Amazon Redshift unterstützt ab Patch 198 nicht mehr die Erstellung neuer Python-UDFs. Bestehende Python-UDFs werden bis zum 30. Juni 2026 weiterhin funktionieren. Weitere Informationen finden Sie im Blog-Posting
Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.
Was ist Amazon Redshift Serverless?
Amazon Redshift Serverless stellt automatisch Data-Warehouse-Kapazität bereit und skaliert die zugrunde liegenden Ressourcen in intelligenter Weise. Amazon Redshift Serverless passt die Kapazität in Sekundenschnelle an, um selbst für die anspruchsvollsten und volatilsten Workloads eine gleichbleibend hohe Leistung und eine vereinfachte Produktion zu gewährleisten.
Mit Amazon Redshift Serverless können Sie von den folgenden Funktionen profitieren:
-
Greifen Sie auf Daten zu und analysieren Sie sie, ohne dass Sie von Amazon Redshift bereitgestellte Cluster einrichten, optimieren und verwalten müssen.
-
Nutzen Sie die erstklassigen Amazon-Redshift-SQL-Funktionen, die branchenführende Leistung und die Data-Lake-Integration, um nahtlos ein Data Warehouse, einen Data Lake und betriebliche Datenquellen abzufragen.
-
Bieten Sie konstant hohe Leistung und vereinfachte Abläufe für anspruchsvollste und dynamischste Workloads mit intelligenter und automatischer Skalierung.
-
Verwenden Sie Arbeitsgruppen und Namespaces, um Rechenressourcen und Daten mit detaillierten Kostenkontrollen zu organisieren.
-
Zahlen Sie nur, wenn das Data Warehouse verwendet wird.
Mit Amazon Redshift Serverless erreichen Sie über eine Konsolenschnittstelle ein Serverless Data Warehouse oder APIs zum Entwickeln von Anwendungen. Über das Data Warehouse können Sie auf Ihren von Amazon Redshift verwalteten Speicher und Ihren Amazon S3-Data Lake zugreifen.
Dieses Video zeigt Ihnen, wie Amazon Redshift Serverless das Ausführen und Skalieren von Analytik vereinfacht, ohne die Data-Warehouse-Infrastruktur verwalten zu müssen: