Bảng Amazon S3

Bảng Amazon S3 sẽ là một sự bổ sung mang tính chuyển đổi cho kiến trúc dữ liệu của chúng tôi, đặc biệt là với sự hỗ trợ có quản lý của Iceberg, giúp tạo ra một lớp chế độ xem cụ thể hóa một cách hiệu quả cho các nhu cầu phân tích dữ liệu đa dạng. Dịch vụ này có khả năng giúp Genesys đơn giản hóa các quy trình dữ liệu phức tạp bằng cách loại bỏ các lớp quản lý dạng bảng bổ sung, với S3 xử lý các tác vụ bảo trì chính như tự động nén, quản lý ảnh chụp nhanh và dọn dẹp tệp không tham chiếu. Khả năng đọc và viết Bảng Iceberg trực tiếp từ S3 sẽ giúp chúng tôi tăng hiệu suất và tạo tiềm năng mới để tích hợp dữ liệu liền mạch trong hệ sinh thái phân tích của chúng tôi. Khả năng tương tác này, kết hợp với các cải tiến về hiệu suất, định vị Bảng S3 là một phần quan trọng trong chiến lược tương lai của chúng tôi để cung cấp thông tin chi tiết dữ liệu nhanh chóng, linh hoạt và đáng tin cậy.

Tại Pendulum Intelligence, chúng tôi phân tích dữ liệu từ hàng trăm triệu kênh và nguồn xã hội. Bảng Amazon S3 đã thay đổi cách chúng tôi quản lý hồ dữ liệu của mình, xử lý hàng nghìn giờ nội dung video và âm thanh được phân tích đồng thời trích xuất ngữ cảnh từ hình ảnh và các phương tiện khác trong thời gian gần như thời gian thực bằng các công cụ máy học độc quyền của chúng tôi. Bằng cách loại bỏ gánh nặng quản lý bảng, bao gồm nén, ảnh chụp nhanh và dọn dẹp tệp, nhóm của chúng tôi có thể tập trung vào những gì quan trọng nhất: thu thập thông tin chuyên sâu có thể thực hiện được từ các tập dữ liệu khổng lồ. Việc tích hợp liền mạch với ngăn xếp phân tích của chúng tôi — Amazon Athena, AWS Glue và Amazon EMR — đã nâng cao đáng kể khả năng xử lý dữ liệu phức tạp trên quy mô lớn của chúng tôi.

Bảng Amazon S3, với sự hỗ trợ của Apache Iceberg tích hợp và tích hợp dịch vụ Phân tích của AWS, giúp các công ty tối ưu hóa chi phí phân tích dữ liệu đồng thời chuyển đổi cách họ sử dụng dữ liệu kinh doanh cho các sáng kiến phân tích, tuân thủ và AI. Bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ quản lý dữ liệu phức tạp và cung cấp các biên bản kiểm tra đầy đủ về các thay đổi dữ liệu, các nhóm có thể phân tích dữ liệu lịch sử ngay lập tức, duy trì tuân thủ quy định và tăng cường thông tin chuyên sâu về kinh doanh trong khi giảm đáng kể chi phí công nghệ.

Là một công ty chăm sóc sức khỏe xử lý một lượng lớn dữ liệu bệnh nhân thường xuyên thay đổi, chúng tôi quyết định đầu tư vào Apache Iceberg vì nó giải quyết nhiều vấn đề với Apache Hive xung quanh việc phân vùng và tự động hóa, với lợi ích bổ sung là khả năng tương tác rộng hơn. Một trong những thách thức lớn nhất của chúng tôi với Iceberg là hiểu và quản lý tối ưu hóa bảng. Đây là lý do tại sao chúng tôi rất hào hứng với S3 Tables và khả năng tối ưu hóa được quản lý. Việc có thể giảm chi phí bảo trì bảng cho nhà phát triển sẽ cho phép chúng tôi tập trung nhiều hơn vào việc mang lại dữ liệu chất lượng cao và thông tin chi tiết có giá trị cho khách hàng.

Bảng Amazon S3 là sự bổ sung hoàn hảo cho sự hỗ trợ của Daft dành cho Apache Iceberg. Bằng cách tận dụng các tích hợp với AWS Lake Formation và AWS Glue, chúng tôi có thể dễ dàng mở rộng khả năng đọc và ghi Iceberg hiện có của mình lên Bảng S3 trong khi tận dụng hiệu suất tối ưu của nó. Chúng tôi mong chờ sự phát triển của dịch vụ mới này và chúng tôi rất vui mừng được cung cấp hỗ trợ Bảng S3 tốt nhất trong lớp cho hệ sinh thái Kỹ thuật Dữ liệu Python & ML/AI.

Dremio rất hân hạnh được hỗ trợ cung cấp rộng rãi cho Bảng Amazon S3. Bằng cách hỗ trợ đặc tả Apache Iceberg REST Catalog (IRC), S3 Tables đảm bảo khả năng tương tác liền mạch với Dremio, cho phép người dùng hưởng lợi từ công cụ SQL hiệu suất cao có khả năng truy vấn các bảng Apache Iceberg được quản lý trong các vùng lưu trữ bảng S3 được tối ưu hóa. Sự hợp tác này củng cố tầm quan trọng của các tiêu chuẩn mở trong hệ sinh thái kho hồ, loại bỏ việc tích hợp phức tạp và đẩy nhanh việc áp dụng khách hàng. Với Bảng Amazon S3 và hỗ trợ IRC, các tổ chức có được sự linh hoạt và lựa chọn cần thiết để xây dựng kiến trúc hồ thống nhất trong kỷ nguyên AI.

