Was ist Amazon (AWS) Redshift?

Amazon Redshift ist heute einer der meistgenutzten Cloud-Data-Warehouses und Analysedienste in Unternehmen - vor allem wegen seiner Benutzerfreundlichkeit und der Fähigkeit, Exabytes an Daten blitzschnell zu verarbeiten, und weil es weitaus kostengünstiger ist als andere Data-Warehouse-Lösungen. Amazon Redshift, das von Amazon Web Services (AWS) betrieben wird, wird für zahlreiche geschäftliche Anwendungsfälle verwendet, wie z. B. für die Bereitstellung von Business Intelligence-Tools, Betriebsanalysen und Analysen des Benutzerverhaltens. Wenn Sie Amazon Redshift zur Optimierung der Datenanalyse in Betracht ziehen, erhalten Sie hier einen kurzen Überblick.

Was ist Amazon (AWS) Redshift?

Amazon Redshift ist ein vollständig verwalteter Data-Warehouse-Service im Petabyte-Bereich von Amazon Web Services (AWS), der eine schnelle und kostengünstige Datenanalyse mit Standard-SQL und vorhandenen Business Intelligence-Tools ermöglicht.

Mit Amazon Redshift können Sie strukturierte und halbstrukturierte Daten im Petabyte-Bereich über Ihre operative Datenbank, Ihr Data Warehouse und Ihren Data Lake mit Standard-SQL abfragen und kombinieren. Sie können Abfrageergebnisse unter Verwendung offener Formate wie Apache Parquet oder Optimized Row Columnar (ORC) in einem S3-Data-Lake speichern, wodurch Sie zusätzliche analytische Abfragen durchführen können. Es nutzt die Massively Parallel Processing (MPP)-Technologie und lässt sich wie die meisten AWS-Services mit wenigen Klicks bereitstellen, wobei zahlreiche Optionen für den Datenimport zur Verfügung stehen. Darüber hinaus gibt es zahlreiche Anleitungen, die Ihnen helfen, einen Redshift-Cluster in wenigen Minuten einzurichten und in Betrieb zu nehmen. Redshift bietet eine hohe Leistung und eine schnelle Leistung - für Unternehmen heutzutage unerlässlich.

Es ist auch für seine günstigen Preise bekannt. AWS erklärt dass Amazon Redshift ein bis zu dreimal besseres Preis-Leistungs-Verhältnis als andere Cloud-Data-Warehouses bietet und dass sich der Preis-Leistungs-Vorteil verbessert, wenn Sie von Gigabytes auf Petabytes expandieren. Wie wird dies erreicht? Durch die Nutzung von proprietärer Hardware und maschinellem Lernen (ML) verwendet die Redshift-Datenbank das AWS Nitro-System, um die Datenkomprimierung und -verschlüsselung zu beschleunigen, Abfragen zu analysieren und Algorithmen zur Grafikoptimierung zu verwenden, um Daten automatisch zu organisieren und zu speichern und so außergewöhnlich schnelle Ergebnisse zu erzielen.

Zusätzlich bietet Amazon AQUA (Erweiterter Abfrage-Beschleuniger) einen verteilten und hardwarebeschleunigten Cache, mit dem Redshift-Datenabfragen bis zu 10-mal schneller ausgeführt werden können als in anderen Cloud Data Warehouses für Unternehmen. Er beschleunigt Scan-, Filter- und Aggregationsvorgänge und wird laut Amazon in Zukunft weitere Vorgänge beschleunigen.

Insgesamt ist Amazon Redshift einfach zu bedienen, verarbeitet die riesigen Mengen an Big Data, die Unternehmen erzeugen und verbrauchen, und erleichtert die Verwaltung der Infrastruktur.

Welche Anwendungsfälle sind am besten für AWS Redshift geeignet?

AWS Redshift ist ein leistungsstarkes Tool im Bereich der Datenanalyse, das mit seinen Data-Warehousing-Funktionen im Petabyte-Maßstab die unterschiedlichsten Anforderungen erfüllt. Seine Vielseitigkeit zeigt sich in verschiedenen Szenarien:

