資料湖倉架構的特徵

使用選擇的任意 Apache Iceberg 相容工具和引擎，靈活就地存取和查詢您的資料。

在單一資料複本上執行分析和 ML 工作負載 (包括 Apache Spark 工作、SQL 儀表板、ML 模型和生成式 AI 應用程式)，並以最適合您工作負載的格式儲存資料。

透過與 Apache Iceberg 相容，所有資料皆完全符合 ACID (原子性、一致性、隔離性、持久性) 標準，可實現高效能的 SQL 分析。

對儲存在多個第三方來源 (例如 Google BigQuery、SQL Server 和 Snowflake) 上的資料執行聯合查詢，以便就地存取和查詢您的資料。

取得資料湖的彈性和資料倉儲的效能，而無需變更現有的資料架構。存取高度最佳化的 Amazon Redshift 儲存和次要資料結構 (例如具體化視觀表)，以加快資料湖中的 SQL 分析速度。

透過零 ETL 整合，將來自營運資料庫 (如 Amazon DynamoDB、Amazon Aurora MySQL、Amazon Aurora PostgreSQL、Amazon RDS for MySQL) 及應用程式 (如 Salesforce、ServiceNow 和 Zendesk) 的資料匯入資料湖，以進行近乎即時的分析。

只需精細定義權限一次，即可對所有分析工具和引擎中的所有資料強制執行這些權限。