Tabel Amazon S3

Tabel Amazon S3 akan menjadi tambahan transformatif untuk arsitektur data kami, terutama dengan dukungan Iceberg terkelola, yang secara efektif menciptakan lapisan tampilan terwujud untuk beragam kebutuhan analisis data. Penawaran ini berpotensi membantu Genesys menyederhanakan alur kerja data yang kompleks dengan menghilangkan lapisan tambahan manajemen tabel, dengan S3 menangani tugas-tugas pemeliharaan utama, seperti pemadatan, manajemen snapshot, dan pembersihan file tanpa referensi secara otomatis. Kemampuan membaca dan menulis Tabel Iceberg langsung dari S3 akan membantu kami meningkatkan kinerja dan menciptakan kemungkinan baru untuk mengintegrasikan data secara mulus di seluruh ekosistem analitik kami. Interoperabilitas ini, dikombinasikan dengan peningkatan performa, menempatkan Tabel S3 sebagai bagian penting dari strategi masa depan kami untuk menyuguhkan wawasan data yang cepat, fleksibel, dan andal.

Di Pendulum Intelligence, kami menganalisis data dari ratusan juta kanal sosial dan sumber lainnya. Tabel Amazon S3 telah mengubah cara kami mengelola danau data, yang memproses ribuan jam konten video dan audio yang dianalisis sambil mengekstrak konteks dari gambar dan media lain mendekati waktu nyata dengan menggunakan alat machine learning eksklusif kami. Dengan menghilangkan beban pengelolaan tabel, termasuk pemadatan, snapshot, dan pembersihan file, tim kami dapat fokus pada hal yang paling penting: memperoleh wawasan yang dapat ditindaklanjuti dari set data yang besar. Integrasi tanpa batas dengan tumpukan analitik kami—Amazon Athena, AWS Glue, dan Amazon EMR—telah secara signifikan meningkatkan kemampuan kami untuk memproses data kompleks dalam skala besar.

Tabel Amazon S3, dengan dukungan Apache Iceberg bawaan dan integrasi layanan Analitik AWS, yang membantu perusahaan mengoptimalkan biaya analitik data sekaligus mengubah cara mereka menggunakan data bisnis untuk analisis, kepatuhan, dan inisiatif AI. Dengan mengotomatiskan tugas manajemen data yang kompleks dan menyediakan jejak audit lengkap dari perubahan data, tim dapat langsung menganalisis data historis, mempertahankan kepatuhan terhadap peraturan, dan mempercepat dihasilkannya wawasan bisnis sekaligus mengurangi biaya teknologi secara signifikan.

Sebagai perusahaan layanan kesehatan yang menangani sejumlah besar data pasien yang sering berubah, kami memutuskan untuk berinvestasi di Apache Iceberg karena dengan Apache Hive, beragam masalah seputar partisi dan otomatisasi dapat diselesaikan, dengan manfaat tambahan dari interoperabilitas yang lebih luas. Salah satu tantangan terbesar kami dengan Iceberg adalah memahami dan mengelola pengoptimalan tabel. Inilah sebabnya kami senang menyambut Tabel S3 dan kemampuan pengoptimalan terkelola. Jika mampu menurunkan overhead developer dari pemeliharaan tabel, kami akan bisa lebih fokus untuk menghadirkan data berkualitas tinggi dan wawasan berharga kepada pelanggan kami.

Tabel Amazon S3 adalah pelengkap sempurna bagi dukungan Daft untuk Apache Iceberg. Dengan memanfaatkan integrasinya dengan AWS Lake Formation dan AWS Glue, kami dapat dengan mudah memperluas kemampuan baca dan tulis Iceberg kami yang ada ke Tabel S3, sekaligus memanfaatkan performanya yang telah dioptimalkan. Kami menantikan evolusi layanan baru ini, dan kami sangat senang untuk memberikan dukungan Tabel S3 terbaik di kelasnya untuk ekosistem Rekayasa Data Python & ML/AI.

Dremio dengan senang hati mendukung ketersediaan umum Tabel Amazon S3. Dengan mendukung spesifikasi Apache Iceberg REST Catalog (IRC), Tabel S3 memastikan interoperabilitas yang lancar dengan Dremio, sehingga pengguna dapat memperoleh manfaat dari mesin SQL performa tinggi yang mampu mengkueri tabel Apache Iceberg yang dikelola dalam bucket tabel S3 yang dioptimalkan. Kolaborasi ini memperkuat pentingnya standar terbuka dalam ekosistem lakehouse, dengan menghilangkan kompleksitas integrasi dan mempercepat adopsi pelanggan. Dengan Tabel Amazon S3 dan dukungan IRC, organisasi mendapatkan fleksibilitas dan pilihan yang dibutuhkan untuk membangun arsitektur lakehouse terpadu di era AI.

