Amazon Athena
Analizza dati nell'ordine dei petabyte dove risiedono con facilità e flessibilità
Perché Amazon Athena?
Amazon Athena è un servizio di query interattivo che semplifica l'analisi di dati in Amazon S3 tramite SQL standard. Athena è un servizio serverless, quindi non è necessario configurare o gestire un'infrastruttura e si pagano solo le risorse necessarie per l'esecuzione della query. Athena può essere utilizzato per elaborare log, eseguire analisi dei dati e query interattive. Athena scala automaticamente ed esegue query in parallelo, in modo da ottenere risultati rapidi anche in caso di set di dati di grandi dimensioni e query complesse.
Amazon Athena è accessibile nella nuova generazione di Amazon SageMaker
Amazon Athena è disponibile nella nuova generazione di Amazon SageMaker, che consente l'elaborazione senza intoppi di SQL e dei carichi di lavoro di Apache Spark. All'interno di Amazon SageMaker Unified Studio, Athena permette di interrogare, trasformare e analizzare i dati direttamente dalle origini connesse, come i data lake di Amazon S3, senza dover gestire l'infrastruttura. Ulteriori informazioni.
Vantaggi
Con un'esperienza serverless, ottieni un avvio semplificato e quasi istantaneo dei carichi di lavoro di analisi SQL o Apache Spark.
Crea applicazioni di analisi interattive avanzate utilizzando i dati archiviati on-premises, nel data lake o negli archivi cloud.
Ottieni flessibilità con supporto per la scelta della lingua, formati open-data, framework open-source e integrazione di strumenti per machine learning (ML) e BI.
Prezzi semplici e prevedibili: paga in base alle query eseguite o al calcolo utilizzato.
Con Amazon Athena, la nuova generazione di Amazon SageMaker, è possibile semplificare l'analisi basata su SQL grazie a un editor di query intuitivo in grado di fornire un ambiente unificato per scrivere, eseguire e visualizzare le query. Consente di collaborare in tempo reale, condividendo in modo sicuro risultati e flussi di lavoro con l'intera organizzazione, accelerando di conseguenza i tempi di acquisizione delle informazioni.
Casi d'uso
Invia un'unica query SQL per analizzare i dati provenienti da origini dati relazionali, non relazionali, a oggetti e personalizzate, in esecuzione su S3, on-premises e in ambienti multicloud.
Utilizza i modelli di ML nelle query SQL o Python per semplificare attività complesse, quali il rilevamento delle anomalie, l'analisi della coorte dei clienti e le previsioni di vendita.
Interroga i dati di Azure Synapse Analytics e visualizza i risultati con Amazon QuickSight.
Ulteriori informazioni sull'interrogazione dei dati di Azure Synapse Analytics