Einführung

Kunden mit Unternehmen aller Größen nutzen AWS Produkte und Dienstleistungen, um ihre Daten zuverlässig, kostengünstig und sicher zu speichern. Dies ist teilweise auf das breite Ökosystem ausgereifter Datenspeicher- und Analyseangebote zurückzuführen, die verfügbar sind. Einige dieser Angebote beinhalten die folgenden Dienste:

• Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) bietet ein einfaches, skalierbares, sicheres und kostengünstiges Datenrepository. Es hat sich zu einem Industriestandard für die Speicherung von Anwendungsdaten sowie zu einer ersten Wahl für Kundendatenseen entwickelt.

• Amazon Athena ist ein interaktiver Abfrageservice, der es einfach macht, Daten in Amazon S3 mithilfe von Standard-SQL zu analysieren.

• Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) macht es einfach, eine relationale Datenbank in der Cloud einzurichten, zu betreiben und zu skalieren. Er bietet kosteneffiziente und anpassbare Kapazität und automatisiert gleichzeitig zeitaufwändige Verwaltungsaufgaben wie Hardwarebereitstellung, Datenbankeinrichtung, Patches und Backups. SQL Server-, Oracle Database-, MySQL-, MariaDB- und PostgreSQL-Engines sind verfügbar.

• Amazon Redshift ist ein vollständig verwaltetes, massiv skalierbares Data Warehouse, das die Analyse sowohl strukturierter als auch unstrukturierter Datensätze erleichtert.

• Amazon QuickSight ist ein schneller, Cloud-gestützter Business Intelligence-Service, mit dem Sie jedem in Ihrem Unternehmen auf einfache Weise Erkenntnisse liefern können.

• Amazon OpenSearch Service macht es Ihnen leicht, interaktive Protokollanalysen durchzuführen, Anwendungen nahezu in Echtzeit zu überwachen, Websites zu durchsuchen und vieles mehr.

• AWS Lake Formationist ein Service, der es einfach macht, innerhalb weniger Tage einen sicheren Data Lake einzurichten.

Um besser zu verstehen, wie Dienste zueinander in Beziehung stehen, bezeichnen wir Datendienste häufig entweder als Datenquellen oder als Datenverbraucher. Eine Datenquelle ermöglicht es Kunden und Anwendungen, Daten aus dem Service zu speichern und abzurufen. Häufig verfügen Datenquellen auch über integrierte Rechenfunktionen und können rechnergestützte Analysen und Filterung ermöglichen. Letztlich werden jedoch Daten in diese Datenquellen geladen, und schließlich werden Daten von Datenkonsumenten aus ihnen abgerufen. Amazon S3, Amazon Athena und Amazon Redshift sind gute Beispiele für Datenquellen.

Datenkonsumenten hingegen greifen auf die Daten aus Datenquellen zu und verarbeiten sie in der Regel. Sie können sie optional auch anzeigen. Amazon QuickSight und die Microsoft Power BI Suite sind gute Beispiele für Datenkonsumenten. Sie lesen aus Datenquellen und helfen dann bei der Analyse, Visualisierung und Veröffentlichung von Informationen.

AWS bietet Kunden volle Flexibilität bei der Kombination der Technologien, die sie für ihre Datenanforderungen bevorzugen. Während sich viele Kunden aufgrund ihrer Business Intelligence (BI) -Anforderungen QuickSight für Amazon entscheiden, entscheiden sich andere Kunden für Anbieter wie Microsoft Power BI, Tableau und Qlik.

Dieses Dokument konzentriert sich auf die Produkte und Dienste der Microsoft Power BI-Suite und deren Verwendung in Kombination mit AWS Diensten.