Amazon S3 Tables

Amazon S3 Tables werden eine transformative Ergänzung zu unserer Datenarchitektur sein, insbesondere mit der verwalteten Iceberg-Unterstützung, die effektiv eine materialisierte Ansichtsebene für verschiedene Datenanalyseanforderungen schafft. Dieses Angebot hat das Potenzial, Genesys bei der Vereinfachung komplexer Daten-Workflows zu unterstützen, indem zusätzliche Ebenen der Tabellenverwaltung entfallen. S3 erledigt wichtige Wartungsaufgaben wie Komprimierung, Snapshot-Verwaltung und Bereinigung unreferenzierter Dateien automatisch. Die Möglichkeit, Iceberg-Tabellen direkt aus S3 zu lesen und zu schreiben, wird uns helfen, die Leistung zu steigern und neue Möglichkeiten für die nahtlose Integration von Daten in unser Analytik-Ökosystem zu schaffen. Diese Interoperabilität, kombiniert mit den Leistungsverbesserungen, macht S3 Tables zu einem zentralen Bestandteil unserer zukünftigen Strategie, schnelle, flexible und zuverlässige Dateneinblicke bereitzustellen.

Bei Pendulum Intelligence analysieren wir Daten aus Hunderten von Millionen von sozialen Kanälen und Quellen. Amazon S3 Tables hat die Art und Weise verändert, wie wir unseren Data Lake verwalten. Es verarbeitet Tausende von Stunden analysierter Video- und Audioinhalte und extrahiert gleichzeitig mithilfe unserer firmeneigenen Machine-Learning-Tools den Kontext aus Bildern und anderen Medien nahezu in Echtzeit. Da der Aufwand der Tabellenverwaltung, einschließlich Komprimierung, Snapshots und Dateibereinigung, entfällt, kann sich unser Team auf das konzentrieren, was am wichtigsten ist: das Ableiten umsetzbarer Erkenntnisse aus riesigen Datensätzen. Die nahtlose Integration in unseren Analytik-Stack – Amazon Athena, AWS Glue und Amazon EMR – hat unsere Fähigkeit, komplexe Daten in großem Maßstab zu verarbeiten, erheblich verbessert.

Amazon S3 Tables mit integrierter Apache-Iceberg-Unterstützung und AWS-Analytik-Services-Integration helfen Unternehmen dabei, ihre Datenanalytik-Kosten zu optimieren und gleichzeitig die Art und Weise zu verändern, wie sie Geschäftsdaten für Analytik, Compliance und KI-Initiativen verwenden. Durch die Automatisierung komplexer Datenverwaltungsaufgaben und die Bereitstellung vollständiger Audit Trails von Datenänderungen können Teams historische Daten sofort analysieren, behördliche Compliance sicherstellen und Geschäftseinblicke beschleunigen, während sie gleichzeitig ihre Technologiekosten erheblich senken.

Als Gesundheitsunternehmen, das riesige Mengen sich häufig ändernder Patientendaten verarbeitet, haben wir uns für eine Investition in Apache Iceberg entschieden, da es mit Apache Hive viele Probleme rund um Partitionierung und Automatisierung löst und den zusätzlichen Vorteil einer umfassenderen Interoperabilität bietet. Eine unserer größten Herausforderungen mit Iceberg war es, die Tabellenoptimierung zu verstehen und zu verwalten. Aus diesem Grund sind wir von S3 Tables und den verwalteten Optimierungsfunktionen begeistert. Da wir in der Lage sind, die Entwickler von der Tabellenpflege zu entlasten, können wir uns stärker darauf konzentrieren, unseren Kunden hochwertige Daten und wertvolle Erkenntnisse zu liefern.

Amazon S3 Tables ist die perfekte Ergänzung zu Dafts Unterstützung für Apache Iceberg. Durch die Nutzung der Integrationen mit AWS Lake Formation und AWS Glue konnten wir unsere bestehenden Lese- und Schreibfunktionen von Iceberg mühelos auf S3 Tables erweitern und gleichzeitig die optimierte Leistung nutzen. Wir freuen uns auf die Entwicklung dieses neuen Services und darauf, die beste S3-Tables-Unterstützung für das Python-Data-Engineering- und ML/KI-Ökosystem anbieten zu können.

Dremio freut sich, die allgemeine Verfügbarkeit von Amazon S3 Tables zu unterstützen. Durch die Unterstützung der Apache Iceberg REST Catalog (IRC)-Spezifikation gewährleisten S3 Tables eine nahtlose Interoperabilität mit Dremio, sodass Benutzer von einer leistungsstarken SQL-Engine profitieren können, die in optimierten S3-Table-Buckets verwaltete Apache-Iceberg-Tabellen abfragen kann. Diese Zusammenarbeit unterstreicht die Bedeutung offener Standards im Lakehouse-Ökosystem, wodurch die Komplexität der Integration verringert und die Kundenakzeptanz beschleunigt wird. Mit Amazon S3 Tables und IRC-Unterstützung erhalten Unternehmen die Flexibilität und Auswahl, die sie benötigen, um im KI-Zeitalter eine einheitliche Lakehouse-Architektur aufzubauen.

