Ana İçeriğe Atla

Amazon S3

Amazon S3 Meta Verileri

Gerçek zamanlı nesne meta verileri ile veri keşfini hızlandırın

Amazon S3'te ihtiyaç duyduğunuz verileri bulun ve düzenleyin

Amazon S3 Meta Verileri, nesne meta verilerini kolayca erişilebilir ve daha kolay sorgulanabilir hale getirerek Amazon S3 verilerinizin tüm potansiyelinden yararlanmanızı sağlar. İş analizi, gerçek zamanlı çıkarım uygulamaları ve daha fazlası için ihtiyaç duyduğunuz verileri hızlı bir şekilde bulabilmek amacıyla Amazon S3'te depolanan tüm nesnelerinizle ilgili zengin meta verileri açığa çıkarın, depolayın ve sorgulayın. S3 Meta Verileri, nesnenin boyutu ve kaynağı gibi sistem tarafından tanımlanan ayrıntıları içeren nesne meta verilerini ve ürün SKU'su, işlem kimliği veya içerik derecelendirmesi gibi bilgilerle nesnelerinize açıklama eklemek için etiketleri kullanmanıza olanak tanıyan özel meta verileri destekler. S3 Meta Verileri, hem yeni hem de mevcut nesneler için meta verileri otomatik olarak doldurarak verilerinizin kapsamlı, sorgulanabilir bir görünümünü sağlar. Daha fazla bilgi edinmek için blogu okuyun.

Avantajlar

S3 bucket’larınızdaki tüm nesneler için (hem mevcut nesneler hem de yeni yüklemeler) meta verileri oluşturmak ve yönetmek üzere tasarlanmıştır ve verilerinizin kapsamlı bir görünümünü sağlar.

Amazon S3'teki trilyonlarca nesne arasından ihtiyacınız olan verileri hızla bulun ve alın. En son depolama ortamınızı kolayca anlayabilmeniz için meta verileri saatlik olarak güncelliyoruz.

Veri organizasyonunu ve aranabilirliğini iyileştirmek üzere nesnelerinize işletmeye özgü meta verilerle açıklamalar eklemek için nesne etiketleri kullanın.

Yerleşik Apache Iceberg desteğiyle, yönetilen S3 Tabloları’ndaki canlı envanter tabloları ve günlük tabloları aracılığıyla meta verilerinize erişin.

Amazon SageMaker Lakehouse ile S3 Tablolar entegrasyonu aracılığıyla Amazon Athena, Redshift ve EMR gibi tanıdık AWS hizmetlerini kullanarak meta verileri analiz edin. S3 Meta Verileri, popüler açık kaynak araçlarıyla uyumludur.

Kullanım örnekleri

Daha kolay keşif ve kullanım için tüm verileri kataloglamak için zengin meta verileri kullanın. Veri depolamanızı izlemek ve anlamak için S3 klasörlerinizdeki tüm nesnelerin eksiksiz bir görünümünü edinin.

Amazon Bedrock ile kaynakları, oluşturma zamanları ve kullanılan yapay zeka modeli dahil olmak üzere yapay zeka tarafından oluşturulan videoları izleyin ve yönetin.

Maliyet tasarrufu ve performans iyileştirmesi fırsatlarını belirlemek için tüm depolama ayak iziniz genelindeki nesne meta verilerini analiz edin.

İş zekası ve karar alma için ilgili veri kümelerini hızla belirleyin ve analiz edin.

Özel meta veri ek açıklamalarıyla veri organizasyonunu ve uygunluğunu iyileştirin.

Müşteriler

Cambridge Mobil Telematik

Cambridge Mobile Telematics (CMT), dünyanın en büyük telematik hizmet sağlayıcısıdır. Misyonu, dünyanın yollarını ve sürücülerini daha güvenli hale getirmektir. Şirketin yapay zeka destekli platformu DriveWell Fusion®; akıllı telefonlar, tescilli etiketler, bağlı araçlar, araç içi kameralar ve üçüncü taraf cihazları dahil olmak üzere milyonlarca IoT cihazından sensör verilerini toplayıp araç ve sürücü davranışının birleşik bir görünümünü oluşturmak üzere bunları bağlamsal verilerle birleştirir.

“CMT olarak, sürücü ve yol güvenliğini artırmak için dünya çapında mobil IoT cihazlarından birden fazla petabayt veriyi depoluyor ve analiz ediyoruz. Biz ölçeklendirdikçe, yeni öngörüler ve modeller geliştirmek için belirli verileri bulmak giderek zorlaşıyor. Özel meta veri özelliği başta olmak üzere S3 Meta Verileri, tüm verilerimize ek açıklama eklememize ve meta verileri yönetilen, sorgulanabilir bir tabloda tutmamıza olanak tanıyor. Artık, ilgili verileri bulmak yalnızca bir verimli ve uygun maliyetli SQL sorgusu gerektiriyor. Bu, S3 Meta Verilerini oyunun kurallarını değiştirerek müşterilerimize yeni yetenekler getirmemizi sağlıyor. “

Tim Vogel, Teknoloji Direktörü - Cambridge Mobile Telematics

Missing alt text value

PayPal

PayPal, 25 yılı aşkın bir süredir küresel ticarette devrim yaratıyor. Para transferini, satış ve alışverişi basit, kişiselleştirilmiş ve güvenli hale getiren yenilikçi deneyimler yaratan PayPal, yaklaşık 200 pazardaki tüketicileri ve işletmeleri küresel ekonomiye katılmaları ve burada gelişmeleri için güçlendiriyor.

