Tables Amazon S3

Les Tables Amazon S3 apporteront une touche de transformation à notre architecture de données, notamment grâce à sa prise en charge gérée d’Iceberg, qui crée efficacement une couche de vue matérialisée répondant à divers besoins d’analyse de données. Cette offre peut aider Genesys à simplifier les flux de données complexes en éliminant les couches supplémentaires de gestion des tables. S3 prend en charge automatiquement les tâches de maintenance clés telles que le compactage, la gestion des instantanés et le nettoyage des fichiers non référencés. La possibilité de lire et d’écrire des tables Iceberg directement depuis S3 nous aidera à améliorer les performances et à créer de nouvelles possibilités pour intégrer les données de manière fluide dans notre écosystème analytique. Cette interopérabilité, combinée à l’amélioration des performances, place les Tables S3 au cœur de notre future stratégie visant à fournir des informations de données rapides, flexibles et fiables.

Chez Pendulum Intelligence, nous analysons les données provenant de centaines de millions de sources et de canaux sociaux. Les tableaux Amazon S3 ont transformé la façon dont nous gérons notre lac de données, qui traite des milliers d’heures de contenu vidéo et audio analysé tout en extrayant le contexte des images et d’autres médias en temps quasi réel à l’aide de nos outils de machine learning propriétaires. En éliminant la charge liée à la gestion des tables, y compris le compactage, les instantanés et le nettoyage des fichiers, notre équipe peut se concentrer sur ce qui compte le plus : tirer des informations exploitables à partir de grands jeux de données. L’intégration fluide avec notre pile d’analytique (Amazon Athena, AWS Glue et Amazon EMR) a considérablement amélioré notre capacité à traiter des données complexes à grande échelle.

Les tables Amazon S3, avec la prise en charge intégrée d’Apache Iceberg et l’intégration des services d’analytiques AWS, aident les entreprises à optimiser leurs coûts d’analytiques des données tout en transformant la façon dont elles utilisent les données d’entreprise pour les initiatives d’analytiques, de conformité et d’IA. En automatisant les tâches complexes de gestion des données et en fournissant des pistes d’audit complètes des modifications apportées aux données, les équipes peuvent analyser instantanément les données historiques, maintenir la conformité réglementaire et accélérer les informations commerciales tout en réduisant considérablement leurs coûts technologiques.

En tant qu’entreprise du secteur de la santé traitant des quantités massives de données de patients changeant fréquemment, nous avons décidé d’investir dans Apache Iceberg parce qu’il résout de nombreux problèmes avec Apache Hive en matière de partitionnement et d’automatisation, avec l’avantage supplémentaire d’une plus grande interopérabilité. L’un de nos plus grands défis avec Iceberg a été de comprendre et de gérer l’optimisation des tables. C’est pourquoi nous sommes enthousiasmés par les Tables S3 et les capacités d’optimisation gérées. Le fait de pouvoir décharger les développeurs de la maintenance des tables nous permettra de nous concentrer davantage sur la fourniture de données de haute qualité et d’informations précieuses à nos clients.

Les tableaux Amazon S3 sont le complément parfait à la prise en charge d’Apache Iceberg par Daft. En tirant parti de ses intégrations avec AWS Lake Formation et AWS Glue, nous avons pu étendre sans effort nos fonctionnalités de lecture et d’écriture Iceberg existantes aux tableaux S3 tout en tirant parti de ses performances optimisées. Nous attendons avec impatience l’évolution de ce nouveau service et sommes ravis de fournir la meilleure prise en charge des tableaux S3 pour l’écosystème Python Data Engineering et ML/IA.

Dremio a le plaisir de soutenir la disponibilité générale des tableaux Amazon S3. En prenant en charge la spécification Apache Iceberg REST Catalog (IRC), les tableaux S3 garantissent une interopérabilité fluide avec Dremio, permettant aux utilisateurs de bénéficier d’un moteur SQL performant capable d’interroger des tables Apache Iceberg gérées dans des compartiments de tableaux S3 optimisés. Cette collaboration renforce l’importance des normes ouvertes dans l’écosystème des lacs, en éliminant la complexité de l’intégration et en accélérant l’adoption par les clients. Grâce aux tableaux Amazon S3 et au support IRC, les entreprises bénéficient de la flexibilité et du choix nécessaires pour créer une architecture Lakehouse unifiée à l’ère de l’IA.

