Die Amazon-S3-Tables-Integration ist jetzt in SageMaker Lakehouse allgemein verfügbar
Amazon S3 Tables sind sich jetzt nahtlos in Amazon SageMaker Lakehouse integriert, sodass es einfach ist, S3 Tables abzufragen und mit Daten in S3 Data Lakes, Amazon Redshift Data Warehouses und Datenquellen von Drittanbietern zu verknüpfen. S3 Tables bieten den ersten Cloud-Objektspeicher mit integrierter Unterstützung für Apache Iceberg. SageMaker Lakehouse ist ein vereinheitlichtes, offenes und sicheres Data Lakehouse, das Ihre Analytik und künstliche Intelligenz (KI) vereinfacht. Alle Daten in SageMaker Lakehouse können von SageMaker Unified Studio und Engines wie Amazon EMR, AWS Glue, Amazon Redshift, Amazon Athena und Apache Iceberg-kompatiblen Engines wie Apache Spark oder PyIceberg abgefragt werden.
SageMaker Lakehouse gibt Ihnen die Flexibilität, um mit dem offen Standard Apache-Iceberg direkt auf Daten in S3 Tables, S3-Buckets und Redshift-Warehouses zuzugreifen und diese abzufragen. Sie können Ihre Daten im Lakehouse sichern und zentral verwalten, indem Sie fein abgestufte Berechtigungen definieren, die einheitlich auf alle Analytik-, ML-Tools und Engines angewendet werden. Sie können über Amazon SageMaker Unified Studio auf SageMaker Lakehouse zugreifen, einer einzigen Entwicklungsumgebung für Daten und KI, die Funktionalität und Tools aus AWS-Analytik- und KI/ML-Services verbindet.
Das integrierte Erlebnis für den Zugriff auf S3 Tables mit SageMaker Lakehouse ist in allen AWS-Regionen allgemein verfügbar, in denen S3 Tables erhältlich sind. Aktivieren Sie zuerst die Integration von S3 Tables in Amazon SageMaker Lakehouse, die es AWS-Analytik-Services ermöglicht, die Daten in Ihren S3 Tables automatisch zu erkennen und darauf zuzugreifen. Weitere Informationen zur Integration von S3 Tables finden Sie in der Dokumentation und auf der Produktseite. Weitere Informationen zu SageMaker Lakehouse finden Sie in der Dokumentation, auf der Produktseite und im Launch Blog.