Amazon S3 Tables

O Amazon S3 Tables representará uma adição transformadora à nossa arquitetura de dados, especialmente com seu suporte gerenciado ao Iceberg, que efetivamente cria uma camada de visão materializada para atender às diversas necessidades de análise de dados. Esta oferta tem o potencial de ajudar a Genesys a simplificar fluxos de trabalho de dados complexos ao eliminar as camadas adicionais de gerenciamento de tabelas, com o S3 assumindo automaticamente as tarefas principais de manutenção, como a compactação, o gerenciamento de snapshots e a limpeza de arquivos não referenciados. A capacidade de realizar a leitura e a gravação de tabelas do Iceberg diretamente do S3 nos ajudará a aumentar a performance e criar novas possibilidades para integrar dados de forma contínua em nosso ecossistema de analytics. Essa interoperabilidade, juntamente com os aprimoramentos de performance, posiciona o S3 Tables como um componente fundamental de nossa estratégia futura para fornecer insights de dados rápidos, flexíveis e confiáveis.

Na Pendulum Intelligence, analisamos dados de centenas de milhões de canais e fontes sociais. As Tabelas do Amazon S3 transformaram a forma como gerenciamos nosso data lake, que processa milhares de horas de conteúdo de vídeo e áudio analisado enquanto extrai contexto de imagens e outras mídias quase em tempo real, usando nossas ferramentas proprietárias de machine learning. Ao eliminar a carga do gerenciamento de tabelas, incluindo compactação, snapshots e limpeza de arquivos, nossa equipe pode se concentrar no que é mais importante: obter insights acionáveis de grandes conjuntos de dados. A integração perfeita com nossa pilha de analytics (Amazon Athena, AWS Glue e Amazon EMR) melhorou significativamente nossa capacidade de processar dados complexos em grande escala.

O Amazon S3 Tables, com suporte incorporado ao Apache Iceberg e integração com os serviços de analytics da AWS, ajudam as empresas a otimizar os custos de data analytics, ao mesmo tempo em que transformam a maneira como elas usam os dados empresariais para iniciativas de analytics, conformidade e projetos de IA. Ao automatizar tarefas complexas de gerenciamento de dados e fornecer trilhas de auditoria completas das alterações de dados, as equipes podem analisar instantaneamente dados históricos, manter a conformidade regulatória e acelerar os insights de negócios, ao mesmo tempo em que reduzem significativamente os custos tecnológicos.

Como uma empresa de saúde que lida com volumes massivos de dados de pacientes que são frequentemente atualizados, decidimos investir no Apache Iceberg, pois ele resolve vários problemas do Apache Hive relacionados ao particionamento e à automação, com o benefício adicional de uma interoperabilidade mais ampla. Um dos principais desafios que enfrentamos com o Iceberg tem sido a compreensão e o gerenciamento da otimização das tabelas. Esse é o motivo pelo qual estamos entusiasmados com o S3 Tables e com as funcionalidades de otimização gerenciada. A capacidade de transferir a sobrecarga do desenvolvedor na manutenção de tabelas permitirá que nos concentremos mais em fornecer dados de alta qualidade e insights valiosos para nossos clientes.

As Tabelas do Amazon S3 são o complemento perfeito para o suporte do Daft para o Apache Iceberg. Ao aproveitar suas integrações com o AWS Lake Formation e o AWS Glue, conseguimos estender facilmente nossos recursos atuais de leitura e gravação do Iceberg para as Tabelas do S3 e, ao mesmo tempo, aproveitar sua performance otimizada. Estamos ansiosos e entusiasmados com a evolução desse novo serviço e em fornecer o melhor suporte das Tabelas do S3 para o ecossistema de ML e IA e engenharia de dados Python.

