Amazon Athena
Analyser des pétaoctets de données là où elles se trouvent, de manière simple et flexible
Pourquoi Amazon Athena ?
Amazon Athena est un service de requête interactif qui simplifie l’analyse des données dans Amazon S3 à l’aide du langage SQL normalisé. Athena fonctionne sans serveur, il n’y a donc aucune infrastructure à configurer ou à gérer, et vous ne payez que pour les ressources nécessaires à l’exécution de votre requête. Vous pouvez utiliser Athena pour traiter des journaux, réaliser l’analytique des données et exécuter des requêtes interactives. Athena se met automatiquement à l’échelle et exécute les requêtes en parallèle. Les résultats sont donc rapides, même avec de grands jeux de données et des requêtes complexes.
Amazon Athena est accessible dans la nouvelle génération d’Amazon SageMaker
Amazon Athena est disponible dans la nouvelle génération d’Amazon SageMaker, permettant un traitement SQL fluide et des charges de travail Apache Spark. Dans Amazon SageMaker Unified Studio, Athena vous permet d’interroger, de transformer et d’analyser les données directement à partir de sources connectées, comme les lacs de données Amazon S3, le tout sans gérer l’infrastructure. En savoir plus.
Avantages
Bénéficiez d’un démarrage rationalisé quasi instantané de vos charges de travail analytiques SQL ou Apache Spark grâce à une expérience sans serveur.
Concevoir des applications analytiques interactives et avancées à l’aide de données sur site, dans votre lac de données ou dans des magasins cloud.
Gagner en flexibilité avec la prise en charge des choix de langues, des formats de données ouvertes, des frameworks open source et de l'intégration des outils de machine learning (ML) et BI.
Tarification simple et prévisible : payez en fonction des requêtes que vous exécutez ou du calcul utilisé.
Avec Amazon Athena dans la nouvelle génération d’Amazon SageMaker, vous pouvez simplifier l’analyse basée sur SQL à l’aide d’un éditeur de requêtes intuitif, fournissant un environnement unifié pour écrire, exécuter et visualiser les requêtes. Vous pouvez collaborer en temps réel en partageant en toute sécurité les résultats et les flux de travail au sein de votre organisation, accélérant ainsi l’obtention d’informations.
Cas d’utilisation
Envoyer une requête SQL unique pour analyser les données dans des sources de données relationnelles, non relationnelles, objets et personnalisées exécutées sur S3, sur site ou dans des environnements multicloud.
Utiliser des modèles de ML dans les requêtes SQL ou Python pour simplifier les tâches complexes, telles que la détection des anomalies, l'analyse des cohortes de clients et les prévisions de ventes.
Interroger les données Azure Synapse Analytics et visualiser les résultats avec Amazon QuickSight.
En savoir plus sur l’interrogation de données Azure Synapse Analytics