• Business Intelligence: Unternehmen können schnell komplexe Abfragen an umfangreichen Datensätzen durchführen. Eine Einzelhandelskette könnte Redshift zum Beispiel nutzen, um Verkaufstrends über Jahreszeiten und Regionen hinweg zu analysieren.
• Operative Analytik: Redshift zeichnet sich durch die Verarbeitung semi-strukturierter Daten aus. IT-Teams können z. B. Anwendungsprotokolle analysieren, um Systemineffizienzen zu ermitteln oder beliebte Anwendungsfunktionen zu identifizieren.
• Gemeinsame Nutzung von Daten: Die sichere Umgebung von Redshift erleichtert die gemeinsame Nutzung von Daten. Ein pharmazeutisches Unternehmen kann Forschungsdaten mit Partnerlabors teilen und dabei sowohl Sicherheit als auch Zugänglichkeit gewährleisten.
• Vorhersagende Analysen: Die Integration mit Amazon SageMaker ermöglicht es Unternehmen, in das maschinelle Lernen einzutauchen. Ein Finanzunternehmen könnte auf der Grundlage historischer Daten und aktueller Marktbedingungen Börsentrends vorhersagen.
• Big Data-Umstellung: Unternehmen, die von herkömmlichen Systemen auf Cloud-Lösungen umsteigen, finden die Skalierbarkeit von Redshift von unschätzbarem Wert. Medienunternehmen, die mit großen Mengen an Videodaten arbeiten, können Inhalte effizient speichern und abrufen.

Ganz gleich, ob Sie ein angehendes Startup oder ein etabliertes Unternehmen sind, AWS Redshift bietet eine maßgeschneiderte Lösung, um das Potenzial Ihrer Daten zu nutzen. Seine Anpassungsfähigkeit stellt sicher, dass verschiedene Sektoren, vom Gesundheitswesen bis zur Unterhaltung, datengesteuerte Entscheidungen mit Vertrauen treffen können.

Was sind die Vorteile von Amazon Redshift?

Warum Amazon Redshift verwenden?

Amazon Redshift zeichnet sich als ganzheitliche Data-Warehousing-Lösung aus und bietet eine Reihe von Vorteilen, die auf die Bewältigung verschiedener Datenherausforderungen zugeschnitten sind. Hier finden Sie eine ausführliche Erkundung seiner vielfältigen Vorteile:

• Robuste Sicherheit: Amazon steht an der Spitze der Cloud-Sicherheit und ermöglicht es den Benutzern, sich auf den Schutz ihrer Anwendungen zu konzentrieren. Die wichtigsten Funktionen umfassen:
  • Zugriffskontrolle: Bestimmen Sie, wer auf Ihre Daten zugreift und in welchem Umfang.
  • Datenverschlüsselung: Stellen Sie sicher, dass Ihre Daten sowohl während der Übertragung als auch im Ruhezustand geschützt bleiben.
  • Virtuelle Private Cloud (VPC): Schaffen Sie eine abgeschirmte Umgebung für einen sicheren Ressourcenbetrieb.
  • Automatisierte Backups: Mit Redshift werden Ihre Daten automatisch über mehrere Standorte hinweg gesichert, um die Integrität und Verfügbarkeit der Daten zu gewährleisten.
• Effiziente Automatisierung: Redshift transformiert Routineaufgaben und bietet Automatisierung für Aktivitäten wie die Erstellung geplanter Berichte, die Überwachung von Audits oder die Durchführung regelmäßiger Wartungsarbeiten.
• Dynamische Skalierbarkeit: Die Skalierbarkeit von Redshift ist ein Beleg für seine Anpassungsfähigkeit. Es skaliert nicht nur, sondern tut dies auf intelligente Weise. Wenn Ihre Arbeitslast steigt oder sinkt, passt sich Redshift in Echtzeit an und stellt sicher, dass Sie immer die richtige Menge an Ressourcen haben. Diese dynamische Anpassung bedeutet, dass Unternehmen Spitzenbelastungen bewältigen können, ohne dass es zu einer Überbelegung kommt und unnötige Kosten entstehen.
• Nahtlose Integration: Die Integrationsmöglichkeiten von Redshift sind zweifach. Natürlich lässt es sich mühelos mit anderen Amazon-Diensten verbinden. Durch die API wird diese Harmonie jedoch auf Anwendungen von Drittanbietern ausgeweitet. Plattformen wie SnapLogic verbessern diese Integration. Mit der iPaaS (Integration Platform as a Service) von SnapLogic können Unternehmen Integrationsprozesse automatisieren, Datenpipelines mühelos erstellen und selbst technisch nicht versierte Teammitglieder in die Lage versetzen, Daten nach Bedarf zu integrieren.
• Lebendiges Partner-Ökosystem: Das umfangreiche Partner-Ökosystem von AWS bietet eine große Auswahl an Anwendungen und Services von Drittanbietern. Egal, ob Sie auf der Suche nach Nischen-Tools oder fachkundigen Implementierungsservices sind, das AWS-Partnernetzwerk ist ein Reservoir an Ressourcen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Amazon Redshift nicht einfach nur ein weiteres Data Warehouse ist, sondern ein umfassendes Tool, das die Datenverarbeitung, -analyse und -wertschöpfung für Unternehmen revolutionieren soll.

