A Amazon Web Services acaba de anunciar o Amazon Athena, um serviço serverless de consulta que facilita a análise de dados diretamente no Amazon S3 (Simple Storage Service) utilizando o SQL padrão. Com alguns cliques no AWS Management Console, os clientes podem direcionar o Amazon Athena aos seus dados armazenados no Amazon S3 e começar a usar o SQL padrão para executar consultas e obter resultados em segundos.
Com o Amazon Athena, não há clusters a serem gerenciados ou ajustados nem a necessidade de configurar e gerenciar uma infraestrutura e os clientes pagam apenas pelas consultas que executarem. O Amazon Athena escala automaticamente, enquanto executa consultas paralelamente, o que proporciona resultados rápidos, mesmo com grandes conjuntos de dados e consultas complexas. Para começar a usar o Amazon Athena, basta visitar a página do serviço.
Os serviços de lógica analítica da AWS, como o Amazon Redshift e Amazon EMR, tornaram a lógica analítica em escala de petabytes acessível a empresas de todos os portes. Com o Amazon Redshift, os clientes realizam consultas complexas em enormes coleções de dados estruturados e obtêm desempenho ultrarrápido. Para dados não estruturados, o Amazon EMR aumenta a agilidade e melhora o custo-benefício do processamento e da análise de grandes quantidades de dados em clusters dinamicamente escaláveis, utilizando frameworks distribuídos como o Apache Spark, Presto, Hive e Pig.
Embora esses serviços sejam dimensionáveis e avançados o suficiente para lidar com as mais complexas e pesadas aplicações de Big Data, muitos clientes desejam também poder executar consultas em dados armazenados no Amazon S3 (web logs, clickstreams e arquivos brutos de evento, por exemplo) muito rapidamente, sem ter que criar, configurar e gerenciar um cluster Hadoop ou um data warehouse.
Agora, com o Amazon Athena, analisar dados armazenados no Amazon S3 é tão simples quanto escrever consultas para o SQL. Ele utiliza o Presto com suporte total do SQL padrão e trabalha com diversos formatos de dados padrão, incluindo CSV, JSON, ORC e Parquet. E, embora o Amazon Athena seja ideal para consultas rápidas e ad-hoc e se integre ao Amazon Quick Sight, proporcionando fácil visualização, ele também lida com análises complexas, incluindo grandes junções, funções de janela e matrizes. Como o Amazon Athena executa consultas utilizando recursos de computação em diversas zonas de disponibilidade e utiliza o Amazon S3 como data store subjacente, ele oferece alta disponibilidade e longa duração para dados armazenados redundantemente em várias instalações e em vários dispositivos dentro de cada instalação.
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“Nos últimos anos, a AWS criou um conjunto abrangente de serviços de Big Data que clientes costumavam usar para tudo, de análises em tempo real e streaming de dados a data warehousing em escala de petabytes e tarefas em Spark e Hadoop. Tudo é rápido, escalável e econômico”, disse Raju Gulabani, vice-presidente de banco de dados, lógica analítica e IA da AWS. “Para centenas de milhares de clientes, o Amazon S3 é o data store primário, que armazena de bilhões a trilhões de objetos. Os clientes nos perguntavam frequentemente se poderíamos facilitar o processo para qualquer um que desejasse executar consultas em seus dados no Amazon S3, sem ter a preocupação de provisionar e gerenciar servidores e clusters. Agora eles podem. O Amazon Athena elimina toda e qualquer necessidade de administração: qualquer um que consiga escrever uma consulta para o SQL pode analisar seus dados no Amazon S3. O Amazon QuickSight e Amazon Athena são altamente integrados, possibilitando que os clientes visualizem os resultados de suas consultas no Amazon Athena sem sequer precisar escrever uma consulta para o SQL”.
Os clientes podem começar a usar o Amazon Athena diretamente do AWS Management Console. No momento, o Amazon Athena está disponível nas regiões leste (N. Virgínia) e oeste (Oregon) dos EUA e chegará a outras regiões nos próximos meses.