亚马逊云科技在中国区域推出Amazon S3 Tables，简化并高效处理大规模数据分析

亚马逊云科技宣布，通过与光环新网和西云数据的合作，在亚马逊云科技（北京）区域和亚马逊云科技（宁夏）区域推出Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）Tables。Amazon S3 Tables是首个内置Apache Iceberg表支持的云上对象存储，专门针对大规模的分析工作负载进行优化，与通用存储桶相比，可提供最高3倍的查询性能和10倍的每秒事务处理能力，帮助客户在中国区域更简单、高效地处理大规模的数据分析。

如今，许多客户都以表格数据来组织他们用于分析的数据，这些数据通常存储在Apache Parquet 中。Parquet已是Amazon S3中增速最快的数据类型之一。随着客户表格数据集的增长，客户通常会使用Apache Iceberg，这是一种用于大型分析表的高性能开放表格式（Open Table Format，OTF），处理包含PB乃至EB级数据的数十亿文件。但随着客户规模的扩大，客户管理Iceberg极具挑战，往往需要专业的团队来完成表压缩、快照管理和权限控制等运维任务，既耗时又高成本，限制了企业释放数据价值的速度。

Amazon S3 Tables专为管理数据湖中的Apache Iceberg表构建，它在性能上显著提升，与通用Amazon S3存储桶相比，提供了高达3倍的查询性能和10倍的每秒事务处理量（TPS），轻松应对大规模数据集的分析需求。在维护上，Amazon S3 Tables自动执行表格生命周期管理，包括压缩、快照管理和未引用文件清理，让客户无需额外搭建和维护复杂系统。在灵活性方面，它支持行级事务处理，实现数据的精确更新；提供时间旅行功能，方便查询历史快照；并支持模式演进，让表结构可以随业务变化而调整。同时，它提供表级访问控制，企业可以根据不同场景和团队设定精细化的权限。在兼容性方面，Amazon S3 Tables可与Amazon Athena、Amazon EMR、Amazon QuickSight等分析服务无缝对接，并完全支持Apache Iceberg系统和常见的开源工具，让客户能够直接在熟悉的环境中使用，快速释放数据价值。

在全球范围内，品牌情报平台Pendulum已率先应用Amazon S3 Tables。通过将Iceberg表的管理交由Amazon S3 Tables托管，Pendulum显著减少了工程团队的日常维护工作量，并获得了可量化的收益：数据处理速度提升6倍，Amazon Glue作业成本降低约40%。此外，全球营销技术平台Zeta Global也已将Amazon S3 Tables作为其数据湖屋架构的核心，用于统一存储和分析多源数据。这些客户的实践表明，Amazon S3 Tables能够帮助不同类型的企业在性能提升、运维简化和成本优化方面带来显著成效。

Amazon S3 Tables在亚马逊云科技中国区域的推出，将帮忙客户更简单、高效地处理大规模数据分析，满足他们在数据湖现代化、实时分析等方面需求的增长。亚马逊云科技自2006年推出对象存储服务Amazon S3至今，一直持续丰富Amazon S3的功能，并根据客户需求将关键能力引入中国区域。例如，将Amazon S3对象标签功能降价35%，帮助客户以更低成本使用标签，实现更细粒度的权限和生命周期管理；新增Amazon S3的条件写入和条件删除功能在高并发场景下防止覆盖或误删，帮助客户安全高效地管理数据；Amazon S3 已将每个亚马逊云科技账户的默认存储桶配额从100 个增加到 10,000 个，客户都可以请求将配额增加到最多 100 万个存储桶，等等。亚马逊云科技将持续根据客户的反馈，将更多的创新功能带给中国客户，加速释放客户的数据价值，推动创新。

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