Amazon hat die allgemeine Verfügbarkeit von Amazon SageMaker Lakehouse angekündigt, einer Funktion, die Daten über Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) Data Lakes und Amazon Redshift Data Warehouses hinweg vereinheitlicht und Ihnen hilft, leistungsstarke Analyse- und KI/ML-Anwendungen (Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen) auf einer einzigen Datenkopie zu erstellen. SageMaker Lakehouse ist Teil der nächsten Generation von Amazon SageMaker, einer einheitlichen Plattform für Daten, Analysen und KI, die weit verbreitete AWS-Funktionen für maschinelles Lernen und Analysen zusammenführt und eine integrierte Erfahrung für Analysen und KI bietet.
Kunden wollen mehr mit Daten erreichen. Um ihre Analyseprozesse zu beschleunigen, wählen sie die richtigen Speicher- und Datenbanken zum Speichern ihrer Daten. Die Daten sind über Data Lakes, Data Warehouses und verschiedene Anwendungen verteilt, wodurch Datensilos entstehen, die den Zugriff und die Nutzung erschweren. Diese Fragmentierung führt zu doppelten Datenkopien und komplexen Datenpipelines, was wiederum die Kosten für das Unternehmen erhöht. Darüber hinaus sind Kunden gezwungen, bestimmte Abfragemaschinen und Tools zu verwenden, da die Art und Weise und der Ort der Datenspeicherung ihre Optionen einschränken. Diese Einschränkung behindert ihre Fähigkeit, mit den Daten so zu arbeiten, wie sie es bevorzugen. Schließlich macht der inkonsistente Datenzugriff es den Kunden schwer, fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen.
SageMaker Lakehouse begegnet diesen Herausforderungen, indem es Ihnen hilft, Daten über Amazon S3 Data Lakes und Amazon Redshift Data Warehouses hinweg zu vereinheitlichen. Es bietet Ihnen die Flexibilität, mit allen Engines und Tools, die mit Apache Iceberg kompatibel sind, direkt auf Daten zuzugreifen und Abfragen durchzuführen. Mit SageMaker Lakehouse können Sie fein abgestufte Berechtigungen zentral definieren und über mehrere AWS-Dienste hinweg durchsetzen, wodurch die gemeinsame Nutzung von Daten und die Zusammenarbeit vereinfacht werden. Das Einbringen von Daten in Ihr SageMaker Lakehouse ist einfach. Zusätzlich zum nahtlosen Zugriff auf Daten aus Ihren bestehenden Data Lakes und Data Warehouses können Sie Zero-ETL aus operativen Datenbanken wie Amazon Aurora, Amazon RDS für MySQL, Amazon DynamoDB sowie Anwendungen wie Salesforce und SAP verwenden. SageMaker Lakehouse fügt sich in Ihre bestehenden Umgebungen ein.
Besonders beeindruckt hat mich die Integration von SageMaker Lakehouse mit anderen AWS-Diensten. Diese Integration vereinfacht die Datenverwaltung und -analyse erheblich und macht sie benutzerfreundlicher und effizienter. Ich glaube, dass dieser Service für Unternehmen, die ihre Analyse- und KI-Fähigkeiten verbessern möchten, von großem Wert sein wird.
