目錄

數據分析產品對比

1. Amazon Athena

3. AWS Lake Formation

4. AWS Glue

5. Amazon OpenSearch Service

6. Amazon Kinesis Data Analytics

7. Amazon Redshift

8.Amazon Redshift Spectrum

搜索服務對比

核心功能與定位對比

適用場景

關鍵差異總結

注意事項

實時流數據源對比

核心區別總結

選擇建議

關鍵結論

  關鍵區別總結

  協同使用案例

    如何選擇？

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數據分析產品對比

以下是 Amazon Athena、Amazon QuickSight、AWS Lake Formation、AWS Glue、Amazon OpenSearch Service（原 Elasticsearch Service）、Amazon Kinesis Data Analytics 和 Amazon Redshift  Spectrum的核心區別及典型使用場景的對比分析：

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1. Amazon Athena

核心功能：無服務器交互式查詢服務，支持使用標準 SQL 直接分析 Amazon S3 中的原始數據，無需預置基礎設施。

? 特點：

? 按查詢數據量計費，適合低頻臨時分析。

? 支持 Parquet、JSON、CSV 等多種格式，與 AWS Glue 元數據目錄集成。

? 使用場景：

? 日志分析：例如分析存儲在 S3 中的 Web 服務器日志，替代傳統 Elasticsearch 的高成本存儲方案。

? 數據探索：快速驗證數據質量或執行臨時查詢。

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2. Amazon QuickSight

核心功能：云端商業智能（BI）工具，提供數據可視化、自然語言查詢（集成 Amazon Q）和交互式儀表盤。

? 特點：

? 支持與 Redshift、Athena、S3 等數據源集成。

? 生成式 AI 功能可自動生成分析報告、PPT 和關鍵洞察。

? 使用場景：

? 業務報表：為管理層提供實時銷售、運營數據的可視化儀表盤。

? 自助分析：非技術人員通過自然語言提問（如“各區域銷售額對比”）生成圖表。

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3. AWS Lake Formation

核心功能：數據湖治理工具，集中管理數據權限、元數據目錄和跨源數據整合。

? 特點：

? 統一 S3 數據湖的權限控制（庫/表/列級）。

? 自動爬取數據源元數據并構建目錄。

? 使用場景：

? 多源數據整合：將 S3、RDS、DynamoDB 等數據統一到數據湖。

? 合規管理：滿足 GDPR 等法規要求，控制敏感數據訪問權限。

AWS 云端數據湖指南

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https://d1.awsstatic.com/whitepapers/architecture/AWS-HPC-Lens.pdf?did=wp_card&trk=wp_card

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4. AWS Glue

核心功能：無服務器 ETL（數據提取、轉換、加載）服務，自動化生成數據處理腳本。

? 特點：

? 支持數據清洗、格式轉換（如 CSV 轉 Parquet）。

? 與 Lake Formation 共享元數據目錄，提供圖形化工作流設計。

? 使用場景：

? 數據湖構建：將原始數據轉換為分析友好格式后存儲到 S3。

? 批處理作業：例如每天定時處理訂單數據并加載到 Redshift。

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5. Amazon OpenSearch Service

核心功能：托管式搜索與分析引擎，支持全文檢索、日志分析和實時可視化。

? 特點：

? 集成 Kibana 儀表盤，適合日志和點擊流分析。

? 提供近實時數據處理能力。

? 使用場景：

? 日志監控：分析應用日志中的錯誤模式。

? 電商搜索：構建商品標題和描述的快速檢索系統。

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6. Amazon Kinesis Data Analytics

核心功能：實時流數據處理服務，支持 SQL 或 Apache Flink 進行流計算。

? 特點：

? 低延遲（毫秒級響應），自動擴展計算資源。

? 集成 Kinesis Data Streams 和 Firehose。

? 使用場景：

? 實時指標計算：例如滾動時間窗口內的網站訪問量統計。

? 異常檢測：監控 IoT 設備傳感器數據并觸發報警。

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7. Amazon Redshift

核心功能：云數據倉庫，專為復雜 OLAP 查詢設計，支持 PB 級數據分析。

? 特點：

? 列式存儲和高級查詢優化，性能是標準 Spark 的 3 倍以上。

? 支持物化視圖、數據共享和機器學習集成（Redshift ML?