Amazon Redshift ne prendra plus en charge la création de nouveaux UDFs Python à partir du patch 198. Les fonctions Python définies par l’utilisateur existantes continueront de fonctionner normalement jusqu’au 30 juin 2026. Pour plus d’informations, consultez le billet de blog .

Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra.

Capacité de calcul pour Amazon Redshift sans serveur

Avec Amazon Redshift sans serveur, la capacité de calcul se met automatiquement à l’échelle pour répondre aux exigences de votre charge de travail. La capacité de calcul fait référence à la puissance de traitement et à la mémoire allouées à vos charges de travail Amazon Redshift sans serveur. Les cas d’utilisation courants incluent la gestion des périodes de pointe, l’exécution d’analyses complexes ou le traitement efficace de gros volumes de données. Les conditions suivantes fournissent des informations sur la manière dont Amazon Redshift gère la capacité de calcul.

RPU

Amazon Redshift sans serveur mesure la capacité de l’entrepôt des données en unités de traitement Redshift (RPU). Les RPU sont des ressources utilisées pour traiter les charges de travail. Une RPU fournit 16 Go de mémoire.

Capacité de base

Ce paramètre spécifie la capacité de l’entrepôt des données de base qu’Amazon Redshift utilise pour servir les requêtes. La capacité de base est spécifiée en RPU. Vous pouvez définir une capacité de base dans les unités de traitement Redshift (RPU). La définition d’une capacité de base plus élevée améliore les performances des requêtes, notamment pour les tâches de traitement des données qui exigent beaucoup de ressources. La capacité de base par défaut pour Amazon Redshift sans serveur est de 128 RPU. Vous pouvez régler le paramètre Capacité de base de 4 à 512 RPU. Vous pouvez définir cette valeur sur 4 RPU, ou en unités de 8 à 8 RPU ou plus (8, 16, 24... 512). Vous pouvez définir cette valeur à l'aide de la AWS console, de l'opération UpdateWorkgroup API ou de update-workgroup l'opération dans le AWS CLI.

Avec une capacité de base minimale de 8 RPU, vous disposez d’une certaine flexibilité pour exécuter des charges de travail plus simples ou plus complexes en fonction des coûts et des exigences de capacité de votre entrepôt de données. La capacité de base de 4 RPU est destinée aux entrepôts contenant moins de 32 To de données, et les capacités de base de 8, 16 et 24 RPU sont destinées aux charges de travail nécessitant moins de 128 To de données. Si vos besoins en données sont supérieurs à 128 To, vous devez utiliser un minimum de 32 RPU de base. Par ailleurs, pour les charges de travail comportant des tables avec un grand nombre de colonnes et une forte simultanéité, nous vous recommandons d’utiliser 32 RPU de base ou plus.

Les RPU de base maximum disponibles, 1 024, ajoutent le plus haut niveau de ressources informatiques à vos charges de travail. Cela offre une plus grande flexibilité pour prendre en charge des charges de travail très complexes et accélère le chargement et l’interrogation des données.

Si vous gérez des charges de travail plus importantes et plus complexes, envisagez d’augmenter la taille de votre entrepôt de données Redshift sans serveur. Les grands entrepôts ont accès à davantage de ressources informatiques, ce qui leur permet de traiter les requêtes plus efficacement.

Voici quelques exemples dans lesquels il est avantageux de disposer d’une capacité de base plus élevée :

Pour de plus amples informations sur les quotas et limites d’Amazon Redshift sans serveur, consultez Quotas pour les objets Amazon Redshift sans serveur.

Considérations et limitations relatives à la capacité d’Amazon Redshift sans serveur

Vous trouverez ci-après des considérations et des limitations concernant la capacité d’Amazon Redshift sans serveur. Pour les considérations générales relatives à Redshift sans serveur, consultez Considérations relatives à l’utilisation d’Amazon Redshift sans serveur.

Redshift sans serveur avec capacité de 4 unités de traitement Redshift (RPU)

Redshift sans serveur avec une capacité de 4 RPU de base est idéal pour les charges de travail plus petites ou moins exigeantes. Ce point d’entrée offre une solution flexible et rentable. Cette configuration d’entrée prend en charge les entrepôts de données dotés des ressources suivantes au maximum :

Si vous devez dépasser ces limites, vous devez augmenter votre capacité de base manuellement, plutôt que de vous fier à l’autoscaling. Une fois que vous aurez étendu votre entrepôt de données au-delà de 4 RPU, votre entrepôt de données continuera à utiliser davantage de RPU, et Amazon Redshift ne réduira pas votre entrepôt de données à 4 RPU.

Vous pouvez créer des entrepôts de données utilisant 4 RPU comme suit : Régions AWS

AI-driven mise à l'échelle et optimisation

La fonctionnalité de AI-driven dimensionnement et d'optimisation est disponible dans toutes les AWS régions où Amazon Redshift Serverless est disponible.