Les tableaux Amazon S3 s’inscrivent parfaitement dans la vision de DuckDB visant à démocratiser l’analytique des données à l’aide de formats de fichiers ouverts. La collaboration entre AWS et DuckDB Labs nous permet d’étendre encore la prise en charge d’Iceberg dans DuckDB et de développer une intégration fluide avec les tableaux S3. Nous pensons que la logique de batteries partagées de DuckDB et des tableaux S3 se combine en une pile analytique puissante qui peut gérer un large éventail de charges de travail tout en maintenant une barrière d’entrée incroyablement faible.

Les tableaux Amazon S3 sont une nouvelle fonctionnalité puissante qui optimise la gestion, les performances et le stockage des données tabulaires pour les charges de travail analytiques. L’intégration directe de HighByte Intelligence Hub aux tableaux Amazon S3 permet aux fabricants mondiaux de créer facilement un lac de données transactionnel ouvert pour leurs données industrielles. Les tableaux S3 permettent d’interroger instantanément les données brutes Parquet, ce qui permet aux clients d’envoyer des informations contextualisées de la périphérie vers le cloud pour une utilisation immédiate sans traitement ni transformation supplémentaire. Cela a un impact majeur sur les performances et l’optimisation des coûts pour nos clients communs.

Amazon S3 constitue depuis longtemps la base de l’infrastructure de données moderne, et le lancement des tableaux S3 marque une étape importante : Apache Iceberg est sur le point de devenir la norme universelle en matière de données et d’IA. Cette innovation permet aux entreprises de tirer parti de formats de table ouverts performants sur S3, permettant ainsi une analytique multimoteur sans duplication des données. Pour les clients de PuppyGraph, cela signifie qu’ils peuvent désormais exécuter des requêtes orientées graphes en temps réel directement sur leurs données S3, en conservant des informations actualisées et évolutives sans les frais liés à un processus ETL complexe. Nous sommes ravis de participer à cette évolution, en rendant l’analytique de graphes aussi fluide que les données elles-mêmes.

Nous sommes ravis d’apporter la magie de Snowflake aux tableaux Amazon S3. Cette collaboration permet aux clients de Snowflake de lire et de traiter de manière fluide les données stockées dans les tableaux S3 en utilisant leurs configurations Snowflake existantes, éliminant ainsi le besoin de migrations ou de duplications de données complexes. En combinant les capacités d’analytique des performances de pointe de Snowflake avec le stockage efficace des tables Apache Iceberg par les tableaux Amazon S3, les organisations peuvent facilement interroger et analyser les données tabulaires stockées dans Amazon S3.

Nous sommes ravis de voir Amazon S3 introduire la prise en charge intégrée d’Apache Iceberg avec les tableaux S3, faisant ainsi progresser l’écosystème Iceberg Open Data Lakehouse. Avec les compartiments de tableaux S3, nous sommes impatients de collaborer avec AWS pour aider nos clients communs à tirer parti de la puissance d’un Open Lakehouse, alimenté par Trino optimisé, un moteur MPP SQL open source de premier plan, à travers divers cas d’utilisation de l’analytique et de l’IA aux données d’Amazon S3.

Notre intégration avec les tableaux Amazon S3 rend les données en temps réel, prêtes pour l’IA, plus ouvertes et accessibles que jamais. L’architecture leader d’Ursa sur S3 réduit déjà les coûts de stockage, et l’intégration directe avec les tableaux S3 améliore encore les performances et l’efficacité. Dans un monde piloté par l’IA, la gouvernance des données est cruciale. Chez StreamNative, nous nous engageons à aider les entreprises à réduire leur coût total de possession de 90 % tout en leur permettant de créer facilement et à moindre coût des applications basées sur l’IA avec des données gouvernées en temps réel.