Tabelle Amazon S3

Amazon S3 Tables rappresenterà un'aggiunta trasformativa alla nostra architettura dei dati, in particolare con il supporto gestito di Iceberg, che crea efficacemente un livello di vista materializzata per diverse esigenze di analisi dei dati. Questa offerta ha il potenziale per aiutare Genesys a semplificare i flussi di lavoro di dati complessi eliminando ulteriori livelli di gestione delle tabelle, con S3 che gestisce automaticamente le principali attività di manutenzione come la compattazione, la gestione delle istantanee e la pulizia dei file senza riferimenti. La capacità di leggere e scrivere tabelle Iceberg direttamente da S3 ci aiuterà a migliorare le prestazioni e a creare nuove possibilità per integrare perfettamente i dati nel nostro ecosistema di analisi. Questa interoperabilità, combinata con i miglioramenti delle prestazioni, posiziona S3 Tables come parte fondamentale della nostra strategia futura per fornire informazioni sui dati veloci, flessibili e affidabili.

In Pendulum Intelligence, analizziamo i dati provenienti da centinaia di milioni di canali e fonti social. Tabelle Amazon S3 ha trasformato il modo in cui gestiamo il nostro data lake, che elabora migliaia di ore di contenuti video e audio analizzati estraendo il contesto da immagini e altri contenuti multimediali quasi in tempo reale utilizzando i nostri strumenti di machine learning. Eliminando l'onere della gestione delle tabelle, inclusa la compattazione, le istantanee e la pulizia dei file, il nostro team può concentrarsi su ciò che conta di più: ricavare informazioni fruibili da enormi set di dati. La perfetta integrazione con il nostro stack di analisi (Amazon Athena, AWS Glue e Amazon EMR) ha notevolmente migliorato la nostra capacità di elaborare dati complessi su larga scala.

Amazon S3 Tables, con supporto Apache Iceberg incorporato e integrazione dei servizi di analisi AWS, aiuta le aziende a ottimizzare i costi di analisi dei dati trasformando il modo in cui utilizzano i dati aziendali per analisi, conformità e iniziative di intelligenza artificiale. Automatizzando complesse attività di gestione dei dati e fornendo audit trail completi delle modifiche ai dati, i team possono analizzare istantaneamente i dati storici, mantenere la conformità normativa e accelerare le informazioni aziendali riducendo significativamente i costi tecnologici.

In qualità di azienda sanitaria che gestisce enormi quantità di dati dei pazienti che cambiano frequentemente, abbiamo deciso di investire in Apache Iceberg perché risolve molti punti deboli di Apache Hive relativi al partizionamento e all'automazione, con l'ulteriore vantaggio di una più ampia interoperabilità. Una delle nostre maggiori sfide con Iceberg è stata la comprensione e la gestione dell'ottimizzazione delle tabelle. Ecco perché siamo entusiasti di S3 Tables e delle funzionalità di ottimizzazione gestita. La possibilità di ridurre il carico di lavoro degli sviluppatori per la manutenzione delle tabelle ci consentirà di concentrarci maggiormente sulla fornitura di dati di alta qualità e di informazioni preziose ai nostri clienti.

Tabelle Amazon S3 è il complemento perfetto al supporto di Daft per Apache Iceberg. Sfruttando le sue integrazioni con AWS Lake Formation e AWS Glue, siamo stati in grado di estendere facilmente le nostre funzionalità di lettura e scrittura di Iceberg esistenti a Tabelle S3 sfruttando al contempo le sue prestazioni ottimizzate. Attendiamo con impazienza l'evoluzione di questo nuovo servizio e siamo entusiasti di fornire il miglior supporto per le Tabelle S3 per l'ecosistema Python Data Engineering e ML/AI.

Dremio è lieta di supportare la disponibilità generale di Tabelle Amazon S3. Supportando la specifica Apache Iceberg REST Catalog (IRC), S3 Tables garantisce una perfetta interoperabilità con Dremio, consentendo agli utenti di beneficiare di un motore SQL ad alte prestazioni in grado di interrogare le tabelle Apache Iceberg gestite in bucket tabulari S3 ottimizzati. Questa collaborazione rafforza l'importanza degli standard aperti nell'ecosistema Lakehouse, eliminando la complessità dell'integrazione e accelerando l'adozione da parte dei clienti. Con Tabelle Amazon S3 e il supporto IRC, le organizzazioni ottengono la flessibilità e la scelta necessarie per creare un'architettura lakehouse unificata nell'era dell'IA.