Wie sieht das Preismodell von Amazon Redshift aus?

Amazon Redshift bietet ein flexibles und kosteneffizientes Preismodell, das sich durch seine Anpassungsfähigkeit an verschiedene Geschäftsanforderungen auszeichnet. Hier ist eine detaillierte Aufschlüsselung:

• Kosteneffizienz: Eine der Hauptattraktionen von Redshift ist seine wettbewerbsfähige Preisgestaltung. Amazon behauptet, dass Redshift zu niedrigeren Kosten als andere Data Warehouses arbeitet. Es beginnt bei nur 0,25 US-Dollar pro Stunde (ab 2021) und kann so skaliert werden, dass es Petabytes an Daten aufnehmen und Tausende von Benutzern unterstützen kann.
• Vielfältige Preisgestaltungsmöglichkeiten:
  • Pay-as-you-go: Bei diesem Modell zahlen Unternehmen nur für die Ressourcen, die sie auch nutzen, was ein optimales Kostenmanagement gewährleistet.
  • On-Demand-Preise: Bei diesem Modell können sich Unternehmen für eine nutzungsabhängige Preisgestaltung entscheiden, die Flexibilität ohne langfristige Verpflichtungen bietet.
  • Zusätzliche Modelle: Amazon Redshift bietet weitere Preisstrukturen, die auf spezifische Geschäftsanforderungen zugeschnitten sind, so dass Unternehmen die beste Lösung für ihre Bedürfnisse wählen können.
• Preiskalkulator: Um Unternehmen dabei zu helfen, ihre potenziellen Ausgaben zu verstehen, bietet Amazon den AWS Redshift-Preisrechner an. Dieses Tool bietet eine klare Aufschlüsselung der Kosten und hilft Unternehmen bei der effektiven Budgetierung.
• Anleitung zur Amazon-Preisgestaltung: Für diejenigen, die neu im AWS-Ökosystem sind oder die Nuancen der Redshift-Preise verstehen möchten, bietet Amazon Anleitungen zur Navigation durch die verschiedenen verfügbaren Preisoptionen.

Das Preismodell von Amazon Redshift ist im Wesentlichen auf Flexibilität ausgelegt und richtet sich sowohl an Startups mit knappem Budget als auch an Großunternehmen mit großem Datenbedarf. Die verschiedenen Preisoptionen sorgen dafür, dass Unternehmen ein Modell finden können, das ihren finanziellen und betrieblichen Anforderungen entspricht.

Wie verarbeitet Amazon Redshift umfangreiche Datenoperationen?

Amazon Redshift ist nicht nur für seine Data-Warehousing-Funktionen bekannt, sondern auch für seine Fähigkeit, große Datenmengen nahtlos zu verwalten und zu verarbeiten. Sehen wir uns an, wie Redshift mit großen Datenmengen umgeht:

