Fonctionnalités d’Amazon SageMaker Lakehouse
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Accédez à vos données et interrogez-les sur place, grâce aux outils et moteurs compatibles avec Apache Iceberg de votre choix. Exécutez des cas d’utilisation d’analytique et de machine learning (ML), allant des tâches d’extraction, transformation et chargement (ETL) Apache Spark aux tableaux de bord SQL, en passant par les modèles de personnalisation du ML et les applications d’IA générative à l’aide de vos moteurs et outils compatibles avec Apache Iceberg préférés.
Bénéficiez de la flexibilité d’un lac de données et des performances d’un entrepôt de données, sans modifier votre architecture de données existante. Accédez à un stockage Amazon Redshift hautement optimisé et à des structures de données secondaires, telles que des vues matérialisées, pour accélérer l’analytique SQL dans vos lacs de données.
Exécutez les outils et moteurs d’analytique de votre choix, tels que SQL, Apache Spark, l’informatique décisionnelle (BI) et les outils d’IA/ML, sur une seule copie des données, tout en stockant les données dans le format le mieux adapté à vos charges de travail.
Grâce à la compatibilité avec Apache Iceberg, toutes les données de SageMaker Lakehouse sont entièrement conformes à la norme ACID (Atomic, Consistent, Isolated, Durable) pour une analytique SQL haute performance.
Exécutez des requêtes fédérées sur les données stockées dans plusieurs sources tierces pour accéder à vos données et les interroger sur place.
Transférez les données de vos bases de données opérationnelles telles qu’Amazon DynamoDB, Amazon Aurora MySQL, Amazon Aurora PostgreSQL, Amazon RDS for MySQL et d’applications telles que Salesforce, ServiceNow et Zendesk vers SageMaker Lakehouse en utilisant des intégrations zéro ETL pour une analytique en temps quasi réel.
Sécurisez vos données dans SageMaker Lakehouse grâce à des contrôles d’accès intégrés. Définissez les autorisations une seule fois et ces autorisations seront appliquées à toutes vos données dans tous les outils et moteurs d’analytique.
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