Lorsque vous installez Tableau Server sur une machine virtuelle (VM) Amazon Web Services (AWS), vous disposez toujours des fonctionnalités avancées de Tableau Server dans un environnement local. L’exécution de Tableau Server sur une VM AWS est un excellent choix si vous souhaitez bénéficier de la flexibilité de l'évolutivité verticale et de l'évolutivité horizontale sans avoir à acheter et gérer un parc de serveurs coûteux. Par exemple, vous pouvez configurer Tableau Server pour la haute disponibilité, et l'intégrer avec toutes les applications professionnelles courantes (par exemple, Active Directory) sur lesquelles s'appuient de nombreuses entreprises.
Vous recherchez Tableau Server sur Linux ? Consultez Installer Tableau Server sur Amazon Web Services(Le lien s’ouvre dans une nouvelle fenêtre).
Tableau Server peut tirer parti de nombreux services AWS natifs:
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Amazon CloudWatch(Le lien s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) : surveille les composants de votre solution basée sur AWS.
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Amazon Route53(Le lien s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) : service Web DNS pour la connexion des demandes utilisateur à votre infrastructure AWS.
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AWS Certificate Manager(Le lien s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) : vous aide à déployer les certificats SSL et TLS à utiliser avec AWS.
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AWS CloudFormation(Le lien s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) : vous aide à créer et gérer des ressources AWS associées de manière contrôlée en utilisant des modèles prédéfinis.
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Elastic Load Balancing(Le lien s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) : vous pouvez utiliser Elastic Load Balancing pour étendre des demandes Tableau sur plusieurs passerelles Tableau.
Vous pouvez aussi stocker les données que vous utilisez avec Tableau Server en utilisant n'importe laquelle des fonctionnalités AWS suivantes. Tableau fournit des connecteurs(Le lien s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) de données natifs qui vous permettent de vous connecter aux données dans les sources de données AWS suivantes :
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Amazon Athena(Le lien s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) : service de requête interactif que vous pouvez utiliser pour analyser des données dans Amazon S3 à l’aide de SQL.
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Amazon Aurora pour MySQL(Le lien s’ouvre dans une nouvelle fenêtre): Base de données haute performance compatible avec MySQL.
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Amazon EMR Hadoop Hive(Le lien s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) : infrastructure gérée Hadoop permettant de traiter de grandes quantités de données.
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Amazon Redshift(Le lien s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) : solution d’entreposage de données pour le stockage et l’exploration de grandes quantités de données.
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Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) : cette solution de base de données relationnelle prend en charges Amazon Aurora pour MySQL(Le lien s’ouvre dans une nouvelle fenêtre), PostgreSQL(Le lien s’ouvre dans une nouvelle fenêtre), MySQL(Le lien s’ouvre dans une nouvelle fenêtre), MariaDB(Le lien s’ouvre dans une nouvelle fenêtre), Oracle(Le lien s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) et Microsoft SQL Server(Le lien s’ouvre dans une nouvelle fenêtre).
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Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) : solution de stockage basée sur le cloud.