Amazon Redshift Serverless propose une fonctionnalité avancée de mise à AI-driven l'échelle et d'optimisation pour répondre aux diverses exigences en matière de charge de travail. Les entrepôts de données peuvent rencontrer les problèmes de provisionnement suivants :

Il est difficile de trouver le juste équilibre entre performance et coût pour les charges de travail des entrepôts de données, en particulier en cas de requêtes ad hoc et de volumes de données croissants. Lorsque vous exécutez des charges de travail mixtes, comprenant à la fois des requêtes peu ou fortement gourmandes en ressources, une mise à l’échelle intelligente est nécessaire. La fonctionnalité de AI-driven dimensionnement et d'optimisation adapte automatiquement le calcul sans serveur ou les RPU en réponse à la croissance des données. Cette fonctionnalité permet également de maintenir les performances des requêtes dans le respect des objectifs de performance et de prix ciblés. La AI-driven mise à l'échelle et l'optimisation allouent dynamiquement les ressources de calcul à mesure que les volumes de données augmentent, garantissant ainsi que les requêtes continuent d'atteindre les objectifs de performance. AI-driven la mise à l'échelle et l'optimisation permettent au service de s'adapter facilement à l'évolution des exigences en matière de charge de travail, sans intervention manuelle ni planification complexe des capacités.

Amazon Redshift sans serveur fournit une solution de mise à l’échelle plus complète et plus réactive basée sur des facteurs tels que la complexité des requêtes et le volume de données. Cette fonctionnalité permet d’optimiser le rapport prix/performances des charges de travail tout en conservant la flexibilité nécessaire pour gérer efficacement des charges de travail variables et des jeux de données croissants. Amazon Redshift Serverless peut automatiquement AI-driven optimiser votre point de terminaison Amazon Redshift Serverless afin d'atteindre les objectifs de prix/performances que vous avez spécifiés pour votre groupe de travail sans serveur. Cette optimisation automatique du rapport prix/performances est particulièrement utile si vous ne savez pas quelle capacité de base définir pour vos charges de travail, ou si certaines parties de votre charge de travail peuvent profiter d’un plus grand nombre de ressources allouées.

Exemple

Si votre organisation exécute des charges de travail qui nécessitent uniquement 32 RPU mais qu’elle introduit soudainement une requête plus complexe, vous ne connaissez peut-être pas la capacité de base approprié. La définition d’une capacité de base plus élevée permet d’obtenir de meilleures performances, mais elle entraîne également des coûts plus élevés, de sorte que le coût risque de ne pas correspondre à vos attentes. Grâce AI-driven à la mise à l'échelle et à l'optimisation des ressources, Amazon Redshift Serverless ajuste automatiquement les RPU pour atteindre vos objectifs de prix/performances tout en optimisant les coûts pour votre entreprise. Cette optimisation automatique est utile quelle que soit la taille de la charge de travail. L’optimisation automatique peut vous aider à atteindre les rapports prix/performances cible de votre organisation en cas de requêtes complexes.

Pour que les coûts restent prévisibles, définissez une limite de capacité maximale qu’Amazon Redshift sans serveur est autorisé à allouer à vos charges de travail.

Pour configurer les objectifs de rapport prix/performances, utilisez la AWS console. L'objectif prix-performance est activé par défaut pour tous les nouveaux groupes de travail sans serveur et est défini sur Équilibré. Vous pouvez modifier l'objectif de prix/performances après avoir créé le groupe de travail Serverless.

Vous pouvez utiliser le curseur Price-performance cible pour définir l'équilibre souhaité entre le coût et les performances. En déplaçant le curseur, vous pouvez choisir l’une des options suivantes :

Considérations lors du choix de votre objectif prix/performances

Vous pouvez utiliser le curseur de prix/performance pour choisir l’objectif prix/performance souhaité pour votre charge de travail. L'algorithme de AI-driven dimensionnement et d'optimisation apprend au fil du temps à partir de l'historique de votre charge de travail et améliore la précision des prévisions et des décisions.

Exemple

Pour cet exemple, supposons une requête qui prend sept minutes et coûte 7 $. La figure suivante montre les temps d’exécution et le coût des requêtes sans mise à l’échelle.

Une requête donnée peut être mise à l’échelle de différentes manières, comme indiqué ci-dessous. En fonction de l'objectif prix/performance que vous avez choisi, le AI-driven dimensionnement prédit la manière dont la requête équilibre les performances et les coûts, et l'adapte en conséquence. Le choix des différentes options du curseur donne les résultats suivants :

Lorsque vous réglez le Price-Performancecurseur, tenez compte des points suivants :

Surveillance de l’autoscaling des ressources

Vous pouvez surveiller la mise à l'échelle du AI-driven RPU de différentes manières :

Utilisez l’exemple suivant pour interroger la vue SYS_QUERY_HISTORY. Remplacez les exemples de valeur par le texte de votre requête.

select query_id,query_text,start_time,end_time, elapsed_time/1000000.0 duration_in_seconds
from sys_query_history
where query_text like '<query_text>'
and query_text not like '%sys_query_history%'
order by start_time desc

Exécutez la requête suivante pour voir comment compute_capacity a été mise à l’échelle au cours de la période allant de start_time à end_time. Remplacez start_time et end_time dans la requête suivante par le résultat de la requête précédente :

select * from sys_serverless_usage
where end_time >= 'start_time'
and end_time <= DATEADD(minute,1,'end_time')
order by end_time asc

Pour obtenir des instructions détaillées sur l’utilisation de ces fonctionnalités, consultez Configurer la surveillance, les limites et les alarmes dans Amazon Redshift sans serveur afin de garantir la prévisibilité des coûts.

Considérations relatives à l'utilisation du AI-driven dimensionnement et de l'optimisation

Lorsque vous utilisez la mise à l' AI-driven échelle et l'optimisation, tenez compte des points suivants :

Pour en savoir plus sur les AI-driven optimisations et le dimensionnement des ressources, regardez la vidéo suivante.