Amazon SageMaker introduce nuove trasformazioni Visual ETL e il supporto per le tabelle Amazon S3
Amazon SageMaker ora offre 14 nuove trasformazioni Visual ETL integrate: "Format timestamp", "Split string", "Regex extractor", "Autobalance processing", "UUID (Universally Unique Identified)", "Identifier", "Unpivot columns into rows", "Pivot rows into columns", "Parse JSON column", "Extract JSON path", "Lookup", "Conditional router", "Route group" e "Order by". Grazie a queste trasformazioni gli sviluppatori ETL possono creare rapidamente pipeline di dati più sofisticate senza dover scrivere codice personalizzato per le attività di trasformazione comuni. Inoltre, Amazon SageMaker ora supporta le tabelle Amazon S3 attraverso il nodo Lakehouse, consentendo l'accesso diretto e la visualizzazione in anteprima ai dati locali tramite le tabelle S3.
La funzionalità Visual ETL di Amazon SageMaker mette a disposizione un’interfaccia grafica drag-and-drop per progettare flussi ETL e svilupparli utilizzando Amazon Q Developer. Ciascuna delle nuove trasformazioni Visual ETL risponde a una specifica esigenza di elaborazione dei dati. Ad esempio, è possibile utilizzare "Identifier" per assegnare un identificatore numerico a ogni riga del set di dati, "Parse JSON column" per trasformare stringhe JSON in strutture dati o array, oppure "Extract JSON path" per estrarre solo il percorso JSON desiderato.
Le trasformazioni Visual ETL sono ora accessibili in tutte le regioni AWS che supportano Amazon SageMaker. Per informazioni più aggiornate sulla disponibilità, accedi all'elenco delle regioni supportate.
Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di Amazon SageMaker.