Tabel Amazon S3 benar-benar selaras dengan visi DuckDB untuk mendemokratisasi analitik data menggunakan format file terbuka. Kolaborasi antara AWS dan DuckDB Labs memungkinkan kami untuk lebih memperluas dukungan Iceberg di DuckDB dan mengembangkan integrasi secara lancar dengan Tabel S3. Kami percaya mentalitas DuckDB dan Tabel S3 yang telah dilengkapi baterai bersama digabungkan dengan tumpukan analitik kuat dapat menangani berbagai beban kerja sekaligus mempertahankan hambatan masuk yang sangat rendah.

Tabel Amazon S3 adalah fitur baru yang kuat yang mengoptimalkan pengelolaan, performa, dan penyimpanan data tabular untuk beban kerja analitik. Integrasi langsung HighByte Intelligence Hub dengan Tabel Amazon S3 memudahkan manufaktur global untuk membangun danau data transaksional yang terbuka untuk data industri mereka. Tabel S3 memungkinkan pelanggan mengueri data Parquet mentah secara instan, sehingga mereka dapat mengirim informasi kontekstual dari edge ke cloud untuk langsung digunakan tanpa perlu pemrosesan atau transformasi tambahan. Hal ini berdampak besar pada performa dan pengoptimalan biaya untuk pelanggan kami.

Amazon S3 telah lama menjadi fondasi infrastruktur data modern, dan peluncuran Tabel S3 menandai sebuah tonggak penting yaitu membawa Apache Iceberg lebih dekat untuk menjadi standar universal untuk data dan AI. Inovasi ini memungkinkan organisasi untuk memanfaatkan format tabel terbuka performa tinggi di S3, yang memungkinkan analitik multimesin tanpa duplikasi data. Untuk pelanggan PuppyGraph, hal ini berarti bahwa mereka sekarang dapat menjalankan kueri grafik waktu nyata secara langsung pada data S3 mereka, dengan tetap mempertahankan wawasan yang segar dan dapat diskalakan tanpa overhead ETL yang kompleks. Kami senang menjadi bagian dari evolusi ini, membuat analitik grafik selancar data itu sendiri.

Kami senang dapat menghadirkan keajaiban Snowflake ke Tabel Amazon S3. Kolaborasi ini memungkinkan pelanggan Snowflake untuk membaca dan memproses data yang disimpan di Tabel S3 dengan lancar menggunakan pengaturan Snowflake yang sudah ada, sehingga tidak membutuhkan migrasi atau duplikasi data yang kompleks. Dengan menggabungkan kemampuan analitik performa kelas dunia dari Snowflake dengan penyimpanan Tabel Amazon S3 Apache Iceberg yang efisien, organisasi dapat dengan mudah mengkueri dan menganalisis data tabular yang disimpan di Amazon S3.

Kami sangat senang melihat Amazon S3 memperkenalkan dukungan bawaan untuk Apache Iceberg dengan Tabel S3, sehingga memajukan ekosistem Iceberg Open Data Lakehouse. Dengan bucket tabel S3, kami berharap dapat berkolaborasi dengan AWS untuk membantu para pelanggan kami menghadirkan kekuatan Open Lakehouse, didukung oleh Trino yang dioptimalkan, yaitu mesin SQL MPP sumber terbuka terkemuka, di berbagai analitik dan kasus penggunaan AI ke data di Amazon S3.

Integrasi kami dengan Tabel Amazon S3 membuat data waktu nyata yang siap digunakan dengan AI menjadi lebih terbuka dan dapat diakses dari sebelumnya. Arsitektur tanpa pemimpin Ursa di S3 sudah mengurangi biaya penyimpanan, dan integrasi langsung dengan Tabel S3 makin meningkatkan performa dan efisiensi. Dalam dunia yang digerakkan oleh AI, tata kelola data sangat penting. Di StreamNative, kami berkomitmen untuk membantu bisnis mengurangi TCO hingga 90% sekaligus membuat pembangunan aplikasi bertenaga AI menjadi mudah dan terjangkau dengan data waktu nyata yang terkelola.