customer needs in real time with Amazon MSK (ANT309-R1)

기업은 데이터 스트리밍 아키텍처를 활용하여 고객의 요구에 실시간으로 대응합니다.
이 세션에서는 Amazon MSK를 사용하여 실시간 애플리케이션 개발을 가속화 할 수있는 방법에 대해 설명합니다.
Adobe는 우리와 함께 Apache Kafka를 사용하여 수백 가지 서비스에 대해 매일 600 억 개가 넘는 메시지를 처리하는 방법을 공유합니다.
Adobe가 직면 한 과제와 한 번의 클릭으로 수십 개의 Kafka 클러스터 관리에서 완전히 관리되는 Amazon MSK 클러스터 배포로 이동하는 이유에 대해 알아 봅니다.
이 접근 방식이 메시지 라우팅, 고급 QoS 및 HTTP 클라이언트를 처리하면서 Kubernetes, Spinnaker 및 Terraform과 같은 오픈 소스 프레임 워크에 구축 된 여러 솔루션을 통합하는 방법을 들어보십시오.

EMR

AWS re:Invent 2019: Insert, upsert, and delete data in Amazon S3 using Amazon EMR (ANT239)

Amazon S3에서 데이터 레이크를 구축하면 오픈 소스 데이터 형식에 대한 확장 성과 안정성을 제공하며 빅 데이터 분석 및 ML/AI 뿐만 아니라 보고 및 BI 모두에 대한 공통 데이터 저장소가 제공됩니다.
그러나 가장 일반적으로 사용되는 빅 데이터 프레임워크는 고객이 개별 레코드의 증분 변경을 처리하기 위해 대량의 데이터를 복원하도록 합니다.
Apache Hudi는 레코드를 작성, 업 세션 및 삭제하는 기능을 제공하며 변경 데이터 캡처 처리 및 실시간 스트림 처리를 단순화합니다.
이 세션에서는 Amazon EMR과 함께 Apache Hudi를 사용하고 기본 개념, 일반적인 시나리오 및 Hudi를 사용하여 워크 플로를 최적화하는 방법을 심층적으로 살펴 봅니다.

AWS re:Invent 2019: Migrating Apache Spark and Hive from on-premises to Amazon EMR (ANT327-R1)

이 세션에서는 Intuit 담당자가 Apache Hive 및 Spark에서 실행되는 회사의 분석, 데이터 처리 (ETL) 및 데이터 과학 워크로드를 Amazon EMR로 마이그레이션하여 비용을 줄이고 가용성을 높이고 성능을 개선하는 방법에 대해 들었습니다.
이 세션에서는 주요 동기와 클라우드로의 전환의 이점에 중점을두고 주요 아키텍처 변경 및 모범 사례에 대한 세부 정보를 제공합니다Amazon S3에서 데이터 레이크를 구축하면 오픈 소스 데이터 형식에 대한 확장 성과 안정성을 제공하며 빅 데이터 분석 및 ML/AI 뿐만 아니라 보고 및 BI 모두에 대한 공통 데이터 저장소가 제공됩니다.
그러나 가장 일반적으로 사용되는 빅 데이터 프레임워크는 고객이 개별 레코드의 증분 변경을 처리하기 위해 대량의 데이터를 복원하도록 합니다.
Apache Hudi는 레코드를 작성, 업 세션 및 삭제하는 기능을 제공하며 변경 데이터 캡처 처리 및 실시간 스트림 처리를 단순화합니다.
이 세션에서는 Amazon EMR과 함께 Apache Hudi를 사용하고 기본 개념, 일반적인 시나리오 및 Hudi를 사용하여 워크 플로를 최적화하는 방법을 심층적으로 살펴 봅니다.

Amazon Elasticsearch Service

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AWS re:Invent 2019: Sophos: Build security solutions using Amazon Elasticsearch Service (ANT203)

AWS Events

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49:29

AWS re:Invent 2019: Migrating Apache Spark and Hive from on-premises to Amazon EMR (ANT327-R1)

AWS Events

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56:47

AWS re:Invent 2019: [REPEAT 2] How to scale data analytics with Amazon Redshift (ANT335-R2)

AWS Events

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58:36

AWS re:Invent 2019: [REPEAT 1] Data lakes and data integration with AWS Lake Formation (ANT218-R1)

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