Amazon SageMaker Lakehouse 功能

使用選擇的 Apache Iceberg 相容工具和引擎，就地存取和查詢您的資料。使用偏好的 Apache Iceberg 相容引擎和工具，執行分析和機器學習 (ML) 使用案例，從 Apache Spark 擷取、轉換和載入 (ETL) 任務到 SQL 儀表板、ML 個人化模型和生成式 AI 應用程式都涵蓋在內。

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。

在單一資料副本上執行您選擇的分析工具和引擎，例如 SQL、Apache Spark、商業智慧 (BI) 和 AI/ML 工具，同時以最適合您工作負載的格式儲存資料。

藉助 Apache Iceberg 相容性，SageMaker Lakehouse 中的所有資料都完全符合 ACID (原子的、一致的、隔離的、耐久的)，以進行高效能 SQL 分析。

針對儲存在多個第三方來源的資料執行聯合查詢，以便就地存取和查詢您的資料。

使用零 ETL 整合將資料從您的營運資料庫 (例如 Amazon DynamoDB、Amazon Aurora MySQL、Amazon Aurora PostgreSQL、Amazon RDS for MySQL 以及包括 Salesforce、ServiceNow 和 Zendesk 在內的應用程式) 引入 SageMaker Lakehouse，以實現近乎即時分析。

透過整合存取控制保護 SageMaker Lakehouse 中的資料。定義一次許可，然後在所有分析工具和引擎中的所有資料上強制執行這些許可。