Características de Amazon SageMaker Lakehouse

Acceda y consulte sus datos en el mismo lugar, con las herramientas y los motores compatibles con Apache Iceberg que usted elija. Ejecute casos de uso de análisis y machine learning (ML) que van desde trabajos de extracción, transformación y carga (ETL) de Apache Spark hasta paneles de SQL, modelos de personalización de ML y aplicaciones de IA generativa con sus motores y herramientas compatibles con Apache Iceberg preferidos.

Obtenga la flexibilidad de un lago de datos y el rendimiento de un almacén de datos, sin cambiar su arquitectura de datos actual. Acceda al almacenamiento altamente optimizado de Amazon Redshift y a estructuras de datos secundarias, como las vistas materializadas, para acelerar el análisis de SQL en sus lagos de datos.

Ejecute las herramientas y motores de análisis que elija, como SQL, Apache Spark, inteligencia empresarial (BI) y herramientas de IA/ML, en una sola copia de los datos, y almacene los datos en el formato que mejor se adapte a sus cargas de trabajo.

Gracias a la compatibilidad con Apache Iceberg, todos los datos de SageMaker Lakehouse son totalmente compatibles con ACID (atómicos, consistentes, asilados y duraderos) para un análisis de SQL de alto rendimiento.

Ejecute consultas federadas en los datos almacenados en varias orígenes de terceros para acceder y consultar sus datos en el mismo lugar.

Lleve los datos de sus bases de datos operativas, como Amazon DynamoDB, Amazon Aurora MySQL, Amazon Aurora PostgreSQL, Amazon RDS para MySQL y aplicaciones como Salesforce, ServiceNow y Zendesk, a SageMaker Lakehouse mediante integraciones sin ETL para realizar análisis casi en tiempo real.

Proteja sus datos en SageMaker Lakehouse con controles de acceso integrados. Defina los permisos una vez y estos permisos se aplicarán a todos sus datos en todas las herramientas y motores de análisis.