Amazon S3 Tabloları

Amazon S3 Tabloları, çeşitli veri analizi ihtiyaçları için bir gerçekleştirilmiş görünüm katmanını etkili şekilde oluşturan yönetilen Iceberg desteği başta olmak üzere, veri mimarimize dönüştürücü bir katkı sağlayacaktır. Bu teklif, Genesys'in ekstra tablo yönetimi katmanlarını ortadan kaldırarak karmaşık veri iş akışlarını basitleştirmesine yardımcı olma potansiyeline sahiptir ve S3; sıkıştırma, anlık yedek yönetimi ve referanssız dosya temizleme gibi temel bakım görevlerini otomatik olarak ele alır. Iceberg Tablolarını doğrudan S3'ten okuma ve yazma yeteneği, performansı artırmamıza ve verileri analiz ekosistemimizde sorunsuz bir şekilde entegre etmek için yeni olanaklar yaratmamıza yardımcı olacaktır. Performans geliştirmeleriyle birleşen bu birlikte çalışabilirlik; hızlı, esnek ve güvenilir veri öngörüleri sunmak üzere S3 Tabloları'nı gelecekteki stratejimizin önemli bir parçası olarak konumlandırıyor.

Pendulum Intelligence olarak yüz milyonlarca sosyal kanal ve kaynaktan gelen verileri analiz ediyoruz. Amazon S3 Tabloları, hem binlerce saatlik analiz edilmiş video ve ses içeriğini işleyen hem de tescilli makine öğrenimi araçlarımızı kullanarak görüntülerden ve diğer ortamlardan neredeyse gerçek zamanda bağlam ayıklayan veri gölümüzü yönetme şeklimizi değiştirdi. Sıkıştırma, anlık yedekler ve dosya temizleme dahil olmak üzere tablo yönetimi yükünü ortadan kaldırması sayesinde, ekibimiz en önemli şeye, yani devasa veri kümelerinden eyleme geçirilebilir öngörüler elde etmeye odaklanabiliyor. Amazon Athena, AWS Glue ve Amazon EMR'den oluşan analiz yığınımızla sorunsuz entegrasyon kurması, karmaşık verileri geniş ölçekte işleme kabiliyetimizi önemli ölçüde artırdı.

Yerleşik Apache Iceberg desteğine ve AWS Analiz hizmetleri entegrasyonuna sahip Amazon S3 Tabloları, şirketlerin veri analizi maliyetlerini optimize etmelerine yardımcı olurken, iş verilerini analiz, uyumluluk ve yapay zeka girişimleri için kullanma biçimlerini dönüştürmelerine yardımcı olur. Karmaşık veri yönetimi görevlerini otomatikleştirerek ve veri değişikliklerinin eksiksiz denetim izlerini sağlayarak, ekipler geçmiş verileri anında analiz edebilir, mevzuata uygunluğu sürdürebilir ve teknoloji maliyetlerini önemli ölçüde azaltırken iş öngörülerini hızlandırabilir.

Sık sık değişen hasta verilerini ele alan bir sağlık şirketi olarak Apache Iceberg'e yatırım yapmaya karar verdik çünkü bölümleme ve otomasyon konularında Apache Hive ile ilişkili pek çok sorun noktasını daha kapsamlı bir birlikte çalışabilirlik ek avantajıyla çözümledi. Iceberg ile ilgili en büyük zorluklarımızdan biri tablo optimizasyonunu anlamak ve yönetmek oldu. Bu nedenle S3 Tabloları ve yönetilen optimizasyon yetenekleri konusunda heyecanlıyız. Tablo bakımına ilişkin geliştirici iş yükünü azaltabilmek, müşterilerimize yüksek kaliteli veriler ve değerli öngörüler temin etmeye daha fazla odaklanmamızı sağlayacaktır.

Amazon S3 Tabloları, Daft'ın Apache Iceberg desteğinin mükemmel bir tamamlayıcısıdır. Bu hizmetin AWS Lake Formation ve AWS Glue ile entegrasyonlarından yararlanarak hem mevcut Iceberg okuma ve yazma kabiliyetlerimizi Amazon S3 Tablolarına kolayca genişlettik hem de optimize edilmiş performanstan yararlandık. Bu yeni hizmetin evrimini dört gözle bekliyoruz ve Python Veri Mühendisliği ve ML/AI ekosistemi için sınıfının en iyisi S3 Tabloları desteğini sağlamaktan heyecan duyuyoruz.

Dremio, Amazon S3 Tablolarının genel kullanılabilirliğini desteklemekten memnuniyet duyar. Apache Iceberg REST Kataloğu (IRC) teknik özelliklerini desteklemesi sayesinde Dremio ile sorunsuz birlikte çalışabilirlik sağlayan S3 Tabloları, kullanıcılara optimize edilmiş S3 tablo bucket'larında yönetilen Apache Iceberg tablolarını sorgulama kabiliyetine sahip yüksek performanslı bir SQL altyapısından yararlanma olanağı tanır. Göl evi ekosistemindeki açık standartların önemini pekiştiren bu iş birliği, entegrasyon karmaşıklığını ortadan kaldırıyor ve müşterilerin benimsemesini hızlandırıyor. Amazon S3 Tabloları ve IRC desteği sayesinde kuruluşlar, yapay zeka çağında birleşik bir göl evi mimarisi oluşturmak için gereken esnekliği ve seçenekleri elde ediyor.

