Amazon Athena

Beginnen Sie umgehend mit der Datenabfrage. Erhalten Sie in Sekundenschnelle Ergebnisse. Zahlen Sie ausschließlich für ausgeführte Abfragen.

Amazon Athena ist ein interaktiver Abfrageservice, der die Analyse von Daten in Amazon S3 mit Standard-SQL erleichtert. Athena kommt ohne Server aus, deshalb gibt es auch keine Infrastruktur zu verwalten und Sie zahlen nur für die Abfragen, die Sie auch ausführen.

Athena ist benutzerfreundlich. Verweisen Sie einfach auf Ihre Daten in Amazon S3, definieren Sie das Schema und starten Sie die Abfrage mit Standard-SQL. Die meisten Ergebnisse erhalten Sie in Sekundenschnell. Bei Athena müssen Sie Ihre Daten nicht mit komplexen ETL-Aufträgen für die Analyse vorbereiten. Dadurch kann jeder mit SQL-Kenntnissen schnell große Datensätze analysieren.

Athena ist für die Nutzung mit dem AWS Glue-Datenkatalog vorkonfiguriert. Sie können damit ein einheitliches Metadaten-Repository für verschiedene Services erstellen, Datenquellen nach Schemata durchsuchen, den Katalog mit neuen und geänderten Tabellen- und Partitionsdefinitionen füllen und das Schema-Versioning aufrechterhalten.

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Vorteile

Beginnen Sie umgehend mit der Abfrage

Serverless, kein ETL
Athena kommt ohne Server aus. Sie können schnell Daten abfragen, ohne Server oder Data Warehouses einrichten und verwalten zu müssen. Verweisen Sie lediglich auf Ihre Daten in Amazon S3, definieren Sie das Schema und beginnen Sie mithilfe des integrierten Abfrage-Editors mit der Datenabfrage. Mit Amazon Athena können Sie auf all Ihre Daten in S3 zugreifen, ohne komplexe Prozesse zum Extrahieren, Transformieren und Laden der Daten (ETL) einrichten zu müssen.

Zahlung per Abfrage

Zahlen Sie nur für analysierte Daten
Mit Amazon Athena zahlen Sie nur für die Abfragen, die Sie auch ausführen. Ihnen werden 5 USD pro Terabyte berechnet, das von Ihren Abfragen analysiert wird. Sie sparen sich 30 % bis 90 % Ihrer Abfragekosten und erhalten eine bessere Leistung, wenn Sie Ihre Daten vor der Abfrage komprimieren, partitionieren und in ein Spaltenformat konvertieren. Mit Athena erfolgt die Datenabfrage direkt in Amazon S3. Neben S3 fallen keine weitere Kosten für die Speicherung an.

Eine offene und leistungsstarke Standardlösung

Basiert auf Presto, führt Standard-SQL-Abfragen aus
Amazon Athena verwendet Presto mit ANSI SQL-Unterstützung und funktioniert mit einer Reihe von Standarddatenformaten wie CSV, JSON, ORC, Avro und Parquet. Athena eignet sich ideal für schnelle Ad-hoc-Abfragen, kann aber auch komplexe Analysen einschließlich große Verknüpfungen, Fensterfunktionen und Arrays verarbeiten. Amazon Athena ist hoch verfügbar und führt Abfragen anhand von Datenverarbeitungsressourcen an mehreren Standorten und auf mehreren Geräten pro Standort aus. Amazon Athena verwendet Amazon S3 als zugrunde liegenden Datenspeicher, wodurch Ihre Daten hoch verfügbar und nachhaltig sind.

Es ist schnell – sehr schnell.

Interaktive Leistung selbst bei großen Datensätzen
Mit Amazon Athena müssen Sie sich keine Gedanken darüber machen, ob Sie über ausreichend Datenverarbeitungsressourcen verfügen, um eine schnelle, interaktive Abfrageleistung zu erhalten. Amazon Athena führt automatisch Abfragen parallel aus, wodurch die meisten Ergebnisse innerhalb von Sekunden ausgegeben werden.

Neue Funktionen sind jetzt in einer Vorversion verfügbar.

Standortunabhängige Datenabfrage

Führen Sie Verbundabfragen auf relationalen Datenbanken, Data Warehouses, Objektspeichern und nicht relationalen Datenspeichern aus. Mit Verbund-SQL-Abfragen können Sie die Daten direkt abfragen und zwar unabhängig davon, wo sie sich befinden. Sie können das vertraute SQL verwenden, um Daten für eine schnelle Analyse über mehrere Datenquellen hinweg ZUSAMMENZUFÜHREN und können Ergebnisse zur nachfolgenden Verwendung in Amazon S3 speichern. Mit der Athena Verbundabfrage wird auch ein neues Abfrageverbund-SDK eingeführt. Damit können Sie Ihre eigenen Datenquellenkonnektoren für die Abfrage benutzerdefinierter Datenspeichern schreiben.

Erstellen Sie Ihre eigenen User-Defined Functions (UDF).

Schreiben Sie benutzerdefinierte Skalarfunktionen und rufen Sie sie in Ihren SQL-Abfragen auf. Sie können Ihre UDF mithilfe des Athena Abfrageverbund-SDK schreiben. UDF können sowohl in SELECT- als auch in FILTER-Klauseln einer SQL-Abfrage verwendet werden. Sie können mehrere UDF in derselben Abfrage aufrufen. Athena bietet integrierte Funktionen. UDF hingegen ermöglichen Ihnen die benutzerdefinierte Verarbeitung, darunter z. B. das Komprimieren und Dekomprimieren von Daten, das Entfernen vertraulicher Daten oder die Anwendung benutzerdefinierter Verschlüsselung.

Machine Learning. In Ihren SQL-Abfragen.

Rufen Sie Machine-Learning-Modelle für die Inferenz direkt in Ihren SQL-Abfragen auf. Kunden können mehr als ein Dutzend integrierte Machine-Learning-Algorithmen verwenden, die von Amazon SageMaker bereitgestellt werden. Außerdem können sie ihre Modelle trainieren oder Modellpakete über den AWS Marketplace finden und abonnieren und diese dann anschließend in den Amazon SageMaker Hosting Services bereitstellen. Es ist keine zusätzliche Einrichtung erforderlich. Dank der Möglichkeit, Machine-Learning-Modelle in SQL-Abfragen zu verwenden, gestalten sich komplexe Aufgaben wie die Anomalieerkennung, eine Kohortenanalyse beim Kunden und Vertriebsprognosen so einfach wie das Aufrufen einer Funktion in einer SQL-Abfrage.

Kunden

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Movable Ink verwendet Amazon Athena, um sieben Jahre an historischen Daten abzufragen – und das ohne Wartezeiten. Zudem bietet das Produkt auch genügend Flexibilität, um die Daten für tiefere Einblicke auszuwerten.

Die Fallstudie lesen >>

Atlassian hat unter Verwendung von Amazon Athena und weiteren AWS Analytics-Services einen Self-Service-Data Lake entwickelt.

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OLX gelang es, durch die Bereitstellung von Athena in der gesamten Organisation, Kosten zu reduzieren und die Dauer bis zur Markteinführung zu verkürzen.

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