Funzionalità dell’architettura lakehouse

Accedi alle tabelle Iceberg archiviate in Amazon S3 e registrate in cataloghi remoti direttamente dai motori di analisi AWS, con la sicurezza e l’economicità della federazione dei cataloghi nel Catalogo dati AWS Glue.

Ottieni la flessibilità per accedere ed eseguire query sui dati in loco tramite gli strumenti e i motori compatibili con Apache Iceberg che preferisci.

Esegui carichi di lavoro di analisi e ML, inclusi processi Apache Spark, dashboard SQL, modelli di ML e applicazioni di IA generativa su un’unica copia dei dati, archiviandoli nel formato più adatto ai tuoi carichi di lavoro.

Grazie alla compatibilità con Apache Iceberg, tutti i dati sono completamente conformi ai principi ACID (atomicità, coerenza, isolamento, durabilità) per l’analisi SQL ad alte prestazioni.

Esegui query federate sui dati archiviati su più origini di terze parti, come Google BigQuery, SQL Server e Snowflake per accedere ed eseguire query sui dati in loco.

Ottieni la flessibilità di un data lake e le prestazioni di un data warehouse, senza modificare l’architettura dei dati esistente. Accedi all’archiviazione altamente ottimizzata di Amazon Redshift e alle strutture di dati secondarie, come le viste materializzate, per velocizzare l’analisi SQL nei data lake.

Trasferisci i dati dai database operativi, come Amazon DynamoDB, Amazon Aurora MySQL, Amazon Aurora PostgreSQL, Amazon RDS per MySQL, e dalle applicazioni Salesforce, ServiceNow e Zendesk al lakehouse, utilizzando integrazioni Zero-ETL per analisi quasi in tempo reale.

Definisci una sola volta le autorizzazioni granulari e applicale a tutti i dati in tutti gli strumenti e i motori di analisi.