Amazon Redshift ne prendra plus en charge l'utilisation des UDF Python après le 30 juin 2026. Nous allons commencer à l'appliquer par étapes. Pour plus d'informations sur les détails de la fin de vie de Python et des options de migration, consultez le billet de
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Suivre les recommandations Amazon Redshift Advisor
Afin de vous aider à améliorer les performances de votre cluster Amazon Redshift et d'en réduire les coûts, Amazon Redshift Advisor met à votre disposition des recommandations spécifiques sur les modifications à appliquer. Advisor développe ses recommandations personnalisées en analysant les performances et les métriques d'utilisation de votre cluster. Ces recommandations personnalisées concernent les paramètres de cluster et le fonctionnement. Afin de vous aider à prioriser vos optimisations, Advisor classe les recommandations par ordre d'impact.
Comment fonctionne le conseiller
Advisor base ses recommandations sur les observations faites concernant les statistiques de performances ou les données de fonctionnement. Advisor développe des observations en effectuant des tests sur vous clusters/workgroups afin de déterminer si une valeur de test se situe dans une plage spécifiée. Si le résultat du test est en dehors de cette plage, Advisor génère une observation concernant votre cluster. En même temps, Advisor crée une recommandation sur la façon de ramener la valeur observée dans la plage de bonne pratique.
Pour les architectures multi-clusters utilisant le partage de données Amazon Redshift, Advisor fournit désormais une optimisation améliorée en analysant les modèles de charge de travail sur l'ensemble clusters/workgroups de votre maillage de données, y compris clusters/workgroups dans différentes régions. Lorsque vous partagez des tableaux entre un producteur et un consommateur clusters/workgroups, Advisor collecte automatiquement des modèles de requêtes provenant de tous les points de terminaison consommateurs du maillage de données, sauf s'ils sont explicitement refusés, et les combine avec les charges de travail des producteurs pour générer des recommandations plus efficaces. Cela signifie que les optimisations de vos tables, y compris les clés de tri, les clés de distribution et la compression, sont basées sur la manière dont vos données sont réellement utilisées dans l'ensemble de votre organisation, et pas uniquement sur un seul cluster. Advisor prend également en charge Amazon Redshift Serverless, assurant automatiquement la continuité de l'optimisation pendant les cycles de pause et de reprise.
Supposons, par exemple, que votre entrepôt de données contienne des tables dont les clés de distribution ne sont pas optimales, ce qui entraîne une distorsion des données entre les nœuds de calcul. Dans ce cas, Advisor recommande automatiquement de redistribuer les tableaux à l'aide du paramètre DISTKEY pour spécifier une colonne qui distribue les données de manière uniforme. Dans un autre exemple, supposons que Advisor constate que votre cluster contient des tables sans clé de tri ou dont les définitions de clés de tri sont inefficaces, ce qui entraîne de mauvaises performances de requête. Dans ce cas, Advisor fournit automatiquement des recommandations pour les colonnes clés de tri appropriées en fonction de vos modèles de requête afin d'améliorer le filtrage des données et de réduire le disque I/O.
Optimisation des architectures de partage de données
Lorsque vous utilisez Amazon Redshift Data Sharing pour répartir les charges de travail entre plusieurs personnes clusters/workgroups, Advisor vous aide à optimiser les performances sur l'ensemble de votre maillage de données. Advisor analyse automatiquement la manière dont les tables partagées sont interrogées par tous les consommateurs. clusters/workgroups Il s'agit notamment de comprendre quelles colonnes sont fréquemment filtrées, quelles tables sont généralement réunies et comment les données sont analysées. En tenant compte de l'ensemble de l'utilisation des données, Advisor génère des recommandations qui améliorent les performances de tous les utilisateurs de vos données partagées.
En optimisant les tableaux en fonction des modèles d'utilisation de l'ensemble de votre organisation plutôt que d'un seul cluster, vous pouvez :
Prenez des décisions d'optimisation basées sur les données en fonction des modèles d'accès aux données dans l'ensemble du clusters/workgroups maillage
Réduire les coûts de stockage grâce à des stratégies de compression plus efficaces
Améliorez l'utilisation des ressources dans l'ensemble de votre maillage de données
Régions Amazon Redshift dans lesquelles Advisor est pris en charge
La fonctionnalité Amazon Redshift Advisor n'est disponible que dans les AWS régions suivantes :
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Région USA Est (Virginie du Nord) (us-east-1)
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Région USA Est (Ohio) (us-east-2)
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Région US Ouest (Californie du Nord) (us-west-1)
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Région USA Ouest (Oregon) (us-west-2)
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Région Afrique (Le Cap) (af-south-1)
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Région Asie-Pacifique (Hong Kong) (ap-east-1)
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Région Asie-Pacifique (Hyderabad) (ap-south-2)
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Région Asie-Pacifique (Jakarta) (ap-southeast-3)
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Région Asie-Pacifique (Melbourne) (ap-southeast-4)
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Région Asie-Pacifique (Malaisie) (ap-southeast-5)
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Région Asie-Pacifique (Mumbai) (ap-south-1)
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Région Asie-Pacifique (Osaka) (ap-northeast-3)
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Région Asie-Pacifique (Séoul) (ap-northeast-2)
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Région Asie-Pacifique (Singapour) (ap-southeast-1)
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Région Asie-Pacifique (Sydney) (ap-southeast-2)
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Région Asie-Pacifique (Tokyo) (ap-northeast-1)
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Région Canada (Centre) (ca-central-1)
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Région Canada Ouest (Calgary) (ca-west-1)
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Région Chine (Beijing) (cn-north-1)
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Région Chine (Ningxia) (cn-northwest-1)
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Région Europe (Francfort) (eu-central-1)
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Région Europe (Irlande) (eu-west-1)
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Région Europe (Londres) (eu-west-2)
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Région Europe (Milan) (eu-south-1)
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Région Europe (Paris) (eu-west-3)
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Région Europe (Espagne) (eu-south-2)
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Région Europe (Stockholm) (eu-north-1)
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Région Europe (Zurich) (eu-central-2)
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Région Israël (Tel Aviv) (il-central-1)
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Région Moyen-Orient (Bahreïn) (me-south-1)
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Région Moyen-Orient (Émirats arabes unis) (me-central-1)
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Région Amérique du Sud (Sao Paulo) (sa-east-1)