Funzionalità dell'architettura lakehouse

Ottieni la flessibilità per accedere ed eseguire query sui tuoi dati sul posto tramite gli strumenti e i motori compatibili con Apache Iceberg che preferisci.

Esegui carichi di lavoro di analisi e ML, inclusi processi Apache Spark, pannelli di controllo SQL, modelli di ML e applicazioni di IA generativa su un'unica copia dei dati, archiviandoli nel formato più adatto ai tuoi carichi di lavoro.

Grazie alla compatibilità con Apache Iceberg, tutti i dati sono completamente conformi ad ACID (Atomic, Consistent, Isolated, Durable) per l'analisi SQL ad alte prestazioni.

Esegui query federate sui dati archiviati su più origini di terze parti come Google BigQuery, SQL Server e Snowflake per accedere ed eseguire query sui tuoi dati sul posto.

Ottieni la flessibilità di un data lake e le prestazioni di un data warehouse, senza modificare l'architettura dei dati esistente. Accedi all'archiviazione di Amazon Redshift altamente ottimizzata e alle strutture di dati secondarie, come le viste materializzate, per velocizzare l'analisi SQL nei tuoi data lake.

Trasferisci i dati dai tuoi database operativi come Amazon DynamoDB, Amazon Aurora MySQL, Amazon Aurora PostgreSQL, Amazon RDS per MySQL e applicazioni come Salesforce, ServiceNow e Zendesk al lakehouse utilizzando integrazioni Zero-ETL per analisi quasi in tempo reale.

Definisci una sola volta le autorizzazioni granulari e falle applicare a tutti i tuoi dati in tutti gli strumenti e i motori di analisi.