Sem servidor. Sem infraestrutura. Sem administração.

Como não tem servidor, o Amazon Athena não exige gerenciamento de infraestrutura. Não há preocupações com configuração, atualizações de software, falhas ou escalabilidade da infraestrutura conforme o crescimento de conjuntos de dados e número de usuários. O Athena administra automaticamente tudo sozinho, assim é possível manter o foco nos dados e não na infraestrutura.

Fácil de começar

Para começar a usar, faça login no console do Athena, defina seu esquema usando o assistente do console, ou digitando instruções DDL, e comece a consultar imediatamente usando o editor de consultas integrado. Também é possível usar o AWS Glue para fazer automaticamente crawling de fontes de dados para descobrir dados e preencher o Data Catalog com definições novas e modificadas de tabelas e partições. Os resultados são exibidos no console em segundos e gravados automaticamente em um local de sua escolha no S3. Também é possível fazer o download deles no desktop. Com o Athena, não há necessidade de trabalhos complexos de ETL para preparar dados para análise. Isso permite que qualquer pessoa com experiência em SQL analise conjuntos de dados em grande escala com facilidade e rapidez.

Fácil de consultar, basta usar SQL padrão

O Amazon Athena usa o Presto, um mecanismo de consulta SQL distribuído e de código aberto otimizado para baixa latência e análises ad-hoc de dados. Isso significa que é possível executar consultas em grandes conjuntos de dados no Amazon S3 usando ANSI SQL, com suporte total a grandes associações, funções de janela e matrizes. O Athena é compatível com uma grande variedade de formatos de dados, como CSV, JSON, ORC, Avro ou Parquet. Também é possível conectar-se ao Athena por meio de várias ferramentas de BI usando o driver JDBC do Athena.

Pagamento por consulta

Com o Amazon Athena, você paga apenas pelas consultas executadas. As cobranças são feitas de acordo com a quantidade de dados verificados por cada consulta. É possível obter economias de custos significativas e aumento de performance ao compactar, particionar ou converter dados em um formato colunar, pois cada uma dessas operações reduz a quantidade de dados que o Athena precisa para verificar e executar uma consulta.

Performance rápida

Com o Amazon Athena, não é necessário preocupar-se com gerenciar ou ajustar clusters para obter uma performance mais rápida. O Athena é otimizado para performance rápida com o Amazon S3. O Athena executa automaticamente consultas em paralelo para que os resultados da consulta sejam obtidos em segundos, mesmo em grandes conjuntos de dados.  

Altamente disponível e durável

O Amazon Athena tem alta disponibilidade e executa queries usando recursos computacionais em vários locais, roteando automaticamente as queries da forma adequada caso determinada unidade não esteja acessível. O Athena usa o Amazon S3 como datastore subjacente, conferindo alta disponibilidade e durabilidade aos seus dados. O Amazon S3 proporciona infraestrutura durável para armazenar dados importantes e foi projetado para oferecer durabilidade de objetos de 99,999999999%. Seus dados são armazenados com redundância em várias instalações e diversos dispositivos em cada instalação.

Seguro

O Amazon Athena permite controlar o acesso a dados usando políticas do AWS Identity and Access Management (IAM), listas de controle de acesso (ACLs) e políticas de bucket do Amazon S3. Com as políticas de IAM, você pode conceder aos usuários do IAM controle fino aos buckets do S3. Ao controlar o acesso aos dados no S3, você pode restringir quais usuários podem fazer queries usando o Athena. O Athena também facilita a consulta de dados criptografados que se encontram armazenados no Amazon S3 e a gravação dos resultados criptografados de volta em seu bucket do S3. Tanto a criptografia no servidor quanto a criptografia no cliente são compatíveis.

Integrado

O Amazon Athena apresenta integração de fábrica ao AWS Glue. Com o Glue Data Catalog, você poderá criar um repositório de metadados unificado entre vários serviços, fazer crawling de fontes de dados para descobrir esquemas e preencher o Catalog com definições novas e modificadas de tabelas e partições, além de manter o versionamento do esquema. Você também pode usar os recursos ETL totalmente gerenciados do Glue para transformar dados ou convertê-los em formatos colunares para otimizar a performance de consultas e reduzir os custos. Saiba mais sobre o AWS Glue.

Consulta federada [em demonstração]

O Athena permite executar consultas SQL em dados armazenados em fontes de dados relacionais, não relacionais, personalizadas e de objetos. Você pode usar construções SQL familiares para executar JOIN em dados de várias fontes de dados para análises rápidas e armazenar os resultados no Amazon S3 para uso subsequente. O Athena executa consultas federadas usando Athena Data Source Connectors executados no AWS Lambda. A AWS tem conectores de fontes de dados de código aberto para Amazon DynamoDB, Apache HBase, Amazon Document DB, Amazon Redshift, AWS CloudWatch, AWS CloudWatch Metrics e bancos de dados compatíveis com JDBC como MySQL e PostgreSQL. Você pode usar esses conectores para executar consultas de SQL federadas no Athena. Além disso, usando o Athena Query Federation SDK, você pode criar conectores para qualquer fonte de dados.

Machine learning [em demonstração]

Você pode invocar seus modelos de machine learning do SageMaker em uma consulta SQL do Athena para executar inferências. A capacidade de usar modelos de ML em consultas SQL simplifica tarefas complexas como detecção de anomalias, análise de coorte de clientes e previsões de vendas, para que sejam tão simples quanto escrever uma consulta SQL. O Athena facilita a execução de modelos de ML implantados no Amazon SageMaker por qualquer pessoa com experiência em SQL.

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