使用Redshift作为REST API的数据源以进行分析查询

Question

【以下的问题经过翻译处理】 客户正在考虑使用 Redshift 作为 REST API 的数据源，这将使外部实体能够访问“巨大”（假设 100s ot TB）数据集的分析查询。该 API 将由第 3 方使用，我们应该预料到工作负载的高峰和低谷存在一定程度的不可预测性。 REST API 将仅支持读取操作。

主要问题是

* 此类 Redshift 用例的最佳实践是什么？
* 我们有任何以这种方式使用 Redshift 的客户参考吗？
* Redshift 是这个用例的最佳服务吗？���这一点上你会
推荐Athena，Aurora，还是ES？

性能是他们的重中之重，他们希望将每次 API 调用的查询延迟降至 10 秒以下。

Answer

【以下的回答经过翻译处理】 这取决于查询模式和他们想要提供给这个API的SLA：

* 在DynamoDB中存储预先计算的指标是提供快速响应时间和高可用性的好方法，但更新逻辑难以实现。
* Elasticsearch可以支持快速响应时间和高可用性的更新和实时聚合，但指标简单且很容易超载一个Elasticsearch集群。
* Redshift/athena可以是一个选择，如果需要提供查询定制化，但不太可靠，对并发的不可预测查询有危险。与Athena相比，它可以提供更快的响应时间，查询执行的SLA（在Athena集群上不会出现争用风险）。

使用Redshift作为REST API的数据源以进行分析查询

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