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• Amazon SageMakerがAthenaのフェデレーティッドクエリでのアクセス制御をサポート
• SageMaker Lakehouse内でフェデレーティッドデータソースの統合と詳細なポリシー適用が可能に
• 列ベースおよびタグベースの権限を使用したデータガバナンスが可能
• AthenaコンソールやAPIを通じてもデータソースに接続可能
• 新しいユーザーエクスペリエンスによりデータソース接続の管理が容易に
• すべてのSageMaker Lakehouse利用可能なAWSリージョンで利用可能

Amazon SageMakerが、Amazon Athenaを使用したフェデレーティッドデータソースへの接続、検出、クエリ、および詳細なデータアクセス制御の適用をサポートするようになりました。これにより、データワーカーはSageMaker Lakehouse内でこれらのデータソースを統合し、一元化された場所できめ細かなポリシーを適用できるようになります。

Amazon SageMakerは、Amazon Athenaを使用してデータをクエリする際に、フェデレーティッドソースへの接続、検出、クエリ、および詳細なデータアクセス制御の適用をサポートするようになりました。
Athenaは、ETLスクリプトなしでSQL使用してデータレイクやAmazon Redshift、Amazon DynamoDB、Snowflakeなどのフェデレーティッドデータソースを分析することを可能にするクエリサービスです。
今回の更新により、データワーカーはSageMaker Lakehouse内でこれらのデータソースに接続し、統合することができます。
フェデレーティッドソースのメタデータはSageMaker Lakehouseで統合され、一箇所で詳細なポリシーを適用することで、分析ワークフローの効率化とデータのセキュリティ強化を支援します。
Amazon SageMaker Unified Studioにログインし、SageMaker Lakehouseでフェデレーティッドデータソースに接続し、列ベースおよびタグベースの権限を使用してデータをガバナンスすることができます。
これらの権限は、Athenaでフェデレーティッドデータソースをクエリする際に適用されます。
SageMaker Unified Studioに加えて、AthenaコンソールやAPIを通じてこれらのデータソースに接続することもできます。
また、新しいユーザーエクスペリエンスにより、データソースへの接続の作成と管理が容易になり、コネクタのセットアップの自動化と効率化を支援します。
これにより、組織はデータの保存場所に関わらず、統合されたデータソースから洞察を抽出しながら、セキュリティ態勢を強化することができます。
フェデレーティッドソースの統合と詳細なアクセス制御は、SageMaker Lakehouseが利用可能なすべてのAWSリージョンで利用できます。
詳細については、SageMaker Lakehouseのドキュメントをご参照ください。

• Amazon Athena
• Amazon Redshift
• Amazon SageMaker

• Amazon Athena は、標準 SQL を使用してAmazon S3 に保存されたデータを直接分析できるインタラクティブなクエリサービスです。サーバーレスで、インフラストラクチャの管理が不要であり、実行したクエリに対してのみ課金されます。
• Amazon Redshift は、クラウドで動作するフルマネージドのデータウェアハウスサービスです。ペタバイト規模のデータセットを高速かつ効率的に分析することができ、ビジネスインテリジェンスツールと統合して、データに基づいた意思決定を支援します。
• Amazon SageMaker は、機械学習モデルの構築、トレーニング、デプロイを簡単に行えるフルマネージドの機械学習プラットフォームです。データサイエンティストや開発者が、高品質な機械学習モデルを迅速に作成し、本番環境にデプロイするためのツールとワークフローを提供します。

• https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/userguide/lakehouse.html