S3 Metadata, Amazon Athena ve Amazon QuickSight gibi standart araçları kullanarak trilyonlarca S3 nesnesini analiz etmemiz için basit ve anlaşılır bir mekanizma sağlıyor. Bu işlevsellikle, S3 nesne meta verilerine erişmek ve sorgulamak için karmaşık veri boru hatlarımızı oluşturmak yerine kararlar vermek yerine zamanımızı harcayabiliriz. “

Jon Southall, Mühendislik Başkan Yardımcısı, Büyük Kurumsal Platformlar - PayPal

Missing alt text value

Roche

Roche, kişiselleştirilmiş sağlık hizmetlerinde ilerlemeler kaydetmek ve insanların yaşamlarını iyileştirmek için ilaç ve teşhisi birleştiren bir biyoteknoloji şirketidir.

“S3 Meta Verileri, üretken AI girişimlerimizi hızlandırıyor. Ekiplerimiz için dahili sohbet robotları gibi LLM uygulamaları oluştururken, PDF'ler gibi yapılandırılmamış veriler giderek daha değerli hale geliyor. Sohbet robotunun Roche'un özel iş bağlamlarına göre uyarlanabilmesi için, bir Almayla Artırılmış Üretim (RAG) uygulamasına çok sayıda etki alanına özgü belge almamız gerekiyor. Ancak bu aynı zamanda yönetmemiz gereken çok daha fazla yapılandırılmamış veriye sahip olduğumuz anlamına gelir. Yapılandırılmamış verilerimizi verimli bir şekilde tanımlamak için bir meta veri sistemine ihtiyacımız var. Böylece kullanıcılarımız, oluşturdukları belirli üretken yapay zeka uygulaması için ilgili veri kümelerini tanımlamak üzere büyük veri gölümüzü hızlı bir şekilde gözden geçirebilirler. S3 Meta Verileri ile sağlam bir meta veri sistemi oluşturmak, AWS Yönetim Konsolu'nda birkaç tıklamaya indirildi. Biz sürekli olarak daha fazla yapılandırılmamış veri alırken S3 Meta Verileri, meta verileri otomatik olarak ortaya çıkarır ve güncel tutar. Ayrıca, belgeleri Roche ile alakalı bir taksonomiye göre sınıflandırmak gibi işletmeye özgü meta verileri çıkarmak üzere kendi Lambda'mızı kullanıyoruz ve bu meta verileri S3 Meta Verileri tablosunun yanında yer alan aynı Glue kataloğunda saklıyoruz. Böylece, basit bir SQL birleştirmesiyle ihtiyacımız olan tüm meta verilere sahip olabiliyoruz. S3 Meta Verileri, üretken yapay zeka uygulamalarını daha hızlı oluşturmamıza yardımcı olur, bu da verilerimizi düzenlemek yerine oluşturmaya odaklanmamızı sağlar. “

Yannick Misteli, İlaç Ticaret Mühendisliği Başkanı - Roche

The Roche logo in blue text inside a blue hexagon outline on a transparent background.

SmugMug/Flickr

SmugMug ve Flickr, fotoğrafçıların fotoğraf ve video yükleyip paylaşabilecekleri çevrimiçi platformlar sağlar. Şirket, uygulamasında milyarlarca fotoğraf ve video saklamaktadır.

“Amazon S3 verileriniz üzerinden bir zaman makinesi uçurduğunuzu hayal edin. SmugMug ve Flickr olarak, müşterilerimizin fotoğraflarını ve yüz milyarlarca nesneyi 22 yılı aşkın süredir S3'te saklıyoruz. Yeni S3 Meta Verileri özelliği, verilerimizin nasıl geliştiğini anlamak üzere, zaman içinde nesne boyutu gibi meta verilerde sorgu yürütmek suretiyle S3 nesne meta verilerimizi kolay ve uygun maliyetli bir şekilde keşfetmemize yardımcı oluyor. Bu süreç daha öncesinde pahalı veri tabanı sorgularını nesne envanterleriyle birleştirmeyi içeriyordu. Fotoğrafçılarımızın depolama alanımızı nasıl kullandığını anlamak, fotoğrafçılığın gücüyle daha iyi bir dünya inşa etme taahhüdümüzü ilerletmeye yardımcı olur. “

Andrew Shieh, Baş Mühendis - SmugMug

Missing alt text value

Nesne meta verileri ile veri keşfini hızlandırın

Amazon S3 Meta Verileri, S3 nesneleriniz için neredeyse gerçek zamanlı olarak otomatik olarak zengin meta veriler oluşturur. Nesne etiketlerini kullanarak özel meta verilere dayalı olarak nesneleri keşfederken ve sorgularken izleyin. İster büyük ölçekli veri göllerini yönetiyor, ister veri keşfini optimize ediyor olun, meta veri odaklı veri yönetimi hakkında pratik bilgiler edinebilirsiniz.