• Compute Nodes und ihre Rolle: Das Herzstück der Datenverarbeitungsfunktionen von Redshift sind die Compute Nodes. Diese Knoten sind für die Speicherung von Daten und die Ausführung von Abfragekomponenten verantwortlich. Wenn das Datenvolumen wächst, kann Redshift weitere Rechenknoten hinzufügen, um sicherzustellen, dass die Datenverarbeitung unabhängig vom Umfang effizient bleibt.
• Integration mit Amazon S3: Amazon Redshift arbeitet mit Amazon S3 zusammen, einem hoch skalierbaren Objektspeicherdienst. Diese Integration ermöglicht einen effizienten Datenimport und -export und stellt sicher, dass große Datensätze nahtlos zwischen Redshift und S3 verschoben werden können.
• Relationale Datenbank mit PostgreSQL: Die relationale Datenbank von Redshift baut auf PostgreSQL auf, was bedeutet, dass sie die robusten Funktionen von PostgreSQL übernimmt. Dank dieser Grundlage kann Redshift komplexe Abfragen auf großen Datensätzen problemlos verarbeiten.
• Gleichzeitigkeit und DynamoDB: Die Gleichzeitigkeitsskalierungsfunktion von Redshift sorgt dafür, dass mehrere Abfragen gleichzeitig ohne Leistungseinbußen ausgeführt werden können. Darüber hinaus ermöglicht die Integration mit DynamoDB die Datenanalyse in Echtzeit, sodass große Datenmengen nahezu in Echtzeit analysiert werden können.
• IAM und Sicherheit: Mit Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM) stellt Redshift sicher, dass der Datenzugriff sowohl kontrolliert als auch sicher ist. IAM ermöglicht die Erstellung von Richtlinien, die festlegen, wer auf Redshift zugreifen kann und welche Aktionen er durchführen darf.
• Serverloser und Cloud-basierter Betrieb: Die serverlose Architektur von Redshift bedeutet, dass sich Unternehmen nicht um das Infrastrukturmanagement kümmern müssen. Da sie cloudbasiert ist, bietet sie die Flexibilität, Ressourcen je nach Bedarf zu skalieren, und gewährleistet so Kosteneffizienz.
• Integration mit AWS-Diensten: Die Cloud-Computing-Funktionen von Redshift werden durch die Integration mit verschiedenen AWS-Diensten erweitert. Ob RDS für relationale Datenbanken, IAM für die Zugriffsverwaltung oder Redshift Spectrum für die Datenanalyse im Exabyte-Bereich, Redshift arbeitet nahtlos mit anderen AWS-Angeboten zusammen.
• Konnektivität mit JDBC und ODBC: Redshift unterstützt sowohl JDBC- als auch ODBC-Konnektoren, so dass die Integration mit einer Vielzahl von Anwendungen und Tools möglich ist.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Fähigkeit von Amazon Redshift, umfangreiche Datenoperationen zu bewältigen, auf seiner robusten Architektur, seinen Integrationsfunktionen und der Unterstützung durch das umfangreiche AWS-Ökosystem beruht. Ganz gleich, ob es um die Verarbeitung von Petabyte-Daten oder die Gewährleistung von Echtzeit-Analysen geht, Redshift ist für die Herausforderungen moderner datengesteuerter Unternehmen gerüstet.

Wie gewährleistet Amazon Redshift optimale Leistung und Sicherheit beim Cloud-Computing?

In der riesigen Landschaft des Cloud Computing ist Amazon Redshift ein Leuchtturm für Unternehmen, die die Leistungsfähigkeit ihrer Daten nutzen wollen. Sehen wir uns an, wie Redshift sowohl Leistung als auch Sicherheit in diesem Bereich gewährleistet:

• Nutzung von Compute Nodes für mehr Effizienz: Die Architektur von Redshift basiert auf Rechenknoten, die bei der Speicherung von Daten und der Ausführung von Abfragen eine zentrale Rolle spielen. Wenn die Datenmenge wächst, kann Redshift die Anzahl der Knoten dynamisch erhöhen und so eine konsistente Leistung unabhängig vom Datenvolumen sicherstellen.
• Nutzen Sie die Leistung von Amazon S3: Die Synergie von Redshift mit Amazon S3 ist unbestreitbar. Diese Integration erleichtert schnelle Datenübertragungen und macht es möglich, große Datensätze mit Leichtigkeit zu verarbeiten.
• Die PostgreSQL-Stiftung: Im Kern basiert das relationale Datenbanksystem von Redshift auf PostgreSQL. Dadurch wird sichergestellt, dass Redshift auch bei der Arbeit mit traditionellen Datenstrukturen komplexe Abfragen effizient ausführen kann.
• Gleichzeitigkeit und ihre Vorteile: Mit steigenden Datenanforderungen wird die Gleichzeitigkeit entscheidend. Die Fähigkeit von Redshift, mehrere Abfragen gleichzeitig zu verarbeiten, in Kombination mit der Integration in DynamoDB, gewährleistet Datenanalysen in Echtzeit.
• IAM: Eine Säule der Sicherheit: Das Engagement von Redshift für die Sicherheit zeigt sich in der Integration von Identity and Access Management (IAM). Mit diesem Tool können Unternehmen präzise Zugriffsberechtigungen definieren und sicherstellen, dass die Daten in den richtigen Händen bleiben.
• Flexibilität vor Ort und in der Cloud: Redshift unterstützt sowohl On-Premises- als auch Cloud-basierte Bereitstellungen. Diese Flexibilität stellt sicher, dass Unternehmen ein Bereitstellungsmodell wählen können, das ihren betrieblichen Anforderungen gerecht wird.
• Serverlose Operationen für Skalierbarkeit: Die serverlose Architektur von Redshift ist ein entscheidender Faktor. Sie macht das Infrastrukturmanagement überflüssig, sodass sich Unternehmen auf die Datenanalyse konzentrieren können.
• Nahtlose Integration mit AWS-Diensten: Die Fähigkeiten von Redshift im Cloud Computing werden durch die nahtlose Integration mit einer Reihe von AWS-Services verstärkt, von RDS für relationale Datenbanken bis hin zu Redshift Spectrum für umfangreiche Datenanalysen.
• Konnektivitätsoptionen mit JDBC und ODBC: Dank der Unterstützung von JDBC- und ODBC-Konnektoren, die die Kompatibilität mit einer Vielzahl von Anwendungen gewährleisten, ist die Integration mit Redshift ein Kinderspiel.
• SSL und Sicherheitsgruppen: Redshift verwendet SSL für verschlüsselte Verbindungen und nutzt Sicherheitsgruppen zur Definition von Zugriffsregeln, was die Sicherheit weiter erhöht.
• Python, Microsoft und mehr: Ganz gleich, ob Sie Python-Skripte ausführen oder mit Microsoft-Tools integrieren möchten, Redshift bietet eine breite Palette an Kompatibilitäten, die den unterschiedlichsten Geschäftsanforderungen gerecht werden.

