Возможность выполнять федеративные запросы к реляционным базам данных, крупным хранилищам данных, а также объектным и нереляционным хранилищам. Федеративные SQL‑запросы позволяют обрабатывать данные без перемещения, где бы они ни находились. Можно использовать привычный SQL для объединения данных из множества источников в целях быстрого анализа и сохранять результаты в Amazon S3 для дальнейшего использования. Для федеративных запросов в Athena также можно использовать новый Query Federation SDK, позволяющий создавать собственные коннекторы для подключения к специальным источникам данных и выполнения запросов в них.

Пишите собственные скалярные функции и вызывайте их в SQL‑запросах. Query Federation SDK в Athena помогает создавать собственные UDF. UDF могут использоваться в условиях SQL‑запроса SELECT и FILTER. В одном запросе можно вызывать несколько UDF. Наряду с использованием встроенных функций Athena, за счет UDF можно выполнять специальные задачи обработки данных, такие как сжатие или распаковка, удаление конфиденциальных данных или применение настраиваемых алгоритмов дешифрования.

Вызывайте модели машинного обучения, чтобы получать логические выводы прямо при выполнении SQL‑запросов. Клиенты сервиса могут использовать более десяти встроенных алгоритмов машинного обучения на основе Amazon SageMaker, тренировать собственные модели или находить актуальные пакеты моделей в AWS Marketplace, оформлять подписку на них и выполнять развертывание в сервисах хостинга Amazon SageMaker. Дополнительная настройка не требуется. Благодаря возможности использовать модели машинного обучения в SQL‑запросах теперь написать запрос для выполнения сложных задач (таких как обнаружение отклонений, анализ категорий клиентов и прогнозирование продаж) будет не сложнее, чем вызвать функцию в SQL‑запросе.