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Amazon DataZone

Amazon DataZone: Integrationen

Die Amazon-DataZone-Integrationen sind in vier Kategorien unterteilt:

Datenquellen des Produzenten

Veröffentlichen Sie Daten aus integrierten Datenquellen für den AWS-Glue-Datenkatalog und Amazon Redshift. Für alle anderen Arten von Quellen können Sie einen benutzerdefinierten Asset-Typ definieren und die öffentlichen APIs von Amazon DataZone verwenden, um diese Assets zu veröffentlichen. Für die Integration mit AWS Glue Data Quality kann die Datenquelle verwendet werden, um die Datenqualitäts-Bewertung nach einem Zeitplan einzugeben.

Analysetools

Arbeiten Sie mit Diensten wie Amazon Athena und Amazon Redshift Query Editor, damit Sie direkt mit Daten aus den Abfrage-Editoren arbeiten können. Diese Funktion kann mithilfe von APIs leicht erweitert werden, um andere Tools von Drittanbietern anzupassen. Amazon DataZone kann den Projektzugriffskontext mit diesen Tools teilen.

Zugriffserfüllung

Erfüllen und verwalten Sie automatisch die Berechtigungen für von AWS Lake Formation verwaltete AWS Glue-Tabellen und -Ansichten sowie Amazon Redshift-Tabellen und -Ansichten. Für alle anderen Ressourcen gibt Amazon DataZone Standardereignisse aus, die sich auf Benutzeraktionen beziehen, wie Abonnementanfragen oder Genehmigungen. Sie können diese Standardereignisse für die Integration mit anderen AWS-Services oder Lösungen von Drittanbietern für benutzerdefinierte Integrationen verwenden.

Machine Learning (ML)-Tools

Arbeiten Sie mit Amazon SageMaker, um einfach auf Daten- und ML-Assets zuzugreifen. Sie können ganz einfach ML-Aufgaben ausführen und neu erstellte Daten- und ML-Assets in Ihrem Geschäftsdatenkatalog veröffentlichen. Erfahren Sie mehr darüber, wie Amazon SageMaker ML-Governance unterstützt.

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Wichtigste Features

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Katalogdaten, die sich im AWS-Glue-Datenkatalog oder Amazon Redshift befinden, mit umfangreichen Metadaten und Geschäftskontext. Über AWS Glue-Konnektoren kann Amazon DataZone über Amazon AppFlow auf Daten in AWS, Diensten von Drittanbietern, vor Ort und anderen Diensten zugreifen.

Amazon DataZone automatisiert Lake Formation, um Datenverbrauchern den Zugriff auf die Kontrollen für die angeforderten Ressourcen zu erleichtern. Für von Amazon DataZone verwaltete Ressourcen erfolgt der Datenzugriff auf die zugrunde liegenden Tabellen (gemäß den von den Datenherausgebern angewandten Richtlinien), ohne dass ein Administrator erforderlich ist oder Daten verschoben werden müssen.

Bieten Sie Analysten und Endanwendern aus den Geschäftsbereichen nahtlosen Zugriff auf Analysetools wie Amazon Athena und Amazon Redshift Query Editor, um Daten zu entdecken, aufzubereiten, zu transformieren, zu analysieren und zu visualisieren. Benutzer erhalten mit einer Anwendung oder APIs außerhalb der Konsole eine personalisierte Ansicht ihrer Daten.

Erleichtern Sie es Benutzern, den Zugriff auf Infrastruktur, Daten und ML-Ressourcen auf der Grundlage eines Geschäftsproblems zu steuern. Durch die Integration der Erfahrung bei der Erstellung von ML in Amazon SageMaker Studio mit den Daten-Governance-Funktionen von Amazon DataZone können Benutzer Daten und ML-Assets katalogisieren, entdecken, gemeinsam nutzen und darauf zugreifen.

Daten in Ihren Data Lakes verwalten

Verwalten und skalieren Sie fein abgestufte Zugriffsberechtigungen für Daten zentral mit AWS.
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Metadatenmanagement mit Amazon DataZone und AWS Glue

Möglicherweise verwenden Sie bereits den AWS-Glue-Datenkatalog, um Ihre technischen Metadaten zu verwalten. Erfahren Sie, wie Sie einen technischen Metadatenkatalog verwalten, der in einen Geschäftsdatenkatalog integriert ist, indem Sie den AWS-Glue-Datenkatalog und Amazon DataZone kombinieren.

Vereinheitlichte Datenlandschaft durch die Verwaltung von Metadaten mit Amazon DataZone und AWS Glue

Sie benötigen eine robuste, ganzheitliche Lösung für das Metadatenmanagement, um Ihre Daten für Benutzer, Engines und Modelle auffindbar zu machen. Optimieren Sie die Erkennung, Verwaltung und Analyse mit Amazon DataZone und AWS-Glue-Datenkatalog.
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