Características de la arquitectura de lake house

Acceda a las tablas de Iceberg almacenadas en Amazon S3 y registradas en catálogos remotos directamente desde los motores de análisis de AWS, de forma segura y rentable mediante la federación de catálogos en el catálogo de datos de AWS Glue.

Obtenga la flexibilidad para acceder a sus datos y consultarlos en el mismo lugar, con las herramientas y los motores compatibles con Apache Iceberg que usted elija.

Ejecute cargas de trabajo de análisis y ML (como trabajos de Apache Spark, paneles de SQL, modelos de ML y aplicaciones de IA generativa) en una sola copia de los datos y almacénelos en el formato que mejor se adapte a sus cargas de trabajo.

Gracias a la compatibilidad con Apache Iceberg, todos los datos son totalmente compatibles con ACID (atómicos, consistentes, aislados y duraderos) para un análisis de SQL de alto rendimiento.

Ejecute consultas federadas en los datos almacenados en varios orígenes de terceros, como Google BigQuery, SQL Server y Snowflake, para acceder y consultar sus datos en el mismo lugar.

Obtenga la flexibilidad de un lago de datos y el rendimiento de un almacén de datos, sin cambiar su arquitectura de datos actual. Acceda al almacenamiento altamente optimizado de Amazon Redshift y a estructuras de datos secundarias, como las vistas materializadas, para acelerar el análisis de SQL en sus lagos de datos.

Lleve los datos de sus bases de datos operativas, como Amazon DynamoDB, Amazon Aurora MySQL, Amazon Aurora PostgreSQL, Amazon RDS para MySQL y aplicaciones como Salesforce, ServiceNow y Zendesk, al lake house mediante integraciones sin ETL para realizar análisis casi en tiempo real.

Defina los permisos detallados una sola vez y haga que se apliquen a todos sus datos en todas las herramientas y motores de análisis.