Amazon Athena

วิเคราะห์ข้อมูลขนาดเพตะไบต์ในที่ที่อยู่อย่างสะดวกและยืดหยุ่น

ทำงานอย่างไร

Amazon Athena เป็นบริการวิเคราะห์อินเทอร์แอคทีฟแบบไม่ต้องใช้เซิร์ฟเวอร์ที่สร้างขึ้นบนเฟรมเวิร์กโอเพนซอร์ส รองรับรูปแบบไฟล์และตารางเปิด Athena มอบวิธีการที่เรียบง่ายและยืดหยุ่นในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดเพตะไบต์ในที่ที่มันอาศัยอยู่ วิเคราะห์ข้อมูลหรือสร้างแอปพลิเคชันจาก Data Lake ของ Amazon Simple Storage Service (S3) และแหล่งที่มาของข้อมูลมากกว่า 30 แหล่ง รวมถึงแหล่งที่มาของข้อมูลในองค์กรหรือระบบคลาวด์อื่นๆ โดยใช้ SQL หรือ Python Athena สร้างขึ้นจากกลไก Trino และ Presto แบบโอเพนซอร์สและเฟรมเวิร์ก Apache Spark โดยไม่ต้องเตรียมการหรือกำหนดค่าใดๆ

แผนภาพแสดงวิธีที่ Amazon Athena สืบค้นข้อมูลจาก Data Lake คลังข้อมูล และแหล่งข้อมูลอื่นๆ โดยทำงานในองค์กรหรือในระบบคลาวด์

กรณีการใช้งาน

เรียกใช้การสืบค้นบน S3 ในสถานที่ หรือบนระบบคลาวด์อื่นๆ

ส่งการสืบค้น SQL เดียวเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลในแหล่งที่มาของข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ไม่ใช่เชิงสัมพันธ์ อ็อบเจ็กต์ และแบบกำหนดเองที่ทำงานบน S3 ในองค์กร หรือในสภาพแวดล้อมแบบหลายคลาวด์

เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับตัวเชื่อมต่อข้อมูล »

เตรียมข้อมูลสำหรับแบบจำลอง ML

ใช้แบบจำลอง ML ในการสืบค้น SQL หรือ Python เพื่อลดความยุ่งยากให้งานที่ซับซ้อน เช่น การตรวจจับความผิดปกติ การวิเคราะห์กลุ่มลูกค้า และการคาดการณ์ยอดขาย

เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการสืบค้น SQL และแบบจำลอง ML »

สร้างเอนจินการกระทบยอดข้อมูลสำหรับ Big Data แบบกระจาย

นำเครื่องมือกระทบยอดไปใช้งานจริงพร้อมเอนจินที่สร้างขึ้นสำหรับระบบคลาวด์เพื่อตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลจำนวนมหาศาลในระดับต่าง ๆ อย่างมีประสิทธิภาพ

เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับเอนจินการกระทบยอดข้อมูล »

ทำการวิเคราะห์มัลติคลาวด์

สืบค้นข้อมูล Azure Synapse Analytics และแสดงภาพผลลัพธ์ด้วย Amazon QuickSight

เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการสืบค้นข้อมูล Azure Synapse Analytics »

วิธีเริ่มต้น

เข้าถึงบทช่วยสอนการสืบค้นข้อมูล

เรียนรู้วิธีเริ่มสืบค้นข้อมูลด้วย Athena

หาคำตอบให้กับคำถาม Athena ของคุณ

อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีใช้ Athena

ดูว่ามีอะไรใหม่ใน Athena

สำรวจคุณสมบัติล่าสุดและในอนาคตสำหรับบริการ 


สำรวจ AWS เพิ่มเติม