AWS ประกาศเปิดตัว Amazon SageMaker Lakehouse
AWS ประกาศเปิดตัว Amazon SageMaker Lakehouse ซึ่งเป็น Data Lakehouse แบบเปิดที่ครบวงจรและปลอดภัย ซึ่งช่วยลดความยุ่งยากของการวิเคราะห์และปัญญาประดิษฐ์ (AI) ของคุณ Amazon SageMaker Lakehouse จะรวมข้อมูลทั้งหมดของคุณใน Data Lake ของ Amazon S3 และคลังข้อมูล Amazon Redshift ซึ่งช่วยให้คุณสร้างการวิเคราะห์และแอปพลิเคชัน AI/ML ที่มีประสิทธิภาพจากข้อมูลเพียงชุดเดียว
SageMaker Lakehouse มอบความยืดหยุ่นในการเข้าถึงและสืบค้นข้อมูลของคุณภายในระบบด้วยมาตรฐานที่เปิดกว้างของ Apache Iceberg ข้อมูลทั้งหมดใน SageMaker Lakehouse สามารถสืบค้นได้จาก SageMaker Unified Studio (เวอร์ชันตัวอย่าง) และเอ็นจิ้น เช่น Amazon EMR, AWS Glue, Amazon Redshift หรือ Apache Spark คุณสามารถรักษาความปลอดภัยข้อมูลของคุณใน Lakehouse ได้ด้วยการปรับแต่งสิทธิ์แบบละเอียด ซึ่งจะมีการนำไปใช้กับเครื่องมือและเอ็นจิ้นการวิเคราะห์และ ML ทั้งหมดอย่างสม่ำเสมอ SageMaker Lakehouse เอื้อให้คุณนำสิ่งที่คุณลงทุนไปแล้วมาใช้งานต่อได้ คุณสามารถปรับแต่งให้คุณนำข้อมูลจากคลังข้อมูล Redshift มาใช้ในการวิเคราะห์และ AI/ML ได้อย่างราบรื่น นอกจากนี้ คุณยังสามารถสร้าง Data Lake ได้โดยการใช้ประโยชน์จากระบบการวิเคราะห์ประสิทธิภาพสูงของ Redshift Managed Storage (RMS) การนำข้อมูลเข้าไปยัง Lakehouse เป็นเรื่องง่าย คุณสามารถใช้ zero-ETL เพื่อดึงข้อมูลจากฐานข้อมูลการดำเนินงาน บริการสตรีมมิ่ง และแอปพลิเคชัน หรือสืบค้นข้อมูลในระบบผ่านการสืบค้นที่เชื่อมโยงกับส่วนกลางได้
SageMaker Lakehouse มีให้บริการในสหรัฐอเมริกาฝั่งตะวันออก (เวอร์จิเนียฝั่งเหนือ), สหรัฐอเมริกาฝั่งตะวันออก (โอไฮโอ), ยุโรป (ไอร์แลนด์), สหรัฐอเมริกาฝั่งตะวันตก (ออริกอน), แคนาดา (ภาคกลาง), ยุโรป (แฟรงก์เฟิร์ต), ยุโรป (สตอกโฮล์ม), ยุโรป (ลอนดอน), เอเชียแปซิฟิก (ซิดนีย์), เอเชียแปซิฟิก (ฮ่องกง), เอเชียแปซิฟิก (โตเกียว), เอเชียแปซิฟิก (สิงคโปร์), เอเชียแปซิฟิก (โซล), อเมริกาใต้ (เซาเปาลู)
คุณสามารถเข้าถึง SageMaker Lakehouse ได้โดยตรงจาก SageMaker Unified Studio แล้ว นอกจากนี้ คุณยังสามารถเข้าถึง SageMaker Lakehouse ได้จากคอนโซล AWS, AWS Glue API และ CLI อีกด้วย ไปที่ SageMaker Lakehouse และอ่านบล็อกการเปิดตัวเพื่อเรียนรู้เพิ่มเติม ดูข้อมูลค่าบริการได้ที่นี่