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内容提要
Amazon Kinesis Data Analytics是一项托管服务，可从物联网设备中捕获流数据。Databricks Lakehouse平台提供了处理流和批量数据的便利性。Amazon Quicksight可与Databricks集成，提供高级可视化功能。结合这些服务，客户可以轻松捕获、处理和可视化来自数百和数千个物联网传感器的数据。此外，文章还介绍了一些Databricks-led sessions，包括使用DMS和DLT进行变更数据捕获、从Oracle DW和IBM DataStage迁移到Databricks on AWS等话题。
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关键要点
- Amazon Kinesis Data Analytics是一项托管服务，可从物联网设备中捕获流数据。
- Databricks Lakehouse平台提供了处理流和批量数据的便利性。
- Amazon Quicksight可与Databricks集成，提供高级可视化功能。
- 客户可以轻松捕获、处理和可视化来自数百和数千个物联网传感器的数据。
- 文章介绍了一些Databricks-led sessions，包括使用DMS和DLT进行变更数据捕获。
- 讨论从Oracle DW和IBM DataStage迁移到Databricks on AWS的主题。
- AWS是Data + AI Summit 2023的白金赞助商，展示了如何利用AWS原生服务与Databricks结合。
- Labcorp、Grammarly、Vizio等客户分享了他们在Databricks Lakehouse上的成功案例。
- AWS将在展位和演示站展示如何使用AWS Glue、Amazon Athena等服务分析Delta Lake。
- Databricks Lakehouse平台支持实时流处理和批量数据处理。
- Unity Catalog用于实现企业级数据治理，简化数据访问控制。
- SkyWatch利用Databricks预测卫星图像需求，推动地球观测数据的民主化。
- Conde Nast通过Delta Sharing实现数据全球化，确保数据合规性和安全性。
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