Recensioni e Dettagli del Prodotto Amazon Athena

Quello che mi piace di più di Amazon Athena è che è molto facile da usare e completamente serverless. Non abbiamo bisogno di gestire alcuna infrastruttura e possiamo interrogare direttamente i dati memorizzati in S3 utilizzando SQL semplice. Risparmia tempo per l'analisi dei dati ed è molto conveniente perché paghiamo solo per i dati che scansioniamo. Si integra anche bene con altri servizi AWS, il che lo rende molto utile per casi d'uso di analisi e reportistica. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Una cosa che non mi piace di Amazon Athena è che i costi possono aumentare rapidamente se le query non sono ottimizzate correttamente, poiché i prezzi si basano sui dati scansionati. Per i dataset grandi e non partizionati, diventa costoso. Inoltre, le prestazioni a volte dipendono molto da quanto bene i dati sono strutturati in S3. Non è ideale per casi d'uso di analisi a bassissima latenza o in tempo reale. Il debug delle query può anche essere leggermente difficile per i principianti. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Ciò che apprezzo di più è che sia serverless: consente di eseguire query SQL standard direttamente sui dati in Amazon S3, senza dover approvvigionare infrastruttura né spostare le informazioni tramite processi ETL.

Nella pratica, è super utile per fare analisi esplorative rapide e ad-hoc su file Parquet o JSON all'interno del nostro Data Lake. Inoltre, integrandosi in modo nativo con l'AWS Glue Data Catalog, la gestione dei metadati diventa quasi trasparente e molto più semplice. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Quello che mi piace meno è che l'addebito per TB scansionato può diventare piuttosto imprevedibile se le query non sono ben ottimizzate (ad esempio, quando non ci sono partizioni o non si utilizza la compressione). Un semplice *"SELECT" su un dataset grande può risultare sorprendentemente costoso.

Inoltre, le prestazioni diminuiscono molto con il tipico problema di molti file piccoli in S3 (small file problem), e questo ci costringe a sommare processi extra di compattazione con AWS Glue per mantenere l'efficienza.

E, infine, non è la migliore opzione per report a bassa latenza o con alta concorrenza: in questi scenari, Redshift continua a rendere meglio. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

È facile usare Athena, sia che tu sia una persona tecnica o non tecnica. Ha un'interfaccia molto intuitiva, e la cosa che mi piace di più è che puoi interrogare molti tipi di dati di input di origine. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Non lo trovo utile quando devo interrogare i dati e fare aggiornamenti. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Athena è una scelta eccellente quando ho bisogno di eseguire analisi sui dati archiviati in S3. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

È nativo del cloud rispetto ad AWS. Abbiamo bisogno di una soluzione che si integri con il cloud AWS e supporti anche una configurazione multi-cloud. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Amazon Athena è una soluzione serverless molto potente ed è molto conveniente. Mi piace l'interfaccia user-friendly che Athena fornisce per interrogare i dati da qualsiasi tabella presente in S3. Uso Athena per interrogare i dati quasi regolarmente. Il supporto clienti è anche molto utile con le domande riguardanti qualsiasi cosa. È stato molto facile da implementare grazie alla documentazione molto potente fornita da AWS. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Ci sono pochissime cose che non mi piacciono di Athena, come i ritardi occasionali quando si interrogano grandi set di dati, ci sono anche alcune funzionalità mancanti che avrebbero potuto aiutare molto l'utente. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Strumenti analitici rapidi e potenti. Utilizza una sintassi familiare. Utilizza i bucket S3 per costruire il database. Consenti di salvare diverse query. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Navigare in AWS può essere difficile a volte. Potrebbe non essere veloce come alcune altre soluzioni. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Ho lavorato su più database finora. Ho trovato che sia migliore dei sistemi tradizionali di hive. In un minuto le query vengono eseguite per molti gigabyte di archiviazione. Inoltre, non c'è bisogno di avere un sistema per eseguire. Poiché è un servizio, chiunque può accedere sul web e vedere i dati. Mi ha aiutato principalmente a servire le persone del prodotto, dove possono modificare la mia query e fare le cose da soli quando di solito ero coinvolto ogni volta. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Non mi è piaciuta l'integrazione con alcuni linguaggi come R. Il pacchetto RJDBC aveva alcuni bug. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

l'architettura serverless non richiede infrastrutture da gestire. paghi solo per le query che eseguiamo, rendendolo conveniente. supporta quasi tutti i formati di file principali, ad esempio parquet, json, testo e molti altri. possiamo integrarci con il servizio AWS Glue per i lavori ETL. grazie al serverless, è più performante. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

ha meno prestazioni quando interroghiamo su grandi set di dati.

ha funzionalità ETL limitate rispetto ad altri servizi.

è altamente dipendente dal servizio S3. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

È una soluzione molto facile, economica e che fa risparmiare tempo per creare ETL, gestire i tuoi metadati e interrogare rapidamente i dati non tipizzati presenti in S3. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Amazon Athena dovrebbe lavorare sull'ottimizzazione del processo di esecuzione delle query su grandi quantità di dati. A volte, dobbiamo usare server thrift solo per eseguire query velocemente su grandi dati.

Un altro punto è che i messaggi di errore dovrebbero essere più precisi. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Prezzi e facilità d'uso, puoi fare query sui dati con sintassi SQL Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Non tutta la sintassi SQL è consentita, non puoi creare tabelle da una query. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.