Amazon Athena
Dễ dàng và linh hoạt phân tích hàng petabyte dữ liệu ở chính nơi lưu trữ dữ liệu đó
Tại sao chọn Amazon Athena?
Amazon Athena là một dịch vụ truy vấn tương tác giúp đơn giản hóa quá trình phân tích dữ liệu trong Amazon S3 bằng cách sử dụng SQL tiêu chuẩn. Athena là phi máy chủ, vì vậy không có cơ sở hạ tầng để thiết lập hoặc quản lý và bạn chỉ trả tiền cho các tài nguyên mà truy vấn của bạn cần để chạy. Sử dụng Athena để xử lý bản ghi, thực hiện phân tích dữ liệu và chạy các truy vấn tương tác. Athena tự động điều chỉnh quy mô và thực hiện các truy vấn song song; vì vậy, bạn nhận được kết quả rất nhanh, ngay cả với các tập dữ liệu lớn và các truy vấn phức tạp.
Bạn có thể truy cập Amazon Athena trong Amazon SageMaker thế hệ tiếp theo
Amazon Athena có sẵn trong thế hệ tiếp theo của Amazon SageMaker, cho phép xử lý SQL không ma sát và khối lượng công việc Apache Spark. Trong Amazon SageMaker Unified Studio (Studio hợp nhất của Amazon SageMaker), Athena cho phép bạn truy vấn, chuyển đổi và phân tích dữ liệu trực tiếp từ các nguồn được kết nối — như hồ dữ liệu Amazon S3 — tất cả mà không cần quản lý cơ sở hạ tầng. Tìm hiểu thêm.
Lợi ích
Nhận khối lượng công việc phân tích SQL hoặc Apache Spark được sắp xếp hợp lý, khởi động gần như ngay lập tức với trải nghiệm phi máy chủ.
Xây dựng các ứng dụng phân tích nâng cao, tương tác thông qua dữ liệu tại chỗ, trong hồ dữ liệu của bạn hoặc trong các kho dữ liệu trên đám mây.
Có được tính linh hoạt nhờ dịch vụ hỗ trợ lựa chọn ngôn ngữ, định dạng dữ liệu mở, khung nguồn mở cũng như tích hợp công cụ nghiệp vụ thông minh (BI) và máy học (ML).
Cách định giá đơn giản và có thể dự đoán được - thanh toán dựa trên các truy vấn bạn chạy hoặc tài nguyên điện toán đã sử dụng.
Với Amazon Athena trong thế hệ tiếp theo của Amazon SageMaker, bạn có thể đơn giản hóa phân tích dựa trên SQL bằng trình chỉnh sửa truy vấn trực quan — cung cấp một môi trường thống nhất để viết, thực thi và trực quan hóa các truy vấn. Bạn có thể cộng tác trong thời gian thực bằng cách chia sẻ kết quả và quy trình công việc một cách an toàn trong tổ chức của mình, từ đó đẩy nhanh thời gian để có được thông tin chuyên sâu.
Trường hợp sử dụng
Gửi một truy vấn SQL để phân tích dữ liệu trong các nguồn dữ liệu quan hệ, phi quan hệ, đối tượng và tùy chỉnh chạy trên S3, tại chỗ hoặc trong môi trường đa đám mây.
Sử dụng các mô hình ML trong truy vấn SQL hoặc Python để đơn giản hóa các tác vụ phức tạp, như phát hiện bất thường, phân tích nhóm khách hàng và dự đoán doanh số bán hàng.
Truy vấn dữ liệu Azure Synapse Analytics và trực quan hóa kết quả bằng Amazon QuickSight.
Tìm hiểu thêm về việc truy vấn dữ liệu Azure Synapse Analytics