A Dremio tem o prazer de oferecer suporte à disponibilidade geral das Tabelas do Amazon S3. Ao oferecer suporte à especificação do Apache Iceberg REST Catalog (IRC), as Tabelas do S3 garantem uma interoperabilidade perfeita com o Dremio, permitindo que os usuários se beneficiem de um mecanismo SQL de alta performance capaz de consultar tabelas do Apache Iceberg gerenciadas em buckets otimizados das Tabelas do S3. Essa colaboração reforça a importância dos padrões abertos no ecossistema de lakehouse, eliminando a complexidade da integração e acelerando a adoção pelos clientes. Com as Tabelas do Amazon S3 e o suporte de IRC, as organizações ganham a flexibilidade e a alternativa necessárias para criar uma arquitetura de lakehouse unificada na era da IA.

As Tabelas do Amazon S3 se alinham perfeitamente com a visão da DuckDB de democratizar o data analytics usando formatos de arquivo aberto. A colaboração entre a AWS e a DuckDB Labs nos permite ampliar ainda mais o suporte do Iceberg no DuckDB e desenvolver uma integração perfeita com as Tabelas do S3. Acreditamos que a mentalidade de tudo incluído e compartilhado do DuckDB e das Tabelas do S3 se funde em uma pilha robusta de analytics que pode lidar com uma ampla variedade de workloads e, ao mesmo tempo, manter uma barreira de entrada incrivelmente baixa.

As Tabelas do Amazon S3 são um novo recurso robusto que otimiza o gerenciamento, a performance e o armazenamento de dados tabulares para workloads de analytics. A integração direta do HighByte Intelligence Hub com as Tabelas do Amazon S3 facilita para os fabricantes globais a criação de um data lake aberto e transacional para seus dados industriais. As Tabelas do S3 possibilitam a consulta instantânea de dados brutos do Parquet, permitindo que os clientes enviem informações contextualizadas da borda para a nuvem para uso imediato, sem processamento ou transformações adicionais. Isso tem um grande impacto na performance e na otimização de custos para nossos clientes mútuos.

O Amazon S3 sempre foi a base da infraestrutura moderna de dados, e o lançamento das Tabelas do S3 é um marco importante, tornando possível que o Apache Iceberg se torne o padrão universal para dados e IA. Essa inovação permite que as organizações aproveitem formatos de tabela aberta de alta performance no S3, permitindo o analytics de vários mecanismos sem duplicação de dados. Para os clientes do PuppyGraph, isso significa que agora eles podem executar consultas de grafos em tempo real diretamente em seus dados do S3, mantendo insights novos e escaláveis sem a sobrecarga do ETL complexo. Estamos entusiasmados em fazer parte dessa evolução, tornando o analytics de grafos tão perfeito quanto os próprios dados.

Estamos empolgados em trazer a magia do Snowflake para as Tabelas do Amazon S3. Essa colaboração permite que os clientes do Snowflake leiam e processem facilmente os dados armazenados nas Tabelas do S3 usando suas configurações existentes do Snowflake, sem a necessidade de migrações ou duplicações complexas de dados. Ao combinar os recursos de excelência de analytics de performance do Snowflake com o armazenamento eficiente das Tabelas do Amazon S3 das tabelas do Apache Iceberg, as organizações podem facilmente consultar e analisar dados tabulares armazenados no Amazon S3.

Estamos entusiasmados em ver o Amazon S3 introduzir suporte integrado para o Apache Iceberg com Tabelas do S3, promovendo o ecossistema do Iceberg Open Data Lakehouse. Com os buckets das Tabelas do S3, esperamos colaborar com a AWS para ajudar nossos clientes em comum a levar o poder de um Open Lakehouse, baseado no Trino otimizado, um mecanismo MPP SQL líder de código aberto, para diversos casos de uso de analytics e IA para dados no Amazon S3.

Nossa integração com as Tabelas do Amazon S3 torna os dados em tempo real, prontos para IA, mais abertos e acessíveis do que nunca. A arquitetura sem líder da Ursa no S3 já reduz os custos de armazenamento, e a integração direta com as Tabelas do S3 melhora ainda mais a performance e a eficiência. Em um mundo impulsionado pela IA, a governança de dados é crucial. Na StreamNative, estamos comprometidos em ajudar as empresas a reduzir o TCO em 90%, ao mesmo tempo em que tornamos fácil e acessível a criação de aplicações baseadas em IA com dados governados em tempo real.