Qu’est-ce qu’Athena ?

AWS Athena est un service de requête interactif d’Amazon Web Services qui vous permet d’analyser de grands ensembles de données directement dans Amazon S3 en utilisant le SQL standard. Grâce à son modèle sans serveur et à ses performances en temps réel, AWS Athena a révolutionné la manière dont les organisations accèdent et explorent leurs données stockées dans le cloud.

Cet article couvre les fondamentaux d’Amazon Athena et comment il aide les organisations à obtenir des informations précieuses à partir des données stockées dans le cloud.

Qu’est-ce qu’Athena ?

Amazon Athena permet aux utilisateurs d’exécuter des requêtes SQL directement sur les données stockées dans Amazon S3. Lancé en 2016, il a rapidement gagné en popularité auprès des analystes de données et des ingénieurs grâce à sa rapidité, son évolutivité et l’absence de gestion d’infrastructure.

La plateforme est sans serveur, ce qui permet aux utilisateurs de rechercher des données dans S3 sans avoir à provisionner d’infrastructure ou gérer des serveurs.

Commencer avec AWS Athena

Si vous débutez avec AWS Athena, la configuration est remarquablement simple. Vous pouvez écrire des requêtes SQL directement depuis la console de gestion AWS, définir les schémas de tables via AWS Glue, et commencer à interroger les données stockées dans S3 sans aucune gestion d’infrastructure. AWS Athena prend en charge des formats tels que Parquet, JSON et CSV, et s’intègre à vos rôles et politiques IAM existants.

Spark pour l’analyse

Athena exploite la puissance d’Apache Spark, un système de calcul en cluster rapide et polyvalent, pour exécuter des requêtes. Les capacités de traitement en mémoire de Spark permettent au service de fournir des résultats rapides, même lorsqu’il s’agit de grands ensembles de données. En combinant l’interface SQL d’Athena avec le cadre de calcul distribué de Spark, les utilisateurs peuvent effectuer des tâches d’analyse complexes en toute simplicité.

Requêtes ad hoc

L’un des avantages clés d’Athena est sa capacité à gérer efficacement les requêtes ad hoc. « Ad hoc » est latin pour “pour ceci”. Les requêtes ad hoc sont des requêtes non planifiées et spontanées qui ne font pas partie d’un processus de rapport prédéfini. Elles nécessitent de la flexibilité et des temps de réponse rapides. Les requêtes traditionnelles sont souvent optimisées pour des cas d’utilisation connus, mais Athena excelle dans l’exploration de données en temps réel.

Exemple

Imaginez une situation où une équipe marketing doit étudier le comportement des clients en utilisant les données de clickstream du site web stockées dans S3. Avec Athena, ils peuvent écrire une requête SQL simple pour extraire les informations souhaitées :

SELECT customer_id, page_url, timestamp
FROM clickstream_data
WHERE event_type = 'click'
AND timestamp BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-31'

Cette requête extrait l’ID client, l’URL de la page et l’horodatage pour tous les clics effectués en janvier 2023. La plateforme traite les requêtes rapidement et fournit des résultats pour aider l’équipe marketing à identifier les tendances et prendre des décisions basées sur les données.

Ce type de requête ad hoc démontre l’un des points forts d’AWS Athena : l’analyse rapide des données brutes stockées dans S3 en utilisant une syntaxe SQL standard.

Architecture sans serveur

L’une des caractéristiques remarquables d’Amazon Athena est son architecture sans serveur. Cela signifie que vous n’avez pas besoin de configurer ou de gérer des serveurs. La plateforme se met automatiquement à l’échelle pour gérer vos requêtes et ne facture que les données scannées, ce qui en fait une option performante et économique pour les organisations de toute taille.

Ce modèle flexible permet de réduire les frais généraux d’infrastructure tout en permettant aux analystes de se concentrer sur l’analyse des données plutôt que sur la maintenance des serveurs.

Exemple : Supposons que vous disposiez d’un ensemble de données contenant l’historique des achats des clients stocké dans S3. Pour analyser le chiffre d’affaires total généré par chaque catégorie de produit, vous pouvez utiliser Athena pour exécuter la requête suivante :

SELECT product_category, SUM(total_price) AS revenue
FROM purchase_history
GROUP BY product_category

Athena se met à l’échelle sans problème pour traiter la requête, quelle que soit la taille de l’ensemble de données. Vous pouvez exécuter cette requête à tout moment sans vous soucier de la configuration ou de la maintenance de l’infrastructure.

Intégration avec l’écosystème AWS

Athena s’intègre à divers services AWS, ce qui en fait un outil puissant au sein de l’écosystème AWS élargi. La plateforme peut gérer plusieurs formats de données, y compris CSV, JSON, ORC, Avro et Parquet. Elle fonctionne également de manière transparente avec AWS Glue, un service ETL entièrement géré qui aide à définir les métadonnées, gérer les versions de schéma et cataloguer les sources de données.

Exemple

Supposons que