#100DíasdeAWS | Día 32 | Amazon Athena

#100DíasdeAWS | Día 32 | Amazon Athena

¡Hola a todos! Bienvenidos de nuevo a la serie sobre los fantásticos servicios de AWS, llamada #100DiasDeAWS. ¡Hoy estamos hablando de un servicio que lo ayuda a analizar los datos que existen en sus buckets S3!

Esta es Amazon Athena.

¿Has oído hablar de SQL antes?

Si has seguido nuestras publicaciones aquí, habrás visto mencionarlo brevemente.

Es el estándar para el lenguaje de consulta estructurado (Structured Query Language), y es la forma en que se han creado muchas bases de datos, y esto es a lo que se hace referencia cuando se habla de una base de datos relacional.

SQL es simplemente el lenguaje utilizado para extraer y organizar cualquier dato almacenado en una base de datos relacional.

El poder de usar SQL significa que puede almacenar sus datos en bases de datos y usar SQL para crear declaraciones poderosas para analizar y ayudar a obtener una mejor comprensión de sus datos, siempre que estén almacenados en una base de datos relacional hecha de columnas, filas y tablas.

¿Qué sucede si desea analizar los datos almacenados en S3 utilizando estas mismas declaraciones SQL?

Amazon Athena es el servicio de consulta interactivo que hace que sea muy fácil analizar sus datos almacenados en S3 utilizando el SQL estándar al que está acostumbrado.

Vale la pena decir que Athena también es un servicio sin servidor. No tiene que aprovisionar ningún servidor o hardware, por lo que no hay infraestructura para construir o administrar. Simplemente alimenta las consultas SQL de Athena y luego paga solo por las consultas que ejecuta.

¡Athena también es espectacularmente fácil de usar!

Puede obtener resultados de la mayoría de las consultas SQL en segundos. Simplemente puede usar sus habilidades de SQL para analizar conjuntos masivos de datos en S3, en lugar de migrarlos minuciosamente a una base de datos.

Como dijimos, no tiene servidor, por lo que solo paga por las consultas que ejecuta.

Se le cobra $5 por terabyte escaneado por sus consultas. Puede ahorrar entre un 30% y un 90% en sus costos por consulta y obtener un mejor rendimiento al comprimir o particionar sus datos y al convertirlos en formatos de columnas. El único otro cargo son los costos de almacenamiento de S3 para sus objetos.

Si desea leer más sobre Athena, consulte esta publicación de blog de AWSome (¿ve lo que hice allí?)

¡Muchas gracias por leer como siempre, y que tengas un hermoso día!

¡Y sigue construyendo!

Post Original Jack Lavelle