Im Wesentlichen ist das Engagement von Amazon Redshift für Leistung und Sicherheit im Bereich des Cloud-Computing unerschütterlich. Die robuste Architektur in Kombination mit dem umfassenden AWS-Ökosystem sorgt dafür, dass Unternehmen ihre datengesteuerten Prozesse sicher steuern können.

Amazon Redshift vs. Amazon S3: Ein umfassender Vergleich

Amazon Redshift und Amazon Simple Storage Solutions (S3) sind zwei der beliebtesten Datenspeicherlösungen, die von Amazon Web Services (AWS) angeboten werden. Obwohl beide für die Speicherung von Daten konzipiert sind, dienen sie unterschiedlichen Zwecken und sind für verschiedene Anwendungsfälle optimiert. Im Folgenden finden Sie einen detaillierten Vergleich, der Ihnen hilft, die unterschiedlichen Merkmale und Funktionalitäten zu verstehen:

1. Zweck und Datentyp
   • Amazon Redshift: Redshift wird in erster Linie für strukturierte Daten verwendet und ist mit einem Cloud-Data-Warehouse vergleichbar. Es bietet Tools für Echtzeit- und prädiktive Analysen. Die Daten in Redshift müssen in einem vordefinierten Format strukturiert sein.
   • Amazon S3: S3 ist vielseitig und in der Lage, strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten aufzunehmen. Es funktioniert eher wie ein Datensee und speichert Daten aus verschiedenen Quellen, darunter Videos, Bilder und Protokolldateien.
2. Kategorie Datenspeicherung
   • Amazon Redshift: Redshift ist eine spaltenorientierte Datenbank und ein Data Warehouse, das für die analytische Online-Verarbeitung (OLAP) optimiert ist. Die spaltenförmige Speicherung ermöglicht eine schnellere Datenaggregation, so dass Analysten komplexe Abfragen schnell ausführen können.
   • Amazon S3: S3 ist eine Objektspeicherlösung, die sich ideal für die Speicherung verschiedener Datentypen eignet. Es wird häufig in Datenpipelines zum Extrahieren, Transformieren und Laden (ELT) verwendet.
3. Anwendungsfälle
   • Amazon Redshift: Da die Daten in Redshift bereits strukturiert sind, bietet es schnelle Einblicke und Prognosen. Es kann Daten direkt in Business Intelligence-Tools einspeisen.
   • Amazon S3: S3 wird von Unternehmen genutzt, um große Mengen unterschiedlicher Datenformate in einem einzigen Repository zu konsolidieren. Analysetools können dann auf diese Daten angewendet werden, um Erkenntnisse zu gewinnen. Data Lakes wie S3 werden aufgrund ihrer Fähigkeit, unstrukturierte Daten zu verarbeiten, ihrer Flexibilität, ihrer Erschwinglichkeit und ihrer Fähigkeit, große Datenmengen für vorausschauende Analysen zu speichern, bevorzugt.
4. Kostenstruktur
   • Amazon Redshift: Funktioniert nach einem stündlichen Zahlungsmodell, das bei 0,25 $ pro Stunde beginnt. Die Preise variieren je nach Knotentyp und der Anzahl der Knoten im Cluster.
   • Amazon S3: Bietet ein Pay-as-you-use-Modell und ist damit eine kostengünstige Speicheroption. Benutzer zahlen nur für das, was sie verbrauchen, ohne Mindestgebühr. Data Lakes wie S3 erweisen sich oft als kosteneffizienter für Unternehmen mit vielfältigen und voluminösen Daten.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Amazon Redshift auf die Analyse strukturierter Daten in einer Warehouse-Umgebung zugeschnitten ist, während Amazon S3 eine flexible Speicherlösung für eine breite Palette von Datentypen in einer Data Lake-Umgebung bietet. Die Wahl zwischen den beiden hängt weitgehend von den spezifischen Datenspeicher- und Analyseanforderungen eines Unternehmens ab.