Amazon S3 Tabloları, DuckDB'nin açık dosya formatlarını kullanarak veri analizini demokratikleştirme vizyonuyla mükemmel uyum sağlıyor. AWS ile DuckDB Labs arasındaki iş birliği, DuckDB'deki Iceberg desteğini daha geniş bir alana yaymamıza ve S3 Tabloları ile sorunsuz entegrasyon geliştirmemize olanak tanıyor. Hem DuckDB'nin hem de S3 Tablolarının benimsediği piller kutuya dahildir felsefesinin, giriş gereksinimlerini inanılmaz derecede düşük tutarken çok çeşitli iş yüklerini ele alabilen güçlü bir analiz yığınında birleştiğine inanıyoruz.

Amazon S3 Tabloları, analiz iş yükleri için tablo verilerinin yönetimini, performansını ve depolanmasını optimize eden yeni ve güçlü bir özelliktir. HighByte Intelligence Hub'ın Amazon S3 Tabloları ile doğrudan entegrasyonu, küresel üreticilerin endüstriyel verileri için açık bir işlemsel veri gölü oluşturmalarını kolaylaştırır. S3 Tablolarının ham Parquet verileri için anında sorgulama imkanı sunması, müşterilere herhangi bir ek işleme veya dönüşüm gerçekleştirmeden bağlamsal bilgileri anında kullanım için uçtan buluta gönderme olanağı tanır. Bu olanak, ortak müşterilerimiz için hem performans hem de maliyet optimizasyonu üzerinde büyük bir etkiye sahiptir.

Amazon S3 uzun zamandır modern veri altyapısının temeli olmuştur ve S3 Tablolarının kullanıma sunulması Apache Iceberg'i veri ve yapay zeka için evrensel standart haline getirerek önemli bir kilometre taşını temsil edilmektedir. Kuruluşların S3 üzerinde yüksek performanslı, açık tablo formatlarından yararlanmasına olanak tanıyan bu yenilik, veri çoğaltma olmadan çok altyapılı analizleri mümkün kılar. PuppyGraph müşterileri için bu yenilik, bundan böyle gerçek zamanlı grafik sorgularını doğrudan S3 verileri üzerinde çalıştırarak, karmaşık ETL yükü olmadan taze ve ölçeklenebilir öngörüleri sürdürebilecekleri anlamına gelir. Grafik analizlerini verilerin kendisi kadar sorunsuz hale getiren bu evrimin bir parçası olmaktan heyecan duyuyoruz.

Snowflake'in büyüsünü Amazon S3 Tablolarına getirmekten heyecan duyuyoruz. Bu iş birliği, Snowflake müşterilerine mevcut Snowflake kurulumlarını kullanarak S3 Tablolarında depolanan verileri sorunsuz bir şekilde okuma ve işleme imkanı sağlayarak karmaşık veri taşıma veya çoğaltma ihtiyaçlarını ortadan kaldırıyor. Kuruluşlar, Snowflake'in birinci sınıf performans analizi kabiliyetlerini Amazon S3 Tablolarının Apache Iceberg tablolarını verimli bir şekilde depolama kabiliyetiyle birleştirerek Amazon S3'te depolanan tablo verilerini kolayca sorgulayabilir ve analiz edebilir.

Amazon S3'ün, Iceberg Açık Veri Göl Evi ekosistemini daha da ileriye taşıyarak S3 Tabloları ile Apache Iceberg için yerleşik destek sunmasından heyecan duyuyoruz. S3 tablo bucket'ları sayesinde AWS ile iş birliği yaparak, ortak müşterilerimizin önde gelen bir açık kaynaklı MPP SQL altyapısı olan optimize edilmiş Trino tarafından desteklenen Açık Göl Evi'nin gücünü çeşitli analiz ve yapay zeka kullanım örneklerinde Amazon S3'teki verilere taşımasına yardımcı olmayı dört gözle bekliyoruz.

Amazon S3 Tablolarıyla entegrasyonumuz, yapay zekaya hazır gerçek zamanlı verileri her zamankinden daha açık ve erişilebilir hale getiriyor. Ursa'nın S3 üzerindeki lidersiz mimarisi depolama maliyetlerini zaten düşürürken, S3 Tabloları ile doğrudan entegrasyon performansı ve verimliliği daha da artırıyor. Yapay zeka odaklı bir dünyada, veri yönetişimi büyük önem taşıyor. StreamNative olarak bir yandan işletmelerin toplam sahip olma maliyetlerini (TCO) %90 oranında azaltmalarına yardımcı olurken bir yandan da yönetişim kapsamındaki gerçek zamanlı verilerle yapay zeka destekli uygulamalar oluşturmayı zahmetsiz ve uygun maliyetli hale getirmek için elimizden gelenin en iyisini yapıyoruz.