AWS 資料雲端方案

舊版資料格式並非為 AI 而打造。

透過 AWS Support 對 Apache Iceberg，讓您的資料在整個資料與 AI 堆疊中為代理程式做好準備

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閱讀指南

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為您的代理程式提供單一、開放的事實來源

AI 代理程式需要受治理的資料存取權，以存取分散於資料湖、資料庫和應用程式中的資料。若沒有統一的資料基礎，資料團隊最終會忙於管理副本、建置自訂管道，並拖慢依賴可信資料的 AI 計畫。

這就是為什麼 Comcast、Indeed 和 Vanguard
等組織選擇 AWS，為其所有資料帶來可靠性與互通性。AWS 擁有任何主要雲端供應商中最廣泛的原生 Apache Iceberg 支援 ( 涵蓋儲存、串流、ETL、目錄和分析 )，讓每個引擎和代理程式都能存取相同的可信資料，使團隊能簡化架構並更快推出 AI。

為什麼選擇 Apache Iceberg？

ACID 交易、結構描述演進、快照隔離和內建時間旅行等功能，確保每個查詢都能看到完整、一致的資料檢視。

Iceberg 讓您可以隨著需求變化靈活地演進結構描述和變更分割策略。而且因為 Iceberg 是 100% 開放原始碼、社群驅動的表格格式，它不受單一供應商的藍圖所限制。

將工作負載整合到單一受治理的資料副本上，消除重複的 ETL 管線，並透過移除分散式系統中的重複資料集來降低儲存成本。

透過在 Apache Spark、Apache Flink 和 Presto 等熱門框架中的原生支援，Iceberg 讓您為每項任務選擇效能最佳的工具。

為何選擇 AWS for Apache Iceberg？

Amazon S3 以開放格式將資料儲存在您自己的帳戶中，任何相容的引擎都可以存取。您確切知道您的資料位於何處，可以透過詳細的請求層級記錄來稽核存取模式，並保留完整的所有權。Amazon S3 提供業界領先的耐久性、可用性、安全性與效能，同時讓您保有完整的控制權與可見性。

進一步了解如何在 Amazon S3 上建置資料湖

Apache Iceberg 為您的資料湖帶來可靠性與簡潔性，但管理 Iceberg 資料表可能需耗費數小時的工程時間。Amazon S3 Tables 提供專為 Iceberg 打造的儲存，可簡化治理並自動執行壓縮與快照管理等例行任務，將數小時的生產力還給您的團隊。

進一步了解 Amazon S3 Tables 針對 Apache Iceberg 的自動化維護

使用 AWS 引擎，您永遠不必為了成本而犧牲效能。AWS Glue 中的 Iceberg 具體化檢視可將 Apache Spark 查詢效能加速達 8 倍；Amazon EMR 執行 Apache Iceberg 寫入作業的速度比開放原始碼版本快逾 2 倍；Amazon Redshift RG 執行個體執行 Apache Iceberg 工作負載的速度比上一代快達 2.4 倍，且成本最多降低 30%。

進一步了解如何使用 AWS 引擎和服務搭配 Apache Iceberg

開放性不會以治理為代價。AWS 讓您能為每個引擎和使用者提供一致的視圖，清楚掌握存在哪些資料表、其所在位置及其結構。透過 AWS Lake Formation，只需定義一次精細存取政策，即可在 AWS 服務之間一致地強制執行。

進一步了解 AWS Lake Formation for Apache Iceberg 資料表

AWS Glue Data Catalog 和 Amazon S3 Tables 公開 Iceberg REST 目錄端點，因此 S3 上的 Iceberg 資料表可與任何相容的目錄搭配運作。AWS Glue 中的目錄聯合讓 Amazon Redshift、Amazon Athena 和 Amazon EMR 等 AWS 引擎可以查詢在遠端 Iceberg 目錄中編目的資料表，而無需複製資料，為您提供所有資料的統一檢視，無論資料位於何處。

進一步了解遠端 Iceberg 目錄的目錄聯合