Caratteristiche di Amazon SageMaker Lakehouse

Accedi ed esegui query sui tuoi dati sul posto, tramite gli strumenti e i motori compatibili con Apache Iceberg che preferisci. Esegui casi d'uso di analisi e machine learning (ML) che vanno dai processi di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL) di Apache Spark alle dashboard SQL, passando per i modelli di personalizzazione di ML e le applicazioni di IA generativa utilizzando i motori e gli strumenti compatibili con Apache Iceberg che preferisci.

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

Esegui strumenti e motori di analisi che preferisci, come SQL, Apache Spark, strumenti di business intelligence (BI) e di IA/ML, 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 di SageMaker Lakehouse sono completamente conformi ad ACID (Atomic, Consistent, Isolated, Durable) per l'analisi SQL ad alte prestazioni.

Esegui query federate sui dati archiviati su più origini di terze parti per accedere ed eseguire query sui tuoi dati sul posto.

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

Proteggi i tuoi dati in SageMaker Lakehouse con i controlli di accesso integrati. Definisci una sola volta le autorizzazioni da applicare a tutti i tuoi dati in tutti gli strumenti e i motori di analisi.