AWS と Teradata を使用した最新のデータプラットフォーム

エンタープライズおよび SaaS アプリケーション全体の複数のソースからデータを収集します。AWS Data Exchange、AWS Database Migration Service (AWS DMS)、AWS IoT Core、Amazon Kinesis を使用してデータを取り込みます。AWS Data Exchange、AWS DMS、Amazon AppFlow は、Teradataネイティブオブジェクトストア (NOS) を介してアクセスされる移行データストアまたは永続的データストアとして Amazon S3 を使用します。

AWS データレイクは、データのライフサイクルとガバナンスを管理します。Amazon S3 は、データレイク内の永続データおよび移行データ用に高可用性ストレージを提供します。

AWS Glue と Amazon EMR を使用してデータを処理し、Amazon S3 に保存するか、AWS Glue ストリーミングTeradataを使用して に直接保存します。

Teradata Vantage の AWS は、高度にスケーラブルなデータウェアハウスおよび分析プラットフォームとして機能します。を使用するとTeradata QueryGrid、分析プラットフォームは SQL データベースや Amazon EMR などの他のデータストアをクエリできます。 TeradataNOS ではTeradata Vantage、 が Amazon S3 上のデータにアクセスして外部テーブルとして設定できます。

SageMaker AI は、TeradataSQL カーネルまたはPythonライブラリを使用して、 Teradataと Amazon S3 の両方からトレーニングデータを取得します。トレーニング済みモデルを SageMaker AI エンドポイントにデプロイするか、独自のモデル (BYOM) として にインポートしてデータベース内分析Teradataを行います。

Teradata SQL インターフェイス内の外部関数は、推論エンドポイントとサードパーティーの AI プラットフォームプロバイダーから AWS 推論を取得します。