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从数据湖到 AI 就绪分析：在 Amazon Quick 中引入带有 S3 表的新数据源
Amazon Quick 推出 Amazon S3 表（Apache Iceberg 表）作为新数据源。借助此功能，客户可以直接查询和可视化存储在 Amazon S3 表存储桶中的 Apache Iceberg 表，而无需中间数据层。在这篇文章中，我们探讨了 Amazon Quick 的新 Amazon S3 表数据源如何在简化现代数据架构的同时实现近实时分析。
来源:亚马逊云科技 _机器学习当今的组织越来越希望将分析和 AI 结合起来，以加速洞察和决策。Amazon Quick 是一种统一的代理 AI 驱动的分析和决策智能服务，将数据可视化、自然语言交互和代理驱动的自动化整合到单一的受管控体验中。这样，业务用户就可以探索数据、生成见解并采取行动，而无需专门的机器学习 (ML) 专业知识。
与此同时，现代数据架构正在向基于 Apache Iceberg 等开放表格式构建的可扩展数据湖发展，这些数据湖可提供更高的性能、成本效率和治理。然而，分析大规模数据通常需要将其转移到数据仓库或 OLAP 系统中，从而引入延迟、增加成本和操作复杂性。尽管现有的查询模式（例如带有数据仓库的直接查询和 SPICE（超快速并行内存计算引擎））可以满足大多数分析需求，但客户仍在寻求一种更无缝的方法来直接从数据湖分析大型实时数据集。
为了解决这个问题，Amazon Quick 引入了 Amazon S3 表（Apache Iceberg 表）作为新的数据源。借助此功能，客户可以直接查询和可视化存储在 Amazon S3 表存储桶中的 Apache Iceberg 表，而无需中间数据层。这种方法提供了额外的架构选择，特别是当客户需要减少数据移动、提高性能并维护安全、受管控的单一事实来源时。
在这篇文章中，我们将探讨 Amazon Quick 和 S3 Tables 如何协同工作以实现近实时分析并简化现代数据架构。
直接连接 S3 表的好处：
主要优点包括：
精简的架构