Découvrez la nouvelle génération d’Amazon SageMaker

Amazon SageMaker Lakehouse

Simplifiez les analytiques et l’IA grâce à un lakehouse de données unifié, ouvert et sécurisé
Commencer à utiliser SageMaker Lakehouse

Qu’est-ce que SageMaker Lakehouse ?

Amazon SageMaker Lakehouse unifie toutes vos données dans les lacs de données Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) et les entrepôts de données Amazon Redshift, vous aidant ainsi à créer de puissantes applications d’analytique et d’IA/ML sur une seule copie des données. SageMaker Lakehouse vous permet d’accéder à vos données et de les interroger sur place grâce à tous les outils et moteurs compatibles avec Apache Iceberg. Sécurisez vos données dans le Lakehouse en définissant des autorisations ultraprécises qui sont appliquées à tous les outils et moteurs d’analytique et de machine learning (ML). Transférez des données provenant de bases de données opérationnelles et d’applications dans votre lakehouse en temps quasi réel grâce à des intégrations zéro ETL. En outre, vous pouvez accéder aux données et les interroger sur place grâce à des fonctionnalités de requêtes fédérées via des sources de données tierces.

Avantages

Unifiez toutes vos données dans les lacs de données Amazon S3 et les entrepôts de données Amazon Redshift avec SageMaker Lakehouse. Transférez vos données provenant des bases de données opérationnelles et des applications dans le lakehouse en temps quasi réel grâce à des intégrations zéro ETL. Vous pouvez utiliser des centaines de connecteurs pour intégrer des données provenant de différentes sources. Vous pouvez également accéder aux données et les interroger sur place grâce à des fonctionnalités de requêtes fédérées à travers des sources de données tierces.
Bénéficiez de la flexibilité nécessaire pour accéder à vos données et les interroger sur place grâce à tous les outils compatibles avec Apache Iceberg sur une seule copie des données. Vous pouvez utiliser les outils et moteurs analytiques de votre choix, tels que SQL, Apache Spark, l’informatique décisionnelle (BI) et les outils d’IA/ML, et collaborer avec les données stockées dans les lacs de données Amazon S3 et les entrepôts de données Amazon Redshift. Utilisez SageMaker Lakehouse combiné à votre architecture de données existante afin de pouvoir utiliser vos formats de stockage et moteurs de requêtes préférés, compatibles avec Apache Iceberg.
Sécurisez vos données grâce à des contrôles d’accès intégrés et ultraprécis qui sont appliqués à toutes vos données dans tous les outils et moteurs analytiques. Définissez les autorisations une seule fois et partagez les données en toute confiance au sein de votre entreprise.

Cas d'utilisation

Unifiez toutes vos données dans les lacs de données Amazon S3 et les entrepôts de données Amazon Redshift pour vos initiatives d’analytique et d’IA avec une seule copie des données. Grâce à des contrôles d’accès intégrés, SageMaker Lakehouse vous permet de définir des autorisations ultraprécises et de partager en toute sécurité une copie unique des données au sein de toute de l’entreprise.
Accédez à des données en temps quasi réel à travers les bases de données opérationnelles et les applications de SageMaker Lakehouse grâce à des intégrations zéro ETL. Accédez à vos données et interrogez-les sur place, à partir d’un large éventail de services AWS et d’outils et moteurs open source et tiers qui prennent en charge Apache Iceberg.
Importez les données existantes provenant de plusieurs entrepôts de données Amazon Redshift dans SageMaker Lakehouse pour interroger et joindre les données stockées dans des clusters et des groupes de travail Redshift. Mettez vos charges de travail à échelle pour les processus d’extraction, de transformation et de chargement (ETL), les rapports BI et les analyses selon les besoins sans gérer plusieurs partages de données.