SageMaker Lakehouse와의 Amazon S3 Tables 통합 환경, 이제 정식 버전으로 사용 가능
이제 Amazon S3 Tables가 Amazon SageMaker Lakehouse와 원활하게 통합됨에 따라 S3 데이터 레이크, Amazon Redshift 데이터 웨어하우스 및 타사 데이터 소스의 데이터를 S3 테이블에 쉽게 쿼리하고 결합할 수 있게 되었습니다. S3 Tables는 Apache Iceberg 지원이 기본 제공되는 최초의 클라우드 객체 저장소를 제공합니다. SageMaker Lakehouse는 분석 및 인공 지능(AI) 관련 작업을 간편하게 처리할 수 있는 안전한 개방형 통합 데이터 레이크하우스입니다. SageMaker Lakehouse의 모든 데이터는 SageMaker Unified Studio와 Amazon EMR, AWS Glue, Amazon Redshift, Amazon Athena와 같은 엔진, Apache Iceberg 또는 PyIceberg 같은 Apache Iceberg 호환 엔진에서 쿼리할 수 있습니다.
SageMaker Lakehouse는 Apache Iceberg 개방형 표준을 사용하여 S3 Tables, S3 버킷 및 Redshift 웨어하우스 전반에서 데이터 인플레이스를 유연하게 액세스하고 쿼리합니다. 세분화된 권한을 정의하여 레이크하우스의 데이터를 보호하고 중앙에서 관리할 수 있으며, 이러한 권한은 모든 분석 및 ML 도구와 엔진에 일관적으로 적용됩니다. AWS 분석 및 AI/ML 서비스의 기능과 도구를 통합하는 단일 데이터 및 AI 개발 환경인 Amazon SageMaker Unified Studio에서 SageMaker Lakehouse에 액세스할 수 있습니다.
SageMaker Lakehouse로 S3 Tables에 액세스하는 통합된 환경은 S3 Tables를 사용할 수 있는 모든 AWS 리전에서 정식 버전으로 제공됩니다. 시작하려면 Amazon SageMaker Lakehouse와 S3 Tables 통합을 활성화하세요. 그러면 AWS 분석 서비스가 S3 Tables 데이터를 자동으로 검색하고 액세스하도록 허용합니다. S3 Tables 통합에 대해 자세히 알아보려면 설명서 및 제품 페이지를 참조하세요. SageMaker Lakehouse에 대해 자세히 알아보려면 설명서, 제품 페이지로 이동하고 출시 블로그를 참조하세요.