SageMaker Lakehouse fiyatlandırması
Amazon SageMaker Göl Evi, tüm verilerinizi Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) veri gölleri ve Amazon Redshift veri ambarları genelinde birleştirir ve tek bir veri kopyası üzerinde güçlü analiz ve yapay zekâ/makine öğrenimi uygulamaları oluşturmanıza yardımcı olur. SageMaker Göl Evi, Apache Iceberg ile uyumlu tüm araç ve altyapıları kullanarak verilerinize erişme ve verilerinizi sorgulama esnekliğini tanır. Tüm analiz ve makine öğrenimi (ML) araçları ve altyapılarında tutarlı bir şekilde uygulanan ayrıntılı izinler tanımlayarak verilerinizi göl evinde güvence altına alır. Bu avantajların yanı sıra, göl evindeki federe sorgu özellikleri aracılığıyla sıfır ETL entegrasyonları ve üçüncü taraf kaynaklar arasındaki veriler aracılığıyla operasyonel veri tabanlarından ve uygulamalardan verilerinize erişin.
SageMaker Göl Evi'ne doğrudan Amazon SageMaker Birleşik Stüdyosu'ndan (ön izleme) erişilebilir. Farklı kaynaklardan gelen veriler, SageMaker Göl Evi'nde katalog adı verilen mantıksal container'larda düzenlenir. Her katalog, veri ambarları ve üçüncü taraf veri tabanları gibi mevcut veri kaynaklarından ya da Amazon S3 veya Amazon Redshift Tarafından Yönetilen Depolama'da (RMS) verileri depolamak için doğrudan göl evinde oluşturulan verileri temsil eder. Sorgu altyapıları, bu kataloglara bağlanabilir ve Apache Iceberg API'leri ile verilere yerinde erişebilir. Verilere Apache Iceberg tabloları olarak erişmek ve verileri birinci ve üçüncü taraf sorgu altyapılarından sorgulamak için Apache Spark, Trino, Amazon Athena veya Amazon EMR gibi Apache Iceberg ile uyumlu herhangi bir altyapıyı kullanabilirsiniz. Benzer şekilde kataloglar, Amazon Redshift kümeleri ve çalışma grupları gibi birinci taraf sorgu altyapılarına veri tabanları olarak eklenir. SQL kullanarak sorgu yapmak için Java Veri Tabanı Bağlantısı (JDBC) veya Amazon Redshift Sorgu Düzenleyicisi V2 aracılığıyla sorgu araçlarından veri tabanlarına bağlanın.
SageMaker Göl Evi aşağıdaki temel bileşenlere sahiptir. Göl evinde kullandığınız bileşenler için ödeme yaparsınız.
SageMaker Göl Evi meta verileri: Veri tanımları, AWS Glue Veri Kataloğu kullanılarak kataloglar, veri tabanları ve tablolardan oluşan mantıksal bir hiyerarşide düzenlenir.
- Katalog: Amazon Redshift'ten şemalar, tablolar, görünümler veya gerçekleştirilmiş görünümler gibi bir veri deposundaki nesneleri içeren mantıksal bir container. Göl evine eklediğiniz veri kaynağından gelen hiyerarşi düzeylerine uyacak şekilde katalogları bir kataloğun altında iç içe geçirebilirsiniz.
- Veri tabanı: Veri tabanları, göl evindeki tablolar ve görünümler gibi veri nesnelerini düzenlemek için kullanılabilir.
- Tablolar ve görünümler: Tablo ve görünümler, verilere erişmek için şema, bölümler, depolama konumu, depolama biçimi ve SQL sorgusu gibi temel verilere nasıl erişileceğini açıklayan bir veri tabanındaki veri nesneleridir.
SageMaker Göl Evi meta verilerine AWS Glue API'lerinden erişilebilir. Meta veri depolama ve API istekleri için, AWS Ücretsiz Kullanım da dâhil olmak üzere AWS Glue Veri Kataloğu meta veri fiyatlandırması geçerlidir. Daha fazla bilgi için AWS Glue fiyatlandırmasına göz atın.
Veri depolama alanı ve erişim: SageMaker Göl Evi'ni kullanarak Amazon S3 veya RMS'ye veri okuyabilir ve yazabilirsiniz. Göl evinde veri depolamak için seçtiğiniz depolama alanı türüne bağlı olarak, temel depolama alanına erişmek için ek depolama alanı ve hesaplama maliyetleri ücreti ödersiniz. Depolama alanı türleri için depolama alanı ve hesaplama fiyatlandırması hakkında daha fazla bilgi almak isterseniz AWS Glue fiyatlandırmasına göz atın.
İstatistikler ve Apache Iceberg tablo bakımı: SageMaker Göl Evi'nde, daha hızlı sorgu yürütme için Amazon S3'teki veri gölü tablolarında istatistik toplamayı otomatikleştirebilir ve Apache Iceberg tablolarınızın depolama alanı düzenini optimize etmek için sıkıştırma işlemi gibi Apache Iceberg tablolarının bakımını otomatikleştirebilirsiniz. Bu özellikleri etkinleştirdiğinizde ek ücretler ödersiniz. Daha fazla bilgi için AWS Glue fiyatlandırmasına göz atın.
İzinler: SageMaker Göl Evi'ndeki ayrıntılı izinler AWS Lake Formation tarafından desteklenir. SageMaker Göl Evi'ndeki izinler ücretsizdir. Daha fazla bilgi için Lake Formation fiyatlandırmasına göz ayın.
Sıfır ETL entegrasyonu maliyetleri
SageMaker, uygulamalarla sıfır ETL entegrasyonlarına sahiptir ve ayıkla, dönüştür ve yükle (ETL) işlem hatlarını oluşturma ve yönetme ihtiyacını ortadan kaldırır. Desteklenen uygulamalar arasında Salesforce, ServiceNow, Zendesk ve daha fazlası bulunur.
Bu entegrasyonlar size esneklik sağlar. Böylece Amazon Redshift'e otomatik olarak çoğaltmak üzere bir uygulamadaki belirli veri tablolarını seçebilirsiniz. Bu esneklik, birden fazla uygulama ve veri kaynağı arasında birleşik analizler yapmanıza olanak tanır. AWS, sıfır ETL entegrasyonu için ek ücret talep etmez. Sıfır ETL entegrasyonunun parçası olarak oluşturulan değişiklik verilerini oluşturmak ve işlemek üzere kullanılan mevcut kaynaklar için ödeme yaparsınız. Buna, çoğaltılmış verileri depolamak için ek Amazon Redshift depolama alanı, veri çoğaltmayı işlemek için işlem kaynakları (veya Amazon Redshift Sunucusuz'da RPU'lar) ve verileri kaynaktan hedefe taşımak için erişilebilirlik alanları arası veri aktarım maliyetleri dâhildir. Sıfır ETL entegrasyonu ile veri değişikliklerinin sürekli işlenmesi hiçbir ek ücret alınmadan sunulur. Daha fazla bilgi almak için Amazon Aurora fiyatlandırması, MySQL İçin Amazon Relational Database (Amazon RDS) fiyatlandırması, Amazon DynamoDB fiyatlandırması ve AWS Glue fiyatlandırması bölümlerine göz atın.