Tabelle Amazon S3 si allinea perfettamente alla visione di DuckDB di democratizzare l'analisi dei dati utilizzando formati di file aperti. La collaborazione tra AWS e DuckDB Labs ci consente di estendere ulteriormente il supporto di Iceberg in DuckDB e sviluppare un'integrazione perfetta con Tabelle S3. Riteniamo che la mentalità condivisa basata sulle batterie di DuckDB e Tabelle S3 crei un potente stack di analisi in grado di gestire un'ampia gamma di carichi di lavoro mantenendo una barriera all'ingresso incredibilmente bassa.

Tabelle Amazon S3 è una nuova potente funzionalità che ottimizza la gestione, le prestazioni e l'archiviazione dei dati tabulari per i carichi di lavoro di analisi. L'integrazione diretta di HighByte Intelligence Hub con Tabelle Amazon S3 consente ai produttori globali di creare facilmente un data lake transazionale aperto per i propri dati industriali. Le tabelle S3 consentono l'interrogazione istantanea dei dati grezzi di Parquet, consentendo ai clienti di inviare informazioni contestualizzate dall'edge al cloud per un uso immediato che non richiedere ulteriori elaborazioni o trasformazioni. Ciò ha un impatto importante sull'ottimizzazione delle prestazioni e dei costi per i nostri clienti comuni.

Amazon S3 è da tempo la base della moderna infrastruttura di dati e il lancio di Tabelle S3 segna una pietra miliare importante, avvicinando Apache Iceberg a diventare lo standard universale per dati e intelligenza artificiale. Questa innovazione consente alle organizzazioni di sfruttare formati di tabella aperti ad alte prestazioni su S3, consentendo analisi multi-motore senza duplicazione dei dati. Per i clienti di PuppyGraph, significa che ora possono eseguire query grafiche in tempo reale direttamente sui loro dati S3, mantenendo informazioni fresche e scalabili senza il sovraccarico di un ETL complesso. Siamo entusiasti di far parte di questa evoluzione, rendendo l'analisi dei grafici tanto fluida quanto i dati stessi.

Siamo felicissimi di portare la magia di Snowflake su Tabelle Amazon S3. Grazie a questa collaborazione, i clienti di Snowflake potranno leggere ed elaborare senza problemi i dati archiviati in Tabelle S3 utilizzando le configurazioni Snowflake esistenti, eliminando la necessità di complesse migrazioni o duplicazioni di dati. Combinando le funzionalità di analisi delle prestazioni di livello mondiale di Snowflake con lo storage efficiente delle tabelle Apache Iceberg di Tabelle Amazon S3, le organizzazioni possono facilmente interrogare e analizzare i dati tabulari archiviati in Amazon S3.

Siamo entusiasti che Amazon S3 abbia introdotto il supporto integrato per Apache Iceberg con Tabelle S3, consentendo l'avanzamento dell'ecosistema Iceberg Open Data Lakehouse. Con i bucket tabulari S3, non vediamo l'ora di collaborare con AWS per aiutare i nostri clienti congiunti a portare la potenza di un Open Lakehouse, basato su Trino ottimizzato, un motore SQL MPP open source leader, in diversi casi d'uso di analisi e intelligenza artificiale nei dati di Amazon S3.

La nostra integrazione con Tabelle Amazon S3 rende i dati in tempo reale pronti per l'intelligenza artificiale più aperti e accessibili che mai. L'architettura leaderless di Ursa su S3 riduce già i costi di storage, mentre l'integrazione diretta con Tabelle S3 migliora ulteriormente le prestazioni e l'efficienza. In un mondo basato sull'intelligenza artificiale, la governance dei dati è fondamentale. In StreamNative, ci impegniamo ad aiutare le aziende a ridurre il TCO del 90%, permettendo di creare applicazioni basate sull'IA con dati governati e in tempo reale in modo semplice e conveniente.