Amazon Athena はインタラクティブなクエリサービスで、Amazon S3 内のデータを標準 SQL を使用して簡単に分析できます。Athena はサーバーレスなので、インフラストラクチャの管理は不要です。実行したクエリに対してのみ料金が発生します。
Athena は簡単に使えます。操作は簡単で、Amazon S3 にあるデータを指定し、スキーマを定義し、標準的な SQL を使用してクエリの実行を開始するだけです。多くの場合、数秒で結果が出てきます。Athena を使用すると、分析用データを準備するための複雑な ETL ジョブは不要になります。これによって、誰でも SQL のスキルを使って、大型データセットをすばやく、簡単に分析できるようになります。
Athena は初期状態で AWS Glueデータカタログと統合されており、さまざまなサービスにわたるメタデータの統合リポジトリを作成できます。データソースのクロールとスキーマの解析、新規および修正したテーブル定義とパーティション定義のカタログへの入力、スキーマのバージョニング保持が可能です。
利点
今すぐクエリを開始する
クエリごとの料金
オープン、高性能、標準
高速、超高速
新機能を今すぐプレビュー
どこでもデータをクエリ
リレーショナルデータベース、データウェアハウス、オブジェクトストア、非リレーショナルデータベースに対し連携クエリを実行します。連携 SQL クエリによりどこにあっても所定の位置でデータをクエリできます。複数のデータソース全体でJOIN データに馴染みの SQL を使用して迅速な解析ができる上、その後の使用のために結果を Amazon S に保存できます。Athena の連携クエリはまた、新しい Query Federation SDK も導入しており、自分自身のデータソースコネクタを書いてカスタムデータストアをクエリできます。
一般的なユーザー定義関数 (UDF)。
カスタム Scalar 機能を書き、SQL に呼び起こします。Sie können Ihre UDFs mit der Athena Query Federation SDK schreiben.UDFs können sowohl in SELECT- als auch in FILTER-Klauseln einer SQL-Abfrage verwendet werden.複数の UDF を同じクエリに呼び起こすことができます。Athena は内蔵機能を提供する一方で、データの圧縮と解凍、扱いの難しいデータの編集、カスタマイズされた複合の適用など、UDF によるカスタム処理の実行が可能です。
機械学習。SQL クエリにて
機械学習モデルを呼び起こし、SQL クエリから直接推測します。お客様は Amazon SageMaker が提供する12以上の内蔵機械学習アルゴリズムを使い、自分自身のモデルを訓練、または AWS Marketplace のモデルパッケージを見つけ、サブスクライブできます。さらに、 Amazon SageMaker ホスティングサービスにデプロイも可能です。設定を追加する必要はありません。SQL クエリで機会学習モデルを使用する能力は、異常検知、カスタマーコーホート解析、売上予想などの複雑なタスクを、SQL クエリの機能を呼び起こすのと同じくらいシンプルにします。
お客様
Movable Ink は Amazon Athena を使用して 7 年分の履歴データをクエリし、即座に結果を取得しています。また、データを柔軟に調べて、さらに深い理解を得ることができています。
Atlassian では Amazon Athena や他の AWS の分析サービスを使用してセルフサービスのデータレイクを構築しています。
