Amazon S3 ajoute des annotations pour fournir aux agents d’IA et aux outils d’analytique le contexte nécessaire à la découverte des données
Amazon S3 ajoute des annotations, afin que vous puissiez joindre des métadonnées personnalisées à vos objets S3 à grande échelle, donnant ainsi aux agents d’IA et aux outils d’analytique le contexte dont ils ont besoin pour trouver et utiliser les bonnes données. Les annotations sont une nouvelle fonctionnalité de métadonnées spécialement conçue pour associer un contexte métier directement au format JSON, XML ou YAML à vos objets, avec un maximum de 1 Go par objet. Les annotations peuvent être modifiées ou supprimées à tout moment, ce qui facilite la mise à jour du contexte au fur et à mesure de l’évolution de vos données. Cela permet aux applications et aux agents d’IA de découvrir et de comprendre vos données sans créer ni gérer des systèmes de métadonnées distincts.
S3 permet déjà de décrire vos objets de plusieurs manières : les métadonnées définies par le système capturent des propriétés telles que la taille et la classe de stockage, les balises d’objet prennent en charge des tâches opérationnelles telles que le contrôle d’accès et la gestion du cycle de vie, et les métadonnées définies par l’utilisateur vous permettent d’ajouter de petites quantités d’informations personnalisées au moment du téléchargement. Les annotations complètent ces fonctionnalités existantes à une échelle et une flexibilité fondamentalement différentes. Les annotations présentent les mêmes propriétés de durabilité et de cohérence que l’objet, se déplacent avec l’objet lors des opérations de copie et de réplication et sont supprimées lors de la suppression de l’objet. Vous pouvez joindre et récupérer des annotations sur tout objet existant ou nouveau. Pour interroger des annotations à grande échelle, vous pouvez éventuellement les afficher dans les métadonnées S3, le moyen le plus simple et le plus rapide de découvrir et de comprendre vos données S3. S3 Metadata capture automatiquement les métadonnées des objets et les stocke dans des tableaux Apache Iceberg entièrement gérées en lecture seule, que vous pouvez interroger avec Amazon Athena et d’autres outils compatibles avec Iceberg. Vous pouvez également utiliser le langage naturel pour rechercher des objets en fonction de leurs annotations à l’aide des agents d’Amazon SageMaker Unified Studio ou de tout autre IDE doté du serveur MCP pour les tableaux S3.
Les annotations sont disponibles dans toutes les Régions AWS, y compris les Régions AWS de Chine. Les tableaux d’annotations sont disponibles dans toutes les Régions AWS où les métadonnées S3 sont disponibles. Vous pouvez commencer à utiliser l’AWS CLI, les API S3 ou les kits AWS SDK. Pour en savoir plus sur les tarifs, consultez la page de tarification S3. Pour en savoir plus, consultez le blog AWS News, la documentation et la page d’aperçu des métadonnées S3.