Bảng Amazon S3 phù hợp hoàn hảo với tầm nhìn của DuckDB về dân chủ hóa phân tích dữ liệu bằng cách sử dụng các định dạng tệp mở. Sự hợp tác giữa AWS và DuckDB Labs cho phép chúng tôi mở rộng hơn nữa khả năng hỗ trợ Iceberg trong DuckDB và phát triển tích hợp liền mạch với bảng S3. Chúng tôi tin rằng tâm lý sử dụng pin chung của DuckDB và bảng S3 kết hợp thành một ngăn xếp phân tích mạnh mẽ có thể xử lý nhiều khối lượng công việc trong khi vẫn duy trì rào cản gia nhập cực thấp.

Bảng Amazon S3 là một tính năng mới mạnh mẽ giúp tối ưu hóa việc quản lý, hiệu suất và lưu trữ dữ liệu dạng bảng cho khối lượng công việc phân tích. Tích hợp trực tiếp của HighByte Intelligence Hub với Bảng Amazon S3 giúp các nhà sản xuất toàn cầu dễ dàng xây dựng một hồ dữ liệu giao dịch mở cho dữ liệu công nghiệp của họ. Bảng S3 cho phép truy vấn ngay lập tức dữ liệu Parquet thô, cho phép khách hàng gửi thông tin ngữ cảnh từ biên đến đám mây để sử dụng ngay lập tức mà không cần xử lý hoặc chuyển đổi thêm. Điều này có tác động lớn đến cả hiệu suất và tối ưu hóa chi phí cho các khách hàng chung của chúng tôi.

Amazon S3 từ lâu đã là nền tảng của cơ sở hạ tầng dữ liệu hiện đại và sự ra mắt của Bảng S3 đánh dấu một bước tiến quan trọng - đưa Apache Iceberg đến gần hơn để trở thành tiêu chuẩn phổ quát cho dữ liệu và AI. Sự đổi mới này cho phép các tổ chức tận dụng các định dạng bảng mở, hiệu suất cao trên S3, cho phép phân tích đa công cụ mà không cần sao chép dữ liệu. Đối với khách hàng của PuppyGraph, điều đó có nghĩa là giờ đây họ có thể chạy các truy vấn đồ thị thời gian thực trực tiếp trên dữ liệu S3 của họ, duy trì thông tin chi tiết mới mẻ, có thể mở rộng mà không phải tốn chi phí ETL phức tạp. Chúng tôi rất vui mừng được trở thành một phần của sự phát triển này, giúp phân tích đồ thị trở nên liền mạch như chính dữ liệu.

Chúng tôi rất vui mừng được mang sự kỳ diệu của Snowflake đến Bảng Amazon S3. Sự hợp tác này cho phép khách hàng của Snowflake đọc và xử lý liền mạch dữ liệu được lưu trữ trong Bảng S3 bằng cách sử dụng các thiết lập Snowflake hiện có của họ, loại bỏ nhu cầu di chuyển hoặc sao chép dữ liệu phức tạp. Bằng cách kết hợp khả năng phân tích hiệu suất tầm cơ thế giới của Snowflake với việc lưu trữ các bảng Apache Iceberg hiệu quả của bảng Amazon S3, các tổ chức có thể dễ dàng truy vấn và phân tích dữ liệu dạng bảng được lưu trữ trong Amazon S3.

Chúng tôi rất vui mừng khi thấy Amazon S3 giới thiệu hỗ trợ tích hợp cho Apache Iceberg với Bảng S3, thúc đẩy hệ sinh thái Hồ dữ liệu Iceberg Open. Với vùng lưu trữ bảng S3, chúng tôi mong muốn được hợp tác với AWS để giúp các khách hàng chung của chúng tôi mang sức mạnh của Hồ Open Lakehouse, được hỗ trợ bởi Trino được tối ưu hóa — công cụ SQL MPP mã nguồn mở hàng đầu, trên các trường hợp phân tích và sử dụng AI đa dạng cho dữ liệu trong Amazon S3.

Sự tích hợp của chúng tôi với Bảng Amazon S3 giúp dữ liệu theo thời gian thực, sẵn sàng cho AI trở nên cởi mở và dễ truy cập hơn bao giờ hết. Kiến trúc không dẫn đầu của Ursa trên S3 đã giảm chi phí lưu trữ và tích hợp trực tiếp với Bảng S3 giúp cải thiện hiệu suất và hiệu quả hơn nữa. Trong một thế giới do AI điều khiển, quản trị dữ liệu là rất quan trọng. Tại StreamNative, chúng tôi cam kết giúp các doanh nghiệp giảm 90% TCO đồng thời tạo ra dễ dàng và giá cả phải chăng để xây dựng các ứng dụng dựa trên AI với dữ liệu được quản lý thời gian thực.