Amazon S3 Tables

Таблицы Amazon S3 станут революционным дополнением к нашей архитектуре данных, особенно благодаря поддержке управляемого Iceberg, который эффективно создает слой материализованного представления для различных задач анализа данных. Это решение поможет Genesys упростить сложные рабочие процессы с данными, устраняя дополнительные уровни управления таблицами, а S3 автоматически выполняет ключевые задачи обслуживания, такие как сжатие, управление снимками и очистка файлов без ссылок. Возможность читать и записывать таблицы Iceberg непосредственно из S3 повысит производительность и откроет новые возможности для беспрепятственной интеграции данных в нашу аналитическую экосистему. Эта совместимость, в сочетании с улучшением производительности, делает Таблицы S3 ключевым элементом нашей стратегии по быстрому, гибкому и надежному анализу данных.

В Pendulum Intelligence мы анализируем данные из сотен миллионов социальных каналов и источников. Таблицы Amazon S3 изменили подход к управлению озером данных, которое обрабатывает тысячи часов анализируемого видео- и аудиоконтента, а также извлекает контекст из изображений и других медиафайлов практически в режиме реального времени с помощью наших собственных инструментов машинного обучения. Устранив бремя управления таблицами, включая сжатие, создание снимков и очистку файлов, наша команда может сосредоточиться на самом важном – извлечении полезной информации из огромных наборов данных. Простая интеграция с нашим аналитическим стеком – Amazon Athena, AWS Glue и Amazon EMR – значительно расширила наши возможности по масштабной обработке сложных данных.

Таблицы Amazon S3 со встроенной поддержкой Apache Iceberg и интеграцией сервисов AWS Analytics помогают компаниям оптимизировать затраты на аналитику данных и одновременно трансформировать методы использования бизнес-данных для аналитики, обеспечения соответствия требованиям и инициатив в области ИИ. Автоматизируя сложные задачи управления данными и предоставляя полные журналы аудита изменений данных, команды могут мгновенно анализировать архивные данные, обеспечивать соответствие нормативным требованиям и ускорять бизнес-аналитику при одновременном значительном снижении затрат на технологии.

Как компания, работающая с огромными объемами часто меняющихся данных пациентов, мы выбрали Apache Iceberg для решения множества проблем, связанных с разделением данных и автоматизацией процессов, благодаря его интеграции с Apache Hive и широкой совместимости. Одной из главных трудностей с Iceberg была оптимизация таблиц и управление ею. Именно поэтому мы рады использовать таблицы S3 и возможности управляемой оптимизации. Возможность освободить разработчиков от обслуживания таблиц позволяет нам сосредоточиться на предоставлении высококачественных данных и ценной информации нашим клиентам.

Таблицы Amazon S3 идеально дополняют поддержку Daft для Apache Iceberg. Благодаря интеграции с AWS Lake Formation и AWS Glue мы смогли без труда расширить существующие возможности чтения и записи Iceberg до таблиц S3, воспользовавшись при этом оптимизированной производительностью. Мы с нетерпением ожидаем развития этого нового сервиса и рады предоставить лучшую в своем классе поддержку таблиц S3 для экосистемы инженерии данных Python и МО/ИИ.

Компания Dremio рада поддержать общедоступность Таблиц Amazon S3. Поддерживая спецификацию Apache Iceberg REST Catalog (IRC), Таблицы S3 обеспечивают бесперебойную совместимость с Dremio, предоставляя пользователям преимущества высокопроизводительного движка SQL, способного запрашивать таблицы Apache Iceberg, управляемые в оптимизированных корзинах таблиц S3. Это сотрудничество усиливает важность открытых стандартов в экосистеме озера, устраняет сложности интеграции и ускоряет внедрение новых стандартов клиентами. Благодаря Таблицам Amazon S3 и поддержке IRC организации получают гибкость и возможность выбора, необходимые для создания унифицированной архитектуры Lakehouse в эпоху искусственного интеллекта.

Таблицы Amazon S3 идеально соответствуют видению DuckDB по демократизации аналитики данных с использованием открытых форматов файлов. Сотрудничество между AWS и DuckDB Labs позволяет нам еще больше расширить поддержку Iceberg в DuckDB и обеспечить беспрепятственную интеграцию с Таблицами S3. Мы считаем, что использование общих батарей в DuckDB и Таблицах S3 сочетается с мощным аналитическим стеком, способным справляться с широким спектром рабочих нагрузок, сохраняя при этом невероятно низкий входной барьер.

Таблицы Amazon S3 – это новая мощная функция, которая оптимизирует управление, производительность и хранение табличных данных для аналитических рабочих нагрузок. Прямая интеграция HighByte Intelligence Hub с Таблицами Amazon S3 позволяет мировым производителям легко создать открытое озеро транзакционных данных для своих промышленных данных. Таблицы S3 позволяют мгновенно запрашивать необработанные данные Parquet, что дает клиентам возможность отправлять контекстуализированную информацию с периферии в облако для немедленного использования без дополнительной обработки или преобразования. Это существенно влияет как на производительность, так и на оптимизацию затрат наших общих клиентов.

Amazon S3 уже давно является основой современной инфраструктуры данных. Запуск Таблиц S3 стал важной вехой, приближающей Apache Iceberg к тому, чтобы стать универсальным стандартом данных и искусственного интеллекта. Эта инновация позволяет организациям использовать высокопроизводительные форматы открытых таблиц в S3, обеспечивая многопроцессорную аналитику без дублирования данных. Теперь клиенты компании PuppyGraph могут выполнять запросы к графикам в режиме реального времени непосредственно к данным S3, сохраняя свежую и масштабируемую аналитику без дополнительных затрат на сложное извлечение, преобразование и загрузку (ETL). Мы рады стать частью этой эволюции и сделать аналитику графов такой же удобной, как и сами данные.

Мы рады привнести магию Snowflake в Таблицы Amazon S3. Это сотрудничество позволяет клиентам Snowflake беспрепятственно читать и обрабатывать данные, хранящиеся в Таблицах S3, используя существующие настройки Snowflake, что устраняет необходимость в сложной миграции или дублировании данных. Объединив возможности аналитики производительности мирового класса Snowflake с эффективным хранилищем таблиц Apache Iceberg в Таблицы Amazon S3, организации могут легко запрашивать и анализировать табличные данные, хранящиеся в Amazon S3.

Мы очень рады, что в Amazon S3 применяется встроенная поддержка Apache Iceberg с помощью таблиц S3, что способствует развитию экосистемы Iceberg Open Data Lakehouse. Создавая корзины таблиц S3, мы рассчитываем на сотрудничество с AWS, чтобы помочь нашим совместным клиентам применять возможности Open Lakehouse на базе оптимизированного Trino – ведущего движка MPP SQL с открытым исходным кодом – в различных сценариях использования аналитики и искусственного интеллекта в данных Amazon S3.

Наша интеграция с Таблицами Amazon S3 делает данные в режиме реального времени, готовые к использованию искусственного интеллекта, более открытыми и доступными, чем когда-либо. Архитектура Ursa без руководителей на S3 уже снижает затраты на хранение, а прямая интеграция с Таблицами S3 еще больше повышает производительность и эффективность. В мире, которым руководит искусственный интеллект, управление данными имеет решающее значение. В StreamNative мы стремимся помочь компаниям снизить совокупную стоимость владения на 90 % и одновременно сделать создание приложений на базе искусственного интеллекта на основе управляемых данных в режиме реального времени простым и доступным.