AWS推Redshift RG執行個體，採Graviton處理器提升效能並降低資料湖查詢成本

Amazon Redshift是AWS的雲端資料倉儲服務，企業常以Redshift處理結構化且經常存取的資料，並以資料湖保存更多樣、成本較低的大量資料。AWS強調，隨著BI儀表板、ETL流程與AI代理程式帶來更頻繁的查詢需求，分析平臺需要在延遲、效能與成本之間取得更好的平衡。

RG執行個體的主要變化，是Redshift可用同一套查詢引擎存取資料倉儲與資料湖。AWS指出，內建資料湖查詢引擎預設啟用，使用者可從單一引擎執行SQL分析，查詢Redshift資料表與Amazon S3資料湖資料。在查詢資料湖格式資料時，AWS表示，RG執行個體查詢Apache Iceberg的效能最高可達RA3的2.4倍，查詢Apache Parquet則最高可達RA3的1.5倍。

該架構調整也改變Redshift查詢資料湖的成本組成，AWS說明，Redshift現在會在叢集節點上執行資料湖查詢，也就是使用處理資料倉儲工作負載的同一批運算資源。因此Amazon Redshift Spectrum現在不再是必要元件，資料湖查詢可留在使用者的VPC邊界內，沿用既有IAM角色，也不再產生過去Spectrum每TB掃描5美元的費用。

企業可透過AWS管理主控臺、AWS CLI或AWS API建立新的RG叢集，也可將既有Redshift叢集搬遷至RG執行個體。AWS提供兩種使用方式，一是Elastic Resize，適用於相容組態，AWS提到，停機時間約10至15分鐘。另一種是快照還原（Snapshot and Restore），可從RA3快照建立RG叢集，適合在搬遷時一併調整組態。

AWS表示，既有外部資料表、Schema與查詢語法，包括原本的Spectrum查詢，都不需要重建或修改應用程式碼。Redshift RG執行個體目前已在多個AWS地區開放，包括美國、加拿大、歐洲、南美，以及亞太區的香港、首爾、新加坡、東京、大阪、臺灣和雪梨等地區。