AWS 数据解决方案

传统数据格式并非为 AI 设计。

借助 AWS 在整个数据和 AI 堆栈中对 Apache Iceberg 的支持，让您的数据为智能体做好准备

联系销售人员

阅读指南

color-palette-1_aws-library_graphics_gradient_P1-S1-F_L_1200

为您的智能体提供单一的开放事实来源

智能体需要以受控方式访问分布在数据湖、数据库和应用程序中的数据。如果没有统一的数据基础，数据团队将不得不管理数据副本、构建自定义管道，这会拖慢依赖可信数据的 AI 计划的进展。

正因如此，Comcast、Indeed 和 Vanguard 等组织转向 AWS，以确保其所有数据都具备可靠性和互操作性。AWS 可提供所有主流云提供商中最广泛的原生 Apache Iceberg 支持（涵盖存储、流处理、ETL、目录和分析），使各种引擎和智能体都能访问同一份可信数据，从而帮助团队简化架构并加快 AI 交付。

为何选择 Apache Iceberg？

诸如 ACID 事务、架构演变、快照隔离和内置时间旅行等功能可确保每个查询都能看到完整、一致的数据视图。

Iceberg 允许您灵活地发展架构并根据需求变化来更改分区策略。而且，由于 Iceberg 是一种 100% 开源、社区驱动型表格格式，因此它与单一供应商的路线图无关。

将工作负载整合到受管数据的单个副本上，消除冗余的 ETL 管道，并通过移除孤立系统中的重复数据集来降低存储成本。

Iceberg 对 Apache Spark、Apache Flink 和 Presto 等流行框架提供原生支持，可以让您为每项任务选择性能最高的工具。

为何选择适用于 Apache Iceberg 的 AWS 服务？

Amazon S3 以开放格式将数据存储在您自己的账户中，任何兼容引擎均可访问。您确切知道数据的存放位置，可以通过详细的请求级别记录来审核访问模式，并保留全部所有权。Amazon S3 提供业界领先的持久性、可用性、安全性和性能，同时您可保持完全的控制力和可见性。

了解有关在 Amazon S3 上构建数据湖的更多信息

Apache Iceberg 为您的数据湖带来了可靠性和简便性，但管理 Iceberg 表往往需要耗费大量工程时间。Amazon S3 表类数据存储服务提供专门构建的 Iceberg 存储，可简化治理流程并自动执行压缩和快照管理等日常任务，从而为您的团队节省大量生产时间。

详细了解 Amazon S3 表类数据存储服务针对 Apache Iceberg 的自动维护功能

使用 AWS 引擎，您无需为了降低成本而牺牲性能。Amazon Glue 中的 Iceberg 物化视图可将 Apache Spark 的查询性能提升多达 8 倍，Amazon EMR 运行 Apache Iceberg 写入作业的速度比开源同类产品快 2 倍以上，Amazon Redshift RG 实例运行 Apache Iceberg 工作负载的速度比前代产品快 2.4 倍，成本最多降低 30%。

了解有关使用 AWS 引擎和服务处理 Apache Iceberg 的更多信息

开放不能以牺牲治理为代价。AWS 允许您为每个引擎和用户提供一致的视图，让他们了解存在哪些表、它们的存放位置以及它们的结构。使用 Amazon Lake Formation，只需定义一次细粒度访问策略，即可在各项 AWS 服务中实现一致的策略执行。

详细了解适用于 Apache Iceberg 表的 Amazon Lake Formation

Amazon Glue Data Catalog 和 Amazon S3 表类数据存储服务公开了 Iceberg REST 目录端点，因此 S3 上的 Iceberg 表可与任何兼容目录一起使用。Amazon Glue 中的目录联合可让 Amazon Redshift、Amazon Athena 和 Amazon EMR 等 AWS 引擎查询在远程 Iceberg 目录中编目的表格，而无需复制数据，无论数据位于何处，都可以统一查看所有数据。

进一步了解面向远程 Iceberg 目录的目录联合