Recursos do Amazon SageMaker Lakehouse

Acesse e consulte seus dados diretamente, com ferramentas e mecanismos compatíveis com o Apache Iceberg de sua preferência. Execute analytics e casos de uso de machine learning, que abrangem desde trabalhos de ETL no Apache Spark até painéis SQL, modelos de personalização de machine learning (ML) e aplicações de IA generativa ao usar os mecanismos e as ferramentas compatíveis com Apache Iceberg de sua preferência.

Obtenha a flexibilidade de um data lake e a performance de um data warehouse, sem a necessidade de realizar alterações na arquitetura de dados existente. Acesse o armazenamento altamente otimizado do Amazon Redshift e as estruturas de dados secundárias, como visões materializadas, para acelerar a SQL analytics em seus data lakes.

Execute as ferramentas e os mecanismos de análises de sua preferência, como SQL, Apache Spark, business intelligence (BI) e ferramentas de IA/ML, em uma única cópia dos dados, enquanto armazena dados em um formato mais adequado para suas workloads.

Graças à compatibilidade com o Apache Iceberg, todos os dados no SageMaker Lakehouse são totalmente compatíveis com os princípios ACID (Atomicidade, Consistência, Isolamento e Durabilidade), garantindo SQL analytics de alta performance.

Execute consultas federadas em dados armazenados em diversas fontes de entidades externas para acessar e consultar os dados diretamente.

Importe dados dos seus bancos de dados operacionais, como o Amazon DynamoDB, o Amazon Aurora para MySQL, o Amazon Aurora para PostgreSQL, o Amazon RDS para MySQL, e de aplicações, como Salesforce, ServiceNow e Zendesk, para o SageMaker Lakehouse usando integrações ETL zero para realizar analytics praticamente em tempo real.

Garanta a segurança dos seus dados no SageMaker Lakehouse com controles de acesso integrados. Estabeleça as permissões uma única vez e elas serão aplicadas em todos os seus dados, em todas as ferramentas e mecanismos de análise.