Data Lake และการวิเคราะห์บน AWS

วิธีที่รวดเร็วที่สุดในการทำให้ผู้ใช้ทั้งหมดของคุณได้รับคำตอบจากข้อมูลทั้งหมดของคุณ

AWS มาพร้อมกับชุดบริการแบบผสานรวมที่มีทุกสิ่งที่จำเป็นสำหรับการสร้างและจัดการที่จัดเก็บข้อมูลดิบสำหรับการวิเคราะห์ได้อย่างง่ายดายและรวดเร็ว Data Lake ที่ใช้ AWS จะสามารถจัดการกับการปรับขยาย ความคล่องตัว และความยืดหยุ่นที่จำเป็นสำหรับการรวมข้อมูลประเภทต่างๆ และแนวทางในการวิเคราะห์เพื่อรับข้อมูลเชิงลึกในระดับที่เจาะลึกยิ่งขึ้นอย่างที่ไซโลข้อมูลและคลังข้อมูลแบบดั้งเดิมไม่อาจทำได้ AWS มอบบริการการวิเคราะห์และ Machine Learning หลากหลายรูปแบบให้แก่ลูกค้า เพื่อให้สามารถเข้าใช้ข้อมูลที่เกี่ยวข้องได้อย่างง่ายดายโดยไม่ต้องลดทอนการรักษาความปลอดภัยหรือการควบคุมดูแลแต่อย่างใด

มีองค์กรจำนวนมากขึ้นที่มี Data Lake และการวิเคราะห์บน AWS มากกว่าบนแพลตฟอร์มอื่น ลูกค้าอย่าง NASDAQ, Zillow, Yelp, iRobot และ FINRA วางใจให้ AWS รันปริมาณงานการวิเคราะห์ข้อมูลที่สำคัญต่อธุรกิจของพวกเขา

Data Lake และการวิเคราะห์บน AWS

Data Lake และการวิเคราะห์บน AWS

AWS มอบชุดบริการที่ครอบคลุมสูงสุดเพื่อการย้าย จัดเก็บ และวิเคราะห์ข้อมูลในการสร้างโซลูชัน Data Lake และการวิเคราะห์

aws-datalake-diagram-simplified

การย้ายข้อมูล

นำเข้าข้อมูลจากในองค์กรแบบเรียลไทม์

Data Lake

จัดเก็บข้อมูลทุกประเภทอย่างปลอดภัย ตั้งแต่ขนาดกิกะไบต์ไปจนถึงเอกซะไบต์

การวิเคราะห์

วิเคราะห์ข้อมูลของคุณด้วยบริการการวิเคราะห์ที่มีให้เลือกหลากหลายมากมาย

Machine Learning

คาดการณ์ผลลัพธ์ในอนาคตและกำหนดการดำเนินการสำหรับการตอบสนองที่รวดเร็ว

เหตุผลที่ควรใช้ที่จัดเก็บข้อมูลดิบและการวิเคราะห์บน AWS

วิธีที่ง่ายที่สุดในการสร้างที่จัดเก็บข้อมูลดิบ

สร้างที่จัดเก็บข้อมูลดิบที่ปลอดภัยในไม่กี่วันแทนที่จะใช้เวลาเป็นเดือน ประสบการณ์ของเราในการทำงานกับลูกค้านับหมื่นรายในการสร้างที่จัดเก็บข้อมูลดิบที่มีอัตราผลผลิตสูง ได้ทำให้เราสามารถทำให้ทุกๆ แง่มุมของการวิเคราะห์ข้อมูลบนคลาวด์ทำได้ง่ายขึ้น ตัวอย่างเช่น AWS Lake Formation สร้างการทำงานอัตโนมัติสำหรับขั้นตอนที่ต้องทำด้วยตนเองที่จำเป็นในการสร้างที่จัดเก็บข้อมูลดิบและกลไกการรักษาความปลอดภัยกลไกเดียวในข้อมูลทั้งหมดของคุณ คุณจึงใช้เวลาน้อยลงในการทำงานหนักโดยไม่เกิดความแตกต่างในการสร้างที่จัดเก็บข้อมูลดิบ และใช้เวลามากขึ้นในการสำรวจข้อมูลเพื่อให้ได้รับคำตอบให้กับลูกค้าที่มีความสำคัญสูงสุดของคุณ

ประสิทธิภาพที่ดีที่สุดในต้นทุนที่ต่ำที่สุด

AWS เป็นที่จัดเก็บและวิเคราะห์ข้อมูลที่เร็วที่สุดและคุ้มค่าที่สุด ตัวอย่างเช่น Amazon S3 มีระดับการจัดเก็บ 5 ชั้นและการจัดการวงจรชีวิตของข้อมูลอัตโนมัติ คุณจึงจ่ายเฉพาะเท่าที่จำเป็นสำหรับข้อมูลของคุณตามลักษณะการใช้ข้อมูลของคุณ Amazon Redshift มีความเร็วเหนือกว่าคลังเก็บข้อมูลบนคลาวด์อื่นใด 3 เท่าและจะยิ่งเร็วขึ้นในทุกปี Amazon EMR ให้แพลตฟอร์มที่เร็วที่สุดในการเรียกใช้ปริมาณงานของ Apache Spark และ Apache HIVE บนคลาวด์ การผสานการทำงานเชิงลึกของ EMR กับส่วนที่เหลือของ AWS ทำให้ง่ายต่อการใช้ประโยชน์จากคุณสมบัติที่ประหยัดต้นทุน เช่น อินสแตนซ์ของ EC2 Spot เพื่อลดต้นทุนได้ถึง 90%

ครอบคลุมและเปิดกว้างมากกว่า

การนำข้อมูลทั้งหมดของคุณไปกระจุกตัวอยู่ในบริการวิเคราะห์ข้อมูลที่ใช้คลังเก็บเดียวใช้ไม่ได้ผลอีกต่อไปแล้ว การวิเคราะห์สมัยใหม่ต้องใช้เครื่องมือและแนวทางที่แตกต่างกันเป็นจำนวนมาก รวมทั้ง SQL, R, Scala, Jupyter และ Python เพื่อเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกและคำตอบที่ถูกต้องโดยใช้ภาษาที่หลากหลาย AWS ให้ชุดบริการวิเคราะห์ข้อมูลที่ได้รับการพัฒนาสูงและครอบคลุมที่ทำงานกับที่จัดเก็บข้อมูลดิบแบบเปิด ดังนั้น คุณจึงสามารถใช้เครื่องมือที่ตรงกับงานได้โดยไม่จำเป็นต้องย้ายหรือแปลงข้อมูลสำหรับแต่ละแนวทางการวิเคราะห์ที่แตกต่างกัน บริการทั้งหมดของเรารองรับการเข้าถึงข้อมูลที่จัดเก็บไว้ในที่เก็บออบเจ็กต์เดียว (S3) ที่มี API เปิดในรูปแบบเปิด (เช่น Apache Paquet, Apache ORC, Apache Avro) และใช้ทั้งกลไกที่มีกรรมสิทธิ์ (Redshift สำหรับคลังข้อมูล) และกลไกเปิด (เช่น Spark, Hive) 

ปลอดภัยที่สุด

การเก็บรักษาข้อมูลของคุณให้มีความปลอดภัยและสอดคล้องกับกฎระเบียบที่เกี่ยวข้องนั้นเป็นสิ่งที่ขาดไม่ได้ AWS ให้ชุดเครื่องมือที่กว้างขวางครอบคลุมเกินฟังก์ชันการรักษาความปลอดภัยมาตรฐาน เช่น การเข้ารหัสและการควบคุมการเข้าถึง เพื่อการตรวจสอบในเชิงรุกและการจัดการนโยบายการรักษาความปลอดภัยโดยรวมเป็นหนึ่งเดียว ตัวอย่างเช่น Amazon Macie ช่วยตรวจสอบที่จัดเก็บข้อมูลดิบของคุณ เพื่อให้แน่ใจว่าคุณไม่ได้เปิดเผยข้อมูลประจำตัวหรือข้อมูลที่ระบุตัวบุคคลได้ (PII) โดยไม่ได้ตั้งใจ Amazon Inspector ช่วยบังคับใช้ข้อปฏิบัติที่ดีที่สุด และระบุปัญหาการกำหนดค่าที่สามารถถูกนำไปแสวงประโยชน์ได้ และ AWS Lake Formation ทำให้คุณสามารถควบคุมการเข้าถึงข้อมูลในที่จัดเก็บข้อมูลดิบของคุณได้อย่างสอดคล้องกันในทุกบริการวิเคราะห์ข้อมูล 

การย้ายข้อมูล

ขั้นตอนแรกในการสร้าง Data Lake บน AWS คือการย้ายข้อมูลไปยังระบบคลาวด์ ข้อจำกัดจริงของแบนด์วิธและความเร็วในการถ่ายโอนจะจำกัดความสามารถในการย้ายข้อมูลโดยไม่มีการหยุดชะงักที่สำคัญ ค่าใช้จ่ายสูง และเวลา เพื่อทำให้ถ่ายโอนข้อมูลได้ง่ายและมีความยืดหยุ่น AWS จึงมอบตัวเลือกในการถ่ายโอนข้อมูลไปยังระบบคลาวด์ที่มีให้เลือกมากที่สุด

หากต้องการสร้างงาน ETL และ ML Transforms สำหรับ Data Lake ของคุณ โปรดศึกษาเกี่ยวกับ AWS Lake Formation

การย้ายข้อมูลในองค์กร

AWS มีหลายวิธีในการย้ายข้อมูลจากศูนย์ข้อมูลไปยัง AWS ในการสร้างการเชื่อมต่อเครือข่ายเฉพาะระหว่างเครือข่ายของคุณกับ AWS คุณสามารถใช้ AWS Direct Connect ในการย้ายข้อมูลขนาดเพตะไบต์ไปยัง AWS โดยใช้อุปกรณ์จริง คุณสามารถใช้ AWS Snowball และ AWS Snowmobile ในการทำให้แอปพลิเคชันภายในองค์กรจัดเก็บข้อมูลลงใน AWS โดยตรง คุณสามารถใช้ AWS Storage Gateway  

การย้ายข้อมูลแบบเรียลไทม์

AWS มีหลายวิธีในการนำเข้าแบบเรียลไทม์สำหรับข้อมูลที่สร้างขึ้นจากต้นทางใหม่ เช่น เว็บไซต์ แอปมือถือ และอุปกรณ์ที่เชื่อมต่ออินเทอร์เน็ต หากต้องการให้บันทึกและโหลดข้อมูลที่สตรีมหรือข้อมูลของอุปกรณ์ IoT ได้อย่างง่ายดาย คุณสามารถใช้ Amazon Kinesis Data Firehose, Amazon Kinesis Video Streams และ AWS IoT Core  

Data Lake

เมื่อข้อมูลพร้อมสำหรับระบบคลาวด์แล้ว AWS จะช่วยให้จัดเก็บข้อมูลทุกรูปแบบอย่างปลอดภัยและในจำนวนมหาศาลโดยใช้ Amazon S3 และ Amazon Glacier ได้อย่างง่ายดาย เพื่อให้ผู้ใช้ปลายทางค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องที่จะใช้ในการวิเคราะห์ได้อย่างง่ายดาย AWS Glue จึงสร้างแคตตาล็อกเดี่ยวขึ้นโดยอัตโนมัติเพื่อให้ผู้ใช้สามารถค้นหาและสืบค้นได้

หากต้องการสร้าง Data Lake ที่ปลอดภัยได้รวดเร็วขึ้น โปรดดูเพิ่มเติมเกี่ยวกับ AWS Lake Formation

พื้นที่จัดเก็บอ็อบเจ็กต์

Amazon S3

Amazon S3 เป็นพื้นที่จัดเก็บอ็อบเจ็กต์ที่ปลอดภัย ปรับขนาดได้มาก มีความคงทน และเข้าถึงข้อมูลได้ด้วยเวลาแฝงระดับมิลลิวินาที S3 ได้รับการสร้างขึ้นเพื่อใช้จัดเก็บข้อมูลทุกประเภทได้จากทุกที่ ไม่ว่าจะเป็นเว็บไซต์และแอปมือถือ แอปพลิเคชันขององค์กร และข้อมูลจากเซ็นเซอร์หรืออุปกรณ์ IoT บริการนี้สร้างขึ้นเพื่อใช้จัดเก็บและเรียกใช้ข้อมูลตามจำนวนที่ต้องการ โดยมีความสามารถที่ไม่เหมือนใครและสร้างขึ้นมาตั้งแต่ต้นเพื่อให้มีความคงทนที่ระดับ 99.999999999% (เลขเก้า 11 ตัว) S3 Select มุ่งเน้นที่การอ่านและการดึงข้อมูล โดยย่นเวลาที่ใช้ในการตอบสนองได้สูงสุดถึง 400% S3 มีการรักษาความปลอดภัยที่ครอบคลุมและความสามารถในการปฏิบัติตามข้อกำหนดที่ตรงตามข้อกำหนดด้านระเบียบข้อบังคับที่เข้มงวดที่สุด  

การสำรองข้อมูลและการเก็บถาวร

Amazon Glacier

Amazon Glacier เป็นบริการพื้นที่จัดเก็บข้อมูลที่มีความปลอดภัย คงทน และมีค่าใช้จ่ายต่ำมากสำหรับการเก็บถาวรและการสำรองข้อมูลระยะยาวที่สามารถเข้าใช้ข้อมูลได้ในไม่กี่นาที และ Glacier Select ยังอ่านและดึงเฉพาะข้อมูลที่จะเป็น บริการนี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อให้มีความคงทนที่ระดับ 99.999999999% (เลขเก้า 11 ตัว) และมีการรักษาความปลอดภัยที่ครอบคลุมและความสามารถในการปฏิบัติตามข้อกำหนดที่สามารถตอบสนองได้แม้กระทั่งข้อกำหนดด้านระเบียบข้อบังคับที่เข้มงวดที่สุด ลูกค้าสามารถเก็บข้อมูลได้ในราคาถูกเพียง 0.004 USD ต่อกิกะไบต์ต่อเดือน ซึ่งประหยัดเงินไปได้มากเมื่อเทียบกับโซลูชันที่มีอยู่ในองค์กร

แคตตาล็อกข้อมูล

AWS Glue

AWS Glue เป็นบริการที่มีการจัดการอย่างเต็มรูปแบบซึ่งมีแคตตาล็อกข้อมูลที่จะทำให้ข้อมูลใน Data Lake สามารถค้นหาได้และมีความสามารถที่จะแยก แปลง และโหลด (ETL) เพื่อเตรียมข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์ แคตตาล็อกข้อมูลถูกสร้างขึ้นโดยอัตโนมัติเพื่อเป็นที่เก็บข้อมูลเมตาที่ใช้งานได้อย่างต่อเนื่องสำหรับข้อมูลทั้งหมด โดยทำให้ข้อมูลทั้งหมดนั้นสามารถค้นหาและสืบค้นได้ในมุมมองเดียว

การวิเคราะห์

AWS มีชุดบริการวิเคราะห์ที่หลากหลายที่สุดและคุ้มค่าที่สุดซึ่งทำงานอยู่บน Data Lake บริการวิเคราะห์แต่ละรายการถูกสร้างขึ้นตามวัตถุประสงค์สำหรับกรณีใช้งานเพื่อการวิเคราะห์ที่หลากหลาย เช่น การวิเคราะห์เชิงโต้ตอบ, การประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่โดยใช้ Apache Spark และ Hadoop, คลังข้อมูล, การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์, การวิเคราะห์การดำเนินการ, แดชบอร์ด และการแสดงข้อมูลด้วยภาพ

หากต้องการจัดการการเข้าใช้ข้อมูลแบบบริการตนเองอย่างปลอดภัยใน Data Lake สำหรับบริการการวิเคราะห์ โปรดดูเพิ่มเติมเกี่ยวกับ AWS Lake Formation

การวิเคราะห์เชิงโต้ตอบ

Amazon Athena

สำหรับการวิเคราะห์เชิงโต้ตอบ Amazon Athena ช่วยให้การวิเคราะห์ข้อมูลโดยตรงใน S3 และ Glacier ทำได้ง่ายโดยใช้การสืบค้น SQL มาตรฐาน Athena เป็นบริการไร้เซิร์ฟเวอร์ ดังนั้นจึงไม่ต้องติดตั้งหรือจัดการโครงสร้างพื้นฐาน คุณสามารถเริ่มต้นการสืบค้นได้ทันที ได้ผลลัพธ์ในไม่กี่วินาที และจ่ายเฉพาะสำหรับการสืบค้นที่คุณเรียกใช้ เพียงแค่ชี้ไปที่ข้อมูลของคุณใน Amazon S3 กำหนดแบบแผน และเริ่มสืบค้นโดยใช้ SQL มาตรฐาน ผลลัพธ์ส่วนใหญ่จะแสดงภายในไม่กี่วินาที  

การประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่

Amazon EMR

สำหรับการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ที่ใช้เฟรมเวิร์ก Spark และ Hadoop นั้น Amazon EMR มีบริการที่มีการจัดการซึ่งช่วยให้สามารถประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาลได้อย่างง่ายดาย รวดเร็ว และคุ้มค่า Amazon EMR สนับสนุนโปรเจ็กต์แบบโอเพ่นซอร์สต่างๆ 19 ชนิด รวมถึง Hadoop, Spark, HBase และ Presto พร้อม EMR Notebooks ที่มีการจัดการสำหรับวิศวกรรมข้อมูล การพัฒนาวิทยาการข้อมูล และการทำงานร่วมกัน ระบบจะอัปเดตแต่ละโปรเจกต์ใน EMR ภายใน 30 วันของการเปิดตัวเวอร์ชัน เพื่อให้มั่นใจว่าคุณมีเวอร์ชันล่าสุดและดีที่สุดจากชุมชนได้โดยสะดวก

คลังข้อมูล

Amazon Redshift

สำหรับคลังข้อมูล Amazon Redshift มีความสามารถในการรันการสืบค้นการวิเคราะห์ที่ซับซ้อนจากข้อมูลที่จัดโครงสร้างขนาดเพตะไบต์ได้ และมี Redshift Spectrum ที่รันการสืบค้น SQL โดยตรงจากข้อมูลที่จัดโครงสร้างขนาดเพตะไบต์หรือที่ไม่ได้จัดโครงสร้างดังกล่าวใน S3 โดยไม่ต้องย้ายข้อมูลโดยไม่จำเป็น Amazon Redshift มีค่าใช้จ่ายน้อยกว่าหนึ่งในสิบของโซลูชันแบบเดิม โดยเริ่มต้นจากขนาดเล็กในราคาเพียง 0.25 USD ต่อชั่วโมง และปรับขนาดเป็นข้อมูลขนาดเพตะไบต์สำหรับ 1,000 USD ต่อเทราไบต์ต่อปี

การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์

Amazon Kinesis

สำหรับการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ Amazon Kinesis ช่วยให้สามารถรวบรวม ประมวลผล และวิเคราะห์ข้อมูลที่สตรีม เช่น ข้อมูลจากการวัดและการส่งข้อมูลทางไกลของ IoT, รายการบันทึกของแอปพลิเคชัน และคลิกสตรีมของเว็บไซต์ได้อย่างง่ายดาย ทั้งนี้จะช่วยให้คุณสามารถประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลได้เมื่อข้อมูลมาถึงใน Data Lake และตอบกลับได้แบบเรียลไทม์โดยไม่ต้องรอจนกว่าจะรวบรวมข้อมูลทั้งหมดก่อนจึงจะสามารถเริ่มการประมวลผลได้

การวิเคราะห์การดำเนินการ

Amazon Elasticsearch Service

สำหรับการวิเคราะห์การดำเนินการ เช่น การดูแลแอปพลิเคชัน การวิเคราะห์บันทึก และการวิเคราะห์คลิกสตรีม Amazon Elasticsearch Service จะช่วยให้คุณค้นหา สำรวจ กรอง รวบรวม และแสดงภาพข้อมูลได้แบบใกล้เคียงเรียลไทม์ Amazon Elasticsearch Service มี API ที่ใช้งานง่ายของ Elasticsearch และมีความสามารถในการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ควบคู่ไปกับความพร้อมใช้งาน ความสามารถในการปรับขนาด และความปลอดภัยซึ่งจำเป็นต้องใช้ในปริมาณงานด้านการผลิต

 

แดชบอร์ดและการแสดงข้อมูลด้วยภาพ

Amazon QuickSight

สำหรับแดชบอร์ดและการแสดงข้อมูลด้วยภาพ Amazon QuickSight มีบริการวิเคราะห์ธุรกิจแบบรวดเร็วที่ให้บริการโดยระบบคลาวด์ ซึ่งช่วยให้สร้างการแสดงข้อมูลด้วยภาพที่น่าทึ่งและแดชบอร์ดที่มีประโยชน์ได้อย่างง่ายดาย ทั้งนี้จะสามารถเข้าถึงได้จากเบราว์เซอร์หรืออุปกรณ์มือถือใดก็ได้

 

Machine Learning

สำหรับกรณีใช้งานการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ AWS มีชุดบริการหลากหลายของ Machine Learning และเครื่องมือที่ทำงานบน Data Lake บน AWS บริการของเรามาจากความรู้และความสามารถที่เราได้สั่งสมขึ้นที่ Amazon ที่ซึ่ง ML เป็นขุมพลังให้กับเอนจินคำแนะนำ ซัพพลายเชน การคาดการณ์ ศูนย์กระจายสินค้า และการวางแผนความจุของ Amazon.com  

เฟรมเวิร์กและอินเทอร์เฟซ

สำหรับผู้ปฏิบัติงานที่เชี่ยวชาญด้าน Machine Learning และ Data Scientist นั้น AWS มี AWS Deep Learning AMI ที่ช่วยให้สามารถสร้างโมเดล Deep Learning และสร้างคลัสเตอร์ที่มีอินสแตนซ์ GPU ที่เสริมประสิทธิภาพด้วย ML และ DL ได้อย่างง่ายดาย AWS สนับสนุนกรอบงาน Machine Learning หลักทั้งหมด ได้แก่ Apache MXNet, TensorFlow และ Caffe2 เพื่อให้คุณสามารถนำไปใช้หรือพัฒนาโมเดลที่คุณเลือก ความสามารถเหล่านี้มีพลัง ความเร็ว และประสิทธิภาพที่ไม่เหมือนใครซึ่งปริมาณงานของ Deep Learning และ Machine Learning จะต้องใช้

บริการแพลตฟอร์ม

สำหรับ Developer ที่ต้องการเจาะลึกเกี่ยวกับ ML นั้น Amazon SageMaker เป็นบริการแพลตฟอร์มที่ดำเนินการทั้งหมดเกี่ยวกับกระบวนการสร้าง การฝึก และการปรับใช้โมเดล ML ซึ่งง่ายต่อการจัดหาทุกอย่างที่คุณต้องการเพื่อให้เชื่อมต่อกับข้อมูลการฝึกของคุณ ให้เลือกและใช้อัลกอริธึมรวมทั้งเฟรมเวิร์กที่ดีที่สุด จากนั้นปรับใช้โมเดลของคุณบนคลัสเตอร์แบบปรับขยายอัตโนมัติของ Amazon EC2 นอกจากนี้ SageMaker ยังรวม Jupyter Notebook ที่เป็นโฮสต์ที่จะช่วยให้สามารถสำรวจและแสดงภาพข้อมูลการฝึกของคุณที่จัดเก็บไว้ใน Amazon S3 ได้อย่างง่ายดาย

บริการแอปพลิเคชัน

สำหรับ Developer ที่ต้องการเสียบฟังก์ชัน AI ที่สร้างมาแล้วล่วงหน้าลงในแอปของตน AWS มี API แบบโซลูชันสำหรับคอมพิวเตอร์วิทัศน์และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ บริการแอปพลิเคชันเหล่านี้ช่วยให้ Developer สามารถเพิ่มเชาว์ปัญญาให้กับแอปพลิเคชันได้โดยไม่ต้องมีการพัฒนาหรือฝึกอบรมโมเดลของตนขึ้นมาใหม่

มีการสร้างที่จัดเก็บข้อมูลดิบและการวิเคราะห์บน AWS มากกว่าบนแพลตฟอร์มอื่น

เริ่มต้นใช้งาน AWS

Step 1 - Sign up for an AWS account

ลงชื่อสมัครใช้งานบัญชี AWS

รับสิทธิ์การเข้าถึง AWS Free Tier ได้ทันที
 
icon2

สร้าง Data Lake ที่ปลอดภัยในไม่กี่วัน

อ่านข้อมูลเกี่ยวกับ AWS Lake Formation

 
icon3

เริ่มต้นสร้างด้วย AWS

อ่านข้อมูลเกี่ยวกับการปรับใช้ Data Lake บน AWS

 

เริ่มต้นใช้งาน Data Lake บน AWS

ติดตั้งใช้ Data Lake จริงด้วย AWS Lake Formation
มีคำถามเพิ่มเติมหรือไม่
ติดต่อเรา