Avaliações e Detalhes do Produto Amazon Athena

O que eu mais gosto no Amazon Athena é que é muito fácil de usar e totalmente sem servidor. Não precisamos gerenciar nenhuma infraestrutura, e podemos consultar diretamente os dados armazenados no S3 usando SQL simples. Isso economiza tempo para análise de dados e é muito econômico porque só pagamos pelos dados que escaneamos. Também se integra bem com outros serviços da AWS, o que o torna muito útil para casos de uso de análise e relatórios. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Uma coisa que não gosto sobre o Amazon Athena é que o custo pode aumentar rapidamente se as consultas não forem otimizadas adequadamente, já que o preço é baseado nos dados escaneados. Para conjuntos de dados grandes e não particionados, torna-se caro. Além disso, o desempenho às vezes depende muito de quão bem os dados estão estruturados no S3. Não é ideal para casos de uso de análises em tempo real ou de latência muito baixa. A depuração de consultas também pode ser um pouco difícil para iniciantes. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que mais valorizo é que seja serverless: permite executar consultas SQL padrão diretamente sobre dados no Amazon S3, sem precisar provisionar infraestrutura nem mover a informação através de processos de ETL.

Na prática, é super útil para fazer análises exploratórias rápidas e ad-hoc sobre arquivos Parquet ou JSON dentro do nosso Data Lake. Além disso, ao se integrar de forma nativa com o AWS Glue Data Catalog, a gestão de metadados se torna quase transparente e muito mais simples. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que menos gosto é que a cobrança por TB escaneado pode se tornar bastante imprevisível se as consultas não estiverem bem otimizadas (por exemplo, quando não há partições ou não se usa compressão). Um simples *“SELECT” sobre um dataset grande pode sair surpreendentemente caro.

Além disso, o desempenho cai muito com o típico problema de muitos arquivos pequenos no S3 (problema de arquivo pequeno), e isso nos obriga a adicionar processos extras de compactação com AWS Glue para manter a eficiência.

E, por último, não é a melhor opção para relatórios de baixa latência ou com alta concorrência: nesses cenários, o Redshift continua tendo um desempenho melhor. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

É fácil usar o Athena, seja você uma pessoa técnica ou não técnica. Ele possui uma interface muito amigável, e o que eu mais gosto é que você pode consultar muitos tipos de dados de entrada de origem. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Não acho útil quando preciso consultar os dados e fazer atualizações. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Athena é uma ótima opção quando preciso realizar análises em dados armazenados no S3. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

É nativo da nuvem em relação à AWS. Precisamos de uma solução que se situe sobre a nuvem AWS e também suporte uma configuração multi-nuvem. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Amazon Athena é uma solução sem servidor muito poderosa e é muito econômica. Eu gosto da interface amigável que o Athena fornece para consultar dados de qualquer tabela presente no S3. Eu uso o Athena para consultar dados quase regularmente. O suporte ao cliente também é muito útil com as dúvidas sobre qualquer coisa. Foi muito fácil de implementar por causa da documentação muito poderosa fornecida pela AWS. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Há muito poucas coisas que eu não gosto sobre o Athena, como atrasos ocasionais ao consultar grandes conjuntos de dados, também há alguns recursos ausentes que poderiam ter ajudado muito o usuário. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Ferramentas analíticas rápidas e poderosas. Usa sintaxe familiar. Usa buckets S3 para construir o banco de dados. Permita que várias consultas sejam salvas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Navegar no AWS pode ser difícil às vezes. Pode não ser tão rápido quanto algumas outras soluções. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Trabalhei em vários bancos de dados até agora. Achei que é melhor do que os sistemas tradicionais de hive. Em um minuto, as consultas são executadas para muitos gigabytes de armazenamento. Além disso, não há necessidade de ter um sistema para executar. Como é um serviço, qualquer pessoa pode fazer login na web e ver os dados. Isso me ajudou predominantemente a atender pessoas de produto, onde elas podem ajustar minha consulta e fazer as coisas por conta própria, quando geralmente eu estava envolvido o tempo todo. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Eu não gostei de alguma integração com linguagens como R. O pacote RJDBC tinha alguns bugs. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

arquitetura serverless sem infraestrutura necessária para gerenciar.

pague apenas pelas consultas que executamos, isso torna o custo eficaz.

suporta quase todos os principais formatos de arquivo, por exemplo, parquet, json, texto e muitos mais.

podemos integrar com o serviço aws glue para trabalhos de ETL.

devido ao serverless, é mais em desempenho. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

é menos desempenho quando consultamos grandes conjuntos de dados.

tem funcionalidades ETL limitadas quando comparamos com outros serviços.

é altamente dependente do serviço s3. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

É uma solução muito fácil, econômica e que economiza tempo para criar ETLs, gerenciar seu metadados e consultar rapidamente os dados não tipados presentes no S3. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Amazon Athena deve trabalhar na otimização do processo de execução de consultas em big data. Às vezes, precisamos usar servidores thrift apenas para consultar rapidamente em big data.

Outro ponto é que as mensagens de erro devem ser mais precisas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Preço e facilidade de uso, você pode fazer consultas de dados com sintaxe SQL Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Nem toda a sintaxe SQL é permitida, você não pode criar tabelas a partir de uma consulta. Análise coletada por e hospedada no G2.com.