Amazon S3 Tables

Amazon S3 Tables は、特に多様なデータ分析ニーズに対応するマテリアライズドビューレイヤーを効果的に作成するマネージド Iceberg サポートが導入されたことで、当社のデータアーキテクチャに変革をもたらすでしょう。このサービスは、S3 が圧縮、スナップショット管理、未参照ファイルのクリーンアップなどの主要なメンテナンスタスクを自動的に処理するため、テーブル管理の余分なレイヤーを排除することで、Genesys が複雑なデータワークフローを簡素化するのに役立つ可能性があります。S3 から Iceberg Tables を直接読み書きできるようになったことで、パフォーマンスが向上し、分析エコシステム全体でデータをシームレスに統合する新たな可能性が生まれます。この相互運用性とパフォーマンスの向上により、S3 Tables は、迅速、柔軟かつ信頼性の高いデータインサイトを提供するための将来戦略において極めて重要な位置を占めることになります。

Pendulum Intelligence では、何億ものソーシャルチャネルとソースからのデータを分析しています。Amazon S3 Tables は、当社がデータレイクを管理する方法を変革しました。データレイクは、独自の機械学習ツールを使用してほぼリアルタイムで画像や他のメディアからコンテキストを抽出しながら、数千時間分の分析された動画と音声コンテンツを処理します。圧縮、スナップショット、ファイルのクリーンアップなどのテーブル管理の負担がなくなるため、チームは、極めて重要なこと、すなわち、大規模なデータセットから実用的なインサイトを引き出すことに注力できます。分析スタック (Amazon Athena、AWS Glue、Amazon EMR) とのシームレスな統合により、複雑なデータを大規模に処理する能力が大幅に向上しました。

Amazon S3 Tables には Apache Iceberg サポートと AWS Analytics サービスの統合が組み込まれており、企業が分析、コンプライアンス、AI の取り組みにビジネスデータを活用する方法を変革しながら、データ分析コストを最適化するのを支援しています。複雑なデータ管理タスクを自動化し、データ変更の完全な監査証跡を提供することで、チームは技術コストを大幅に削減しながら、履歴データを即座に分析し、規制コンプライアンスを維持し、ビジネス上のインサイトを迅速に得ることができます。

頻繁に変化する大量の患者データを扱うヘルスケア企業として、私たちは Apache Iceberg に投資することにしました。Apache Iceberg は、パーティション分割とオートメーションに関する Apache Hive の多くの問題点を解決したのに加え、広い相互運用性を享受できるメリットもあったからです。Iceberg の最大の課題の 1 つは、テーブルの最適化の把握と管理でした。これが、S3 Tables とマネージド最適化機能に期待している理由です。デベロッパーがテーブルメンテナンスの負担を軽減できれば、高品質のデータと貴重なインサイトをお客様に提供することにもっと集中できるようになります。

Amazon S3 Tables は、Daft の Apache Iceberg サポートを完璧に補完します。AWS Lake Formation および AWS Glue との統合を活用することで、最適化されたパフォーマンスを活用しながら、既存の Iceberg の読み取りおよび書き込み機能を S3 Tables に簡単に拡張できました。当社はこの新しいサービスの進化を楽しみにしており、Python データエンジニアリングと ML/AI エコシステムにクラス最高レベルの S3 Tables サポートを提供できることに高揚感を覚えています。

Dremio は、Amazon S3 Tables の一般提供の開始をサポートできることに高揚感を覚えています。S3 Tables は、Apache Iceberg REST Catalog (IRC) 仕様をサポートすることで、Dremio とのシームレスな相互運用性を実現し、最適化された S3 Tables バケットで管理される Apache Iceberg テーブルをクエリできる高性能 SQL エンジンの恩恵をユーザーが享受できるようにします。このコラボレーションにより、レイクハウスエコシステムにおけるオープンスタンダードの重要性が高まり、統合の複雑さが解消され、顧客による採用が加速します。Amazon S3 Tables と IRC のサポートにより、組織は AI 時代の統合レイクハウスアーキテクチャを構築するために必要な柔軟性と選択肢を得ることができます。

Amazon S3 Tables は、オープンファイル形式を使用してデータ分析を民主化するという DuckDB のビジョンと完全に一致しています。AWS と DuckDB Labs のコラボレーションにより、DuckDB での Iceberg サポートをさらに拡張し、S3 Tables とのシームレスな統合を開発できます。DuckDB と S3 Tables の共有されている batteries-included の考え方が組み合わさることで、非常に低い参入障壁を維持しながら、幅広いワークロードを処理できる強力な分析スタックが実現すると考えています。

Amazon S3 Tables は、分析ワークロードの表形式データの管理、パフォーマンス、およびストレージを最適化する強力な新機能です。HighByte Intelligence Hub と Amazon S3 Tables との直接統合により、世界中の製造業者は、産業データ用のオープンなトランザクションデータレイクを簡単に構築できます。S3 Tables を使用することで、生の Parquet データを即座にクエリできるため、お客様は、コンテキスト化された情報をエッジからクラウドに送信し、追加の処理や変換なしですぐに使用できます。これは、両社の共通のお客様のパフォーマンスとコストの両方の最適化に大きな影響をもたらします。

Amazon S3 は長い間、最新のデータインフラストラクチャの基盤となってきました。そのような中で、S3 Tables のリリースは大きなマイルストーンであり、Apache Iceberg を、データと AI のユニバーサルスタンダードにより近づけます。このイノベーションにより、組織は S3 で高性能なオープンテーブル形式を活用できるようになり、データの重複なしでマルチエンジン分析が可能になります。PuppyGraph のお客様にとって、これは、複雑な ETL のオーバーヘッドなしで、リアルタイムのグラフクエリを S3 データに対して直接実行し、スケーラブルな最新のインサイトを維持できることを意味します。当社は、グラフ分析をデータ自体と同じ程度にシームレスにするこの進化の一翼を担えることに高揚感を覚えています。

Snowflake の魔法を Amazon S3 Tables に導入できることに高揚感を覚えています。このコラボレーションにより、Snowflake のお客様は、Snowflake の既存の設定を使用して S3 Tables に保存されているデータをシームレスに読み取り、処理できるようになり、複雑なデータ移行や複製が不要になります。Snowflake の世界クラスのパフォーマンス分析機能と Amazon S3 Tables の Apache Iceberg テーブルの効率的なストレージを組み合わせることで、組織は Amazon S3 に保存されている表形式のデータを簡単にクエリして分析できます。

Amazon S3 が S3 Tables で Apache Iceberg の組み込みサポートを導入し、Iceberg Open Data Lakehouse エコシステムを前進させているのを目の当たりにして、当社は高揚感を覚えています。S3 テーブルバケットを使用して、AWS と連携し、両社の共同のお客様がさまざまな分析および AI ユースケースにおいて、最適化された Trino (主要なオープンソース MPP SQL エンジン) を搭載した Open Lakehouse の力を、Amazon S3 のデータで活用するのをサポートできることを楽しみにしています。

Amazon S3 Tables との統合により、リアルタイムの AI 対応データがこれまで以上にオープンでアクセスしやすくなります。S3 上の Ursa のリーダーレスアーキテクチャは既にストレージコストを削減しており、S3 Tables との直接統合によりパフォーマンスと効率性がさらに改善します。AI 駆動型の世界では、データガバナンスが重要です。StreamNative では、企業が管理されたリアルタイムデータを利用して AI を活用したアプリケーションを簡単かつ手頃なコストで構築できるようにしながら、TCO を 90% 削減するのをサポートすることに取り組んでいます。