实时分析是在数据生成时进行分析以提供即时见解的实践
使用Redshift 允许您实时提取数据并使用流式提取快速分析数据。
例如，电子商务网站可以实时分析客户浏览历史和购买数据，以提供个性化的产品推荐。
此外，金融机构使用它来即时分析交易数据并检测欺诈交易。使用数据训练机器学习模型Amazon Redshift 也用作机器学习模型的训练数据。
具体来说，通过利用 Redshift ML，您可以将 Redshift 中的数据直接应用于 Amazon SageMaker 中的机器学习模型。
例如，企业可以分析客户数据并应用机器学习来预测购买模式和检测异常。
此外，利用Redshift强大的并行处理功能，可以在短时间内预处理大量数据。
因此，Amazon Redshift 在 DWH、BI、ETL、实时分析、机器学习等领域有着广泛的应用，并作为数据利用的基础展现出极高的性能。Amazon Redshift 定价：成本结构以及如何选择最适合您的计划Amazon Redshift 根据您使用的资源提供灵活的定价，让您可以优化成本以满足公司的需求。
有两种基本定价模式：按需定价和预留实例，每种模式都需要不同的成本管理方式。
近年来，Amazon Redshift Serverless 的推出使得使用无需服务器管理即可实现自动扩展的计划成为可能。
与传统的基于集群的计费模 ws电话列表 式相比，这可以根据使用情况节省成本。为了优化成本，选择合适的集群大小并有效使用存储非常重要。
具体来说，通过适当配置数据压缩和排序键可以降低存储成本。
在本文中，我们将详细解释 Amazon Redshift 的定价结构，并向您展示如何选择最适合您的计划。Amazon Redshift 定价模型和成本结构基础知识Amazon Redshift 定价主要由以下因素决定：
- 计算费用（根据集群大小和节点数量收费）
- 存储费用（根据使用的数据量收费）
- 数据传输费用（将数据发送到 AWS 之外的费用）
- 查询执行成本（使用 Redshift Spectrum 时）
特别是，计算费用是最大的成本因素，因此选择合适的集群大小非常重要。
您还需要了解按需和预留实例的定价结构，并选择最适合您需求的模型。按需定价和预留实例之间的差异Amazon Redshift 提供两种定价计划：按需和预留实例。
- 按需定价：一种仅按使用时间付费的模式。
适用于短期项目和工作量可变的环境。
- 预留实例：您可以通过预留一年或三年的集群来显著降低成本。
适用于计划长期运营的公司。
例如，预留实例可以帮助您节省三年合同高达 75% 的费用。
因此，如果您计划持续运营 Redshift，您可能需要考虑使用预留实例。
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