Amazon S3 テーブルと SageMaker Lakehouse の統合が一般提供開始

本記事は、2025 年 3 月 13 日にAWS公式サイトの What’s New with AWS? に掲載された英語記事を自動翻訳したものです。

ニュース内容

Amazon S3 テーブルは Amazon SageMaker Lakehouse とシームレスに統合され、S3 データレイク、Amazon Redshift データウェアハウス、サードパーティのデータソース内のデータに対して S3 テーブルのクエリや結合を簡単に実行できるようになりました。S3 テーブルは、Apache Iceberg のサポートが組み込まれた初のクラウドオブジェクトストアを提供します。SageMaker Lakehouse は、統合されたオープンで安全なデータレイクハウスであり、分析と人工知能 (AI) を簡素化します。SageMaker Lakehouse のすべてのデータは、SageMaker Unified Studio や、Amazon EMR、AWS Glue、Amazon Redshift、Amazon Athena、Apache Spark や PyIceberg などの Apache Iceberg 互換エンジンなどのエンジンからクエリできます。

SageMaker Lakehouse は、Apache Iceberg オープン標準を使用して、S3 テーブル、S3 バケット、Redshift ウェアハウス全体でデータにアクセスし、その場でクエリを実行する柔軟性を提供します。すべての分析および ML ツールとエンジンに一貫して適用されるきめ細かい権限を定義することで、レイクハウス内のデータを保護して一元管理できます。SageMaker Lakehouse には、AWS 分析と AI/ML サービスの機能とツールを統合した単一のデータおよび AI 開発環境である Amazon SageMaker Unified Studio からアクセスできます。

SageMaker Lakehouse で S3 テーブルにアクセスする統合エクスペリエンスは、S3 テーブルが利用可能なすべての AWS リージョンで一般提供されています。開始するには、Amazon SageMaker Lakehouse との S3 テーブル統合を有効にします。これにより、AWS 分析サービスが S3 テーブルデータを自動的に検出してアクセスできるようになります。S3 テーブル統合の詳細については、ドキュメントと製品ページをご覧ください。SageMaker Lakehouse の詳細については、ドキュメント、製品ページにアクセスし、リリースブログをお読みください。

原文

Amazon S3 Tables now seamlessly integrate with Amazon SageMaker Lakehouse, making it easy to query and join S3 Tables with data in S3 data lakes, Amazon Redshift data warehouses, and third-party data sources. S3 Tables deliver the first cloud object store with built-in Apache Iceberg support. SageMaker Lakehouse is a unified, open, and secure data lakehouse that simplifies your analytics and artificial intelligence (AI). All data in SageMaker Lakehouse can be queried from SageMaker Unified Studio and engines such as Amazon EMR, AWS Glue, Amazon Redshift, Amazon Athena, and Apache Iceberg-compatible engines like Apache Spark or PyIceberg.

SageMaker Lakehouse provides the flexibility to access and query data in-place across S3 Tables, S3 buckets, and Redshift warehouses using the Apache Iceberg open standard. You can secure and centrally manage your data in the lakehouse by defining fine-grained permissions that are consistently applied across all analytics and ML tools and engines. You can access SageMaker Lakehouse from Amazon SageMaker Unified Studio, a single data and AI development environment that brings together functionality and tools from AWS analytics and AI/ML services.

The integrated experience to access S3 Tables with SageMaker Lakehouse is generally available in all AWS Regions where S3 Tables are available. To get started, enable S3 Tables integration with Amazon SageMaker Lakehouse, which allows AWS analytics services to automatically discover and access your S3 Tables data. To learn more about S3 Tables integration, visit the documentation and product page. To learn more about SageMaker Lakehouse, visit the documentation, product page, and read the launch blog.

引用元：Amazon S3 Tables integration with SageMaker Lakehouse is now generally available