Amazon S3 Tables passt perfekt zur Vision von DuckDB, Datenanalytik mithilfe offener Dateiformate zu demokratisieren. Die Zusammenarbeit zwischen AWS und DuckDB Labs ermöglicht es uns, die Iceberg-Unterstützung in DuckDB weiter auszubauen und eine nahtlose Integration mit S3 Tables zu entwickeln. Wir glauben, dass sich die gemeinsame Mentalität von DuckDB und S3 Tables zu einem leistungsstarken Analytik-Stack zusammenfügt, der eine Vielzahl von Workloads bewältigen kann und gleichzeitig eine unglaublich niedrige Einstiegshürde beibehält.

Amazon S3 Tables ist ein leistungsstarkes neues Feature, das die Verwaltung, Leistung und Speicherung von Tabellendaten für Analytik-Workloads optimiert. Die direkte Integration von HighByte Intelligence Hub in Amazon S3 Tables erleichtert es globalen Herstellern, einen offenen, transaktionalen Data Lake für ihre Industriedaten aufzubauen. S3 Tables ermöglichen die sofortige Abfrage von Parquet-Rohdaten, sodass Kunden kontextualisierte Informationen vom Edge zur sofortigen Verwendung ohne zusätzliche Verarbeitung oder Transformationen senden können. Dies hat große Auswirkungen sowohl auf die Leistungs- als auch auf die Kostenoptimierung für unsere gemeinsamen Kunden.

Amazon S3 ist seit langem die Grundlage einer modernen Dateninfrastruktur, und die Einführung von S3 Tables ist ein wichtiger Meilenstein, der Apache Iceberg dem universellen Standard für Daten und KI näher bringt. Diese Innovation ermöglicht es Unternehmen, leistungsstarke, offene Tabellenformate in S3 zu nutzen und so Analytik mit mehreren Engines ohne Datenduplizierung zu ermöglichen. Für PuppyGraph-Kunden bedeutet dies, dass sie jetzt Grafikabfragen in Echtzeit direkt auf ihren S3-Daten ausführen können und so neue, skalierbare Erkenntnisse ohne den Aufwand komplexer ETL erhalten. Wir freuen uns, Teil dieser Entwicklung zu sein und die Graphenanalytik so nahtlos wie die Daten selbst zu machen.

Wir freuen uns, die Magie von Snowflake auf Amazon S3 Tables zu übertragen. Diese Zusammenarbeit ermöglicht es Snowflake-Kunden, in S3 Tables gespeicherte Daten mithilfe ihrer vorhandenen Snowflake-Setups nahtlos zu lesen und zu verarbeiten, sodass keine komplexen Datenmigrationen oder Duplikate erforderlich sind. Durch die Kombination der erstklassigen Leistungsanalytikfunktionen von Snowflake mit der effizienten Speicherung von Apache-Iceberg-Tabellen von Amazon S3 Tables können Unternehmen auf einfache Weise in Amazon S3 gespeicherte Tabellendaten abfragen und analysieren.

Wir freuen uns sehr, dass Amazon S3 die integrierte Unterstützung für Apache Iceberg mit S3 Tables einführt und damit das Iceberg-Open-Data-Lakehouse-Ökosystem weiterentwickelt. Mit S3-Table-Buckets freuen wir uns auf die Zusammenarbeit mit AWS, um unseren gemeinsamen Kunden dabei zu helfen, die Leistung eines Open Lakehouse auf Basis des optimierten Trino – einer führenden Open-Source-MPP-SQL-Engine – für verschiedene Analytik- und KI-Anwendungsfälle in Daten in Amazon S3 nutzbar zu machen.

Unsere Integration in Amazon S3 Tables macht KI-fähige Echtzeitdaten offener und zugänglicher als je zuvor. Die führende Architektur von Ursa in S3 reduziert bereits die Speicherkosten, und die direkte Integration mit S3 Tables verbessert die Leistung und Effizienz weiter. In einer KI-gesteuerten Welt ist Daten-Governance von entscheidender Bedeutung. Bei StreamNative setzen wir uns dafür ein, Unternehmen dabei zu unterstützen, ihre Gesamtbetriebskosten um 90 % zu senken und gleichzeitig die Entwicklung KI-gestützter Anwendungen mit kontrollierten Echtzeitdaten mühelos und erschwinglich zu machen.