Category: Amazon S3 Tables

DuckDB は軽量なインメモリ SQL エンジンで、追加のサーバー運用なしに対話型のデータ分析を実現します。本記事では、Amazon SageMaker Lakehouse Iceberg REST エンドポイントと AWS Lake Formation のアクセス許可を利用して、AWS CloudShell 上の DuckDB から Amazon S3 Tables に格納された Iceberg テーブルにアクセスし、クエリを実行する手順を紹介します。

Amazon Redshift システムテーブルと Amazon S3 Tables の統合により、システムテーブルのログデータを Apache Iceberg 形式で自動的に保存し、7 日間の上限を超えて保持期間を設定できます。独自の ETL パイプラインやクラスターリソースを使わずに、長期的なコンプライアンス対応、監査、ウェアハウス横断の可観測性を実現します。本記事では、機能の仕組み、セットアップ手順、代表的なユースケースを解説します。

シーケンスデータの急増により、ゲノムバリアントの解釈は複雑なパイプラインと専門知識を要する作業になっています。本記事では、AWS HealthOmics のワークフローと Amazon S3 Tables、Amazon Bedrock AgentCore 上の Strands Agents を組み合わせ、VCF ファイルの取り込みからアノテーション、自然言語での問い合わせまでを一貫して実行するゲノムバリアント解釈エージェントを紹介します。臨床研究者が SQL を書かずに、対話形式でコホート全体のバリアントを解析できるようになります。

talabat が AWS と Google Cloud にまたがるハイブリッドなマルチクラウドレイクハウスを構築した方法を紹介します。Apache Iceberg のデータを Amazon S3 Tables に一元的に保持しながら、Lakehouse フェデレーテッド Iceberg REST カタログを通じて BigQuery からニアリアルタイムで読み取り可能にし、データ移動コストを約 40% 削減しました。

Amazon Aurora MySQL Serverless v2 のデータを AWS Glue 5.0 で Amazon S3 Tables に Apache Iceberg 形式で抽出する方法を紹介します。CloudFormation テンプレートによるインフラの自動プロビジョニングからデータ移行、Amazon Athena でのクエリまでの手順を解説します。

2026 年 7 月 27 日週、7 歳の息子と一緒に Amazon の「子供を仕事に連れて行く日」に参加でき […]

本記事では、AWS サンプルアセットである AI エージェント SMART（Store Manager Agent for Retail Tech） についてのご紹介と、それを活用した株式会社ユナイテッドアローズ（以下、ユナイテッドアローズ）の取り組みについてご紹介します。小売業にとって、店舗の声をどう本部に届けるかは永遠のテーマです。売上数字の裏には、現場スタッフだけが感じている気づきが必ずあります。しかし店舗の日報や週報のフォーマットだけでは、その気づきを届けるのは難しいのが実情です。SMART は、店舗の気づきを AI の力で引き出し言語化して、本部に届けることを支援するために誕生しました。

Amazon S3 Tables の Intelligent-Tiering ストレージクラスを、コンパクションやスナップショット管理などのメンテナンス機能と組み合わせて、データレイクの長期的な総所有コスト (TCO) を削減する方法を解説します。

2025 年 12 月 2 日、 Amazon S3 Tables の 2 つの新機能を発表しました。1 つは […]

Amazon Redshift で Apache Iceberg データをクエリする際のベストプラクティスを紹介します。テーブル設計、パーティション化、列選択、統計生成、メンテナンス戦略、マテリアライズドビュー、レイトバインディングビューの活用方法について詳しく説明します。