在企业数字化转型中，数据安全与隐私保护至关重要。Amazon Glue DataBrew提供可视化工具，支持对个人身份信息(PII)进行加密和解密。通过用户定义函数(UDF)在Amazon Athena中实现数据解密，确保只有授权用户能访问明文数据，从而平衡安全性与可用性。

本文介绍了如何在InsightFlow项目中设置Amazon Athena，以便从S3高效查询和分析数据。Athena是一种无服务器的交互式查询服务，支持多种数据格式。通过数据分区和Glue数据目录，InsightFlow优化了零售销售和燃料价格的趋势分析。

本文介绍了一种监控AWS CloudFormation资源变更的方案，利用AWS Config、CloudTrail、Athena和Lambda追踪用户活动、分析日志并自动生成合规报告，数据存储在Amazon S3中，增强了对CloudFormation堆栈漂移的监控能力，提高了安全性和合规性。

在Kubernetes环境中，事件日志对集群监控至关重要。由于Amazon EKS缺乏专门的事件日志采集方案，用户需自行设计。本文介绍了如何使用Fluentbit采集Kubernetes事件日志，存储到Amazon S3，并通过Amazon Athena进行查询，从而优化成本和部署，提高日志分析效率。

Amazon Athena 是一种无服务器的交互式数据分析工具，能够高效处理存储在 Amazon S3 中的数据，支持标准 SQL 查询，用户仅需为执行的查询付费，并通过 AWS Glue 管理元数据。

本文介绍了如何利用AWS服务（如API Gateway、Lambda、S3、Glue和Athena）构建无服务器的NBA数据湖应用，实时处理和分析大量数据。通过Terraform配置基础设施，实现NBA数据的获取、处理和存储，以支持高效的查询和分析。

本文介绍了在AWS上构建数据湖的项目，使用了AWS Glue和Athena等工具。作者分享了使用Terraform管理Athena查询结果的经验，指出Terraform与Boto3的区别。通过重用前两天的逻辑，作者节省了时间，并计划在后续项目中整合Splunk以提升图示技能。

亚马逊推出了新一代SageMaker，整合数据、分析和AI功能。新增加的SageMaker Lakehouse简化了数据连接和权限管理，提高了数据分析效率，并确保数据安全与合规。

本文介绍了如何在AWS上配置Lambda、ALB和Athena以存储和查询访问日志。首先，在S3中创建两个存储桶，一个用于ALB日志，另一个用于Athena数据库。然后，配置存储桶权限以允许ALB写入日志，接着在Athena中创建数据库和表，最后使用SQL查询访问日志。

Athena Intelligence是一个AI驱动的平台，为数据科学家和业务用户提供数据分析服务。他们使用LangChain和LangSmith来交换模型和调试生产中的问题。LangGraph为计算密集型任务提供可观察性。LangSmith Playground允许快速调整和迭代。Athena使用LangSmith生成具有准确来源引用的市场研究报告。LangSmith的全栈可观察性节省了开发时间，并帮助提供可靠的报告。Athena旨在自动化任务并将所有数据源连接到他们的Olympus平台。

Athena Intelligence 是一个由人工智能驱动的平台，为数据科学家和商业用户民主化数据分析。他们使用 LangChain 和 LangSmith 工具进行追踪、调试和可观察性。LangSmith Playground 允许他们即时调整提示，节省开发时间。LangSmith 通过模式匹配数据和增强对公司架构的理解来帮助生成市场研究报告。Athena 始终如一地提供可靠的报告。他们的目标是自动化任务并连接数据源和应用程序。

本文介绍了如何利用亚马逊云科技的EMR Serverless服务构建无服务器数据仓库，包括操作要点、优化和开放集成测试。还提到了优化EMR Serverless性能的方法和EMR Studio的功能。总结了无服务器数据仓库平台的优势。

本文介绍了利用亚马逊云科技的云原生服务和开源社区产品构建无服务器数据仓库的解耦方法，集成Apache DolphinScheduler和EMR Serverless实现高效可靠的数据编排和处理，切换DolphinScheduler的存储层到S3并通过S3上传作业脚本，以及通过标签机制实现LOB粒度的资源消费分析。

本文介绍了金融科技客户如何利用亚马逊云科技的无服务器数据仓库解耦方法来管理数据需求，包括使用Apache EMR Serverless、Apache DolphinScheduler和Amazon Athena等工具实现数据同步和处理。同时介绍了云上云下数据同步的架构设计和解决方案，以及数据完整性检查方法和亚马逊云科技DataSync的保证机制。亚马逊云科技提供丰富的产品和服务满足金融科技客户的数据安全和合规性需求。

本文介绍了使用Amazon EMR和Apache Paimon构建流式数据湖的方法，通过Amazon Athena和Athena Federated Query对Apache Paimon表中的数据进行查询分析，以及使用Athena for Apache Spark进行交互式数据分析和探索。通过自定义的Data Source Connector，可以实现通过标准SQL查询Apache Paimon表中的数据，无需管理底层资源。通过这些方式，可以快速获得Apache Paimon中的业务洞察。