Die heutige Datenlandschaft präsentiert sich zunehmend komplex, insbesondere für Unternehmen, die ihre analytischen Daten als tabellarisches Parquet in S3 speichern. Apache Parquet erfreut sich wachsender Beliebtheit, vor allem in Verbindung mit Open Table Formats (OTFs) wie Iceberg, die massive Datenmengen effizient organisieren und verwalten. Doch die Skalierung dieser Technologien erweist sich für viele Unternehmen als herausfordernd und ressourcenintensiv.
Amazon bietet nun mit S3 Tables eine Lösung, die speziell für das Management von Apache-Iceberg-Tabellen im Rahmen von Data Lakes konzipiert ist. Diese sind optimiert für analytische Workloads und versprechen bis zu dreifache Abfragegeschwindigkeit und zehnfache Transaktionsrate im Vergleich zu herkömmlichen S3-Buckets. S3 Tables sind darauf ausgelegt, zentrale Aufgaben wie Table-Compaction und Snapshot-Management automatisch zu übernehmen und dabei die Speicher- und Abfragekosten zu minimieren.
Ebenso innovativ ist die Einführung von Amazon S3 Metadata, das automatisiert Metadaten in nahezu Echtzeit generiert und so die Datenentdeckung signifikant beschleunigt. Dieses System ermöglicht eine optimierte Datenorganisation, ohne dass Unternehmen eigene komplexe Metadaten-Infrastrukturen aufbauen müssen. Es kombiniert Systemmetadaten mit benutzerdefinierten Tags und vereinfacht so die Datenanalyse und die Entwicklung von AI/ML-Anwendungen.
Unternehmen wie Genesys und Roche setzen bereits auf diese Technologien. Genesys plant, seine Datenanalysesysteme durch Amazon S3 Tables zu transformieren, während Roche auf die Vorzüge von S3 Metadata für ihre Advanced-AI-Initiativen baut. Ebenso profitiert Cambridge Mobile Telematics von den verbesserten Metadatenanalysemöglichkeiten, um das Datenwachstum effektiv zu meistern.
Mit der allgemeinen Verfügbarkeit von S3 Tables und der Vorschauversion von S3 Metadata bietet Amazon Web Services Unternehmen weltweit ein leistungsstarkes Werkzeug, um ihre Dateninfrastruktur zu optimieren und auf die nächste Stufe zu heben.