Kann ich Amazon Redshift mit SnapLogic integrieren?

Wie bereits erwähnt, müssen Sie Ihre Datenquellen auf eine Weise integrieren, die den Prozess in Echtzeit automatisiert. SnapLogic ermöglicht Ihnen die einfache Integration von Daten mit mehreren vorgefertigten Konnektoren, ohne dass Sie dafür Datenwissenschaftler benötigen. SnapLogic lässt sich in die Redshift-API integrieren, sodass Sie sicher sein können, dass Ihre Data Warehousing-Prozesse automatisiert und schnell sind.

SnapLogic und Amazon Redshift haben ihre Kräfte gebündelt, um die Datenintegration und das Data Warehousing über die Cloud zu vereinfachen. Gemeinsam ermöglichen SnapLogic und AWS es Unternehmen, durch die Demokratisierung von Daten wichtige Einblicke und betriebliche Effizienz zu gewinnen und so die Fähigkeit Ihres Unternehmens zu verbessern, zu skalieren, zu reagieren und effektiv zu konkurrieren. Mit SnapLogic und AWS fließen Daten sicher und ohne Reibungsverluste oder Hindernisse durch das gesamte Unternehmen, unabhängig von der Quelle oder Anwendung, und bieten Amazon-Kunden das Beste der Cloud.

SnapLogic ist ein zertifizierter Partner für die native Integration mit der Amazon Redshift-Konsole. Mit SnapLogic können Sie das Daten-Onboarding beschleunigen und innerhalb von Minuten wertvolle Erkenntnisse gewinnen. Sie können Daten aus Hunderten von Anwendungen wie Salesforce, Workday, ServiceNow, Google Analytics, Facebook Ads, Slack, Jira, Splunk und Marketo schnell und effizient in ein Amazon Redshift Data Warehouse übertragen.

Erfahren Sie mehr darüber, wie SnapLogic und Amazon Redshift zusammenarbeiten.

Trivia-Frage: Wie kam Amazon Redshift zu seinem Namen?

Zweifellos haben Sie "Rotverschiebung" gegoogelt und sind auf eine Menge Gerede über den Weltraum, sich ausdehnende Universen und die NASA gestoßen (wir auch!). Was genau ist also eine "Rotverschiebung"? Nun, in der Physik ist eine Rotverschiebung eine Vergrößerung der Wellenlänge und eine entsprechende Verringerung der Frequenz und der Photonenenergie von elektromagnetischer Strahlung, wie z. B. Licht. (Das Gegenteil nennt man übrigens Blauverschiebung.) In der Astronomie gibt es drei Hauptursachen für eine Rotverschiebung:

1. Die Strahlung breitet sich zwischen weit entfernten Objekten aus, die sich auseinander bewegen (eine relativistische Rotverschiebung, wie ein relativistischer Dopplereffekt).
2. Die Strahlung bewegt sich auf ein Objekt zu, das sich in einem schwächeren Gravitationspotential befindet - eine gravitative Rotverschiebung.
3. Die Strahlung bewegt sich durch einen expandierenden Raum, wie die Expansion des Universums - eine kosmologische Rotverschiebung. Das Hubble-Gesetz (nach Edwin Hubble) besagt übrigens, dass alle ausreichend weit entfernten Lichtquellen eine Rotverschiebung aufweisen, die ihrer Entfernung von der Erde entspricht.

Warum hat AWS es Redshift genannt? Nun, laut Google hat das nichts mit Physik zu tun, sondern mit der Abkehr vom roten Branding des Konkurrenten Oracle - im wahrsten Sinne des Wortes eine Abkehr von Oracles Rot, auch bekannt als "Redshift". Clever, nicht wahr?