ฟีเจอร์ของ Amazon SageMaker Lakehouse
คุณพบว่าข้อมูลในหน้านี้มีประโยชน์หรือไม่
การแจ้งให้เราทราบจะช่วยให้เราปรับปรุงคุณภาพของเนื้อหาในหน้าได้
เราใช้คุกกี้ที่จำเป็นและเครื่องมือที่คล้ายคลึงกันซึ่งจำเป็นในการให้บริการเว็บไซต์และบริการต่างๆ ของเรา เราใช้คุกกี้ประสิทธิภาพเพื่อรวบรวมสถิติที่ไม่ระบุชื่อ เพื่อให้เราเข้าใจว่าลูกค้าใช้เว็บไซต์ของเราอย่างไร และทำการปรับปรุง คุณไม่สามารถปิดใช้งานคุกกี้ที่จำเป็นได้ แต่คุณสามารถคลิก “ปรับแต่ง” หรือ “ปฏิเสธ” เพื่อปฏิเสธคุกกี้ประสิทธิภาพ
หากคุณยอมรับ AWS และบุคคลที่สามที่ได้รับการอนุมัติจะใช้คุกกี้เพื่อมอบคุณสมบัติของเว็บไซต์ที่มีประโยชน์ จดจำการตั้งค่าของคุณ และแสดงเนื้อหาที่เกี่ยวข้อง รวมถึงการโฆษณาที่เกี่ยวข้อง หากต้องการยอมรับหรือปฏิเสธคุ้กกี้ที่ไมจำเป็นทั้งหมด คลิก “ยอมรับ” หรือ “ปฏิเสธ” หากต้องการตัดสินใจโดยละเอียด โปรดคลิก “ปรับแต่ง”
คุกกี้เหล่านี้จำเป็นต่อการให้บริการของเว็บไซต์และบริการของเรา และไม่สามารถปิดการใช้งานได้ โดยปกติแล้วจะมีการตั้งค่าให้ตอบสนองต่อการใช้งานของคุณบนเว็บไซต์ เช่น การตั้งค่ากำหนดความเป็นส่วนตัวของคุณ การลงชื่อเข้าใช้ หรือการกรอกแบบฟอร์มต่างๆ
คุกกี้ด้านประสิทธิภาพจะให้ข้อมูลสถิติแบบไม่ระบุชื่อเกี่ยวกับลักษณะการเยี่ยมชมส่วนต่างๆ ของเว็บไซต์ของลูกค้า เพื่อที่เราจะได้นำไปปรับปรุงประสบการณ์และประสิทธิภาพของเว็บไซต์ บุคคลภายนอกที่ได้รับอนุญาตอาจทำการวิเคราะห์ข้อมูลในนามของเรา แต่จะไม่สามารถนำข้อมูลไปใช้เพื่อวัตถุประสงค์ของตัวเองได้
คุกกี้เพื่อช่วยในการใช้งานจะช่วยให้เรามอบคุณสมบัติที่มีประโยชน์ของเว็บไซต์ จดจำค่ากำหนดของคุณ และแสดงเนื้อหาที่เกี่ยวข้อง บุคคลภายนอกที่ได้รับอนุญาตอาจตั้งค่าคุกกี้เหล่านี้เพื่อมอบคุณสมบัติบางอย่างของเว็บไซต์ หากคุณไม่อนุญาตให้ใช้คุกกี้เหล่านี้ บริการบางอย่างหรือทั้งหมดเหล่านี้อาจทำงานไม่เหมาะสม
คุกกี้เพื่อการโฆษณาอาจได้รับการตั้งค่าผ่านเว็บไซต์โดยเราหรือคู่ค้าด้านโฆษณาของเรา และช่วยเราในการส่งมอบเนื้อหาทางการตลาดที่เกี่ยวข้อง หากคุณไม่อนุญาตคุกกี้เหล่านี้ คุณจะพบโฆษณาที่เกี่ยวข้องน้อยลง
การบล็อกคุกกี้บางประเภทอาจส่งผลต่อประสบการณ์ในการใช้งานเว็บไซต์ของเรา คุณสามารถเปลี่ยนแปลงค่ากำหนดของคุกกี้ได้ทุกเมื่อ โดยคลิกที่ค่ากำหนดของคุกกี้ในส่วนล่างของเว็บไซต์นี้ หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีการที่เราและบุคคลภายนอกที่ได้รับอนุญาตใช้คุกกี้บนเว็บไซต์ของเรา โปรดอ่านประกาศเกี่ยวกับคุกกี้ของ AWS
เราแสดงโฆษณาที่เกี่ยวข้องตามความสนใจของคุณบนเว็บไซต์ AWS และในคุณสมบัติอื่น ๆ รวมถึงการโฆษณาเชิงพฤติกรรมระหว่างบริบท โดยการโฆษณาเชิงพฤติกรรมระหว่างบริบทจะใช้ข้อมูลจากเว็บไซต์หรือแอพหนึ่งเพื่อแสดงโฆษณาให้คุณในเว็บไซต์หรือแอพของบริษัทอื่น
หากไม่ต้องการอนุญาตให้แสดงโฆษณาเชิงพฤติกรรมระหว่างบริบทของ AWS ที่ใช้คุ้กกี้หรือเทคโนโลยีที่คล้ายกัน ให้เลือก “ไม่อนุญาต” และ “บันทึกตัวเลือกความเป็นส่วนตัว” ด้านล่าง หรือไปที่เว็บไซต์ของ AWS ที่เปิดใช้สัญาณการปฏิเสธที่ได้รับการยอมรับตามกฎหมาย เช่น การควบคุมความเป็นส่วนตัวสากล หากคุณลบคุ้กกี้หรือไปที่เว็บไซต์นี้จากเว็บเบราว์เซอร์หรืออุปกรณ์อื่น คุณจะต้องเลือกอีกครั้ง หากต้องการข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับคุ้กกี้และวิธีใช้ โปรดอ่าน ประกาศเกี่ยวกับคุ้กกี้ของ AWS
หากไม่ต้องการอนุญาตให้แสดงโฆษณาเชิงพฤติกรรมระหว่างบริบทของ AWS กรอกแบบฟอร์มนี้ทางอีเมล
สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีการที่ AWS จัดการกับข้อมูลของคุณ โปรดอ่าน ประกาศเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวของ AWS
เราจะจัดเก็บเฉพาะคุกกี้ที่จำเป็นในขณะนี้เท่านั้น เนื่องจากเราไม่สามารถบันทึกค่ากำหนดของคุกกี้ของคุณได้
หากคุณต้องการเปลี่ยนค่ากำหนดของคุกกี้ โปรดลองอีกครั้งโดยใช้ลิงก์ในส่วนท้ายของคอนโซล AWS หรือติดต่อฝ่ายสนับสนุนหากปัญหานี้ยังคงเกิดขึ้นอยู่
เข้าถึงและสอบถามข้อมูลของคุณในสถานที่ด้วยเครื่องมือที่ใช้ร่วมกับ Apache Iceberg ได้และเครื่องมืออื่น ๆ ตามที่คุณเลือก เรียกใช้การวิเคราะห์และกรณีการใช้งาน ML ตั้งแต่งาน Apache Spark ETL ไปจนถึงแดชบอร์ด SQL, โมเดลการปรับแต่งแมชชีนเลิร์นนิง (ML) และแอปพลิเคชัน AI ช่วยสร้างโดยใช้เอ็นจิ้นและเครื่องมือที่เข้ากันได้กับ Apache Iceberg ที่คุณต้องการ
ผสมผสานความยืดหยุ่นของ Data Lake และประสิทธิภาพของคลังข้อมูลโดยไม่ต้องเปลี่ยนสถาปัตยกรรมข้อมูลที่มีอยู่ เข้าถึงพื้นที่จัดเก็บ Amazon Redshift ที่ได้รับการปรับให้เหมาะสมสูงและโครงสร้างข้อมูลรอง เช่น มุมมองผลการสืบค้น เพื่อเพิ่มความเร็วในการวิเคราะห์ SQL ใน Data Lake ของคุณ
เรียกใช้เครื่องมือวิเคราะห์และเครื่องมือที่คุณเลือก เช่น SQL, Apache Spark, Business Intelligence (BI) และเครื่องมือ AI/ML บนสำเนาข้อมูลเดียว ในขณะที่จัดเก็บข้อมูลในรูปแบบที่เหมาะสมที่สุดสำหรับเวิร์กโหลดของคุณ
ด้วยความเข้ากันได้กับ Apache Iceberg ข้อมูลทั้งหมดใน SageMaker Lakehouse จึงสอดคล้องกับ ACID (Atomic, Consistent, Isolated, Reliable) อย่างเต็มรูปแบบ เพื่อการวิเคราะห์ SQL ที่มีประสิทธิภาพสูง
เรียกใช้แบบสืบค้นแบบรวมบนข้อมูลที่จัดเก็บในแหล่งข้อมูลของบุคคลที่สามหลายแหล่งเพื่อเข้าถึงและสืบค้นข้อมูลของคุณในตำแหน่งที่ตั้งเดิม
นำข้อมูลจากฐานข้อมูลการดำเนินงานของคุณ เช่น Amazon DynamoDB, Amazon Aurora MySQL, Amazon Aurora PostgreSQL, Amazon RDS สำหรับ MySQL และแอปพลิเคชันรวมถึง Salesforce, ServiceNow และ Zendesk ไปยัง SageMaker Lakehouse โดยใช้การบูรณาการ ETL แบบไร้รอยต่อสำหรับการวิเคราะห์แบบเกือบเรียลไทม์
รักษาความปลอดภัยข้อมูลของคุณใน SageMaker Lakehouse ด้วยการควบคุมการเข้าถึงแบบผสานรวม กำหนดสิทธิ์เพียงครั้งเดียว และสิทธิ์เหล่านี้จะถูกบังคับใช้ในข้อมูลทั้งหมดของคุณในเครื่องมือวิเคราะห์และเครื่องมือทั้งหมด
การแจ้งให้เราทราบจะช่วยให้เราปรับปรุงคุณภาพของเนื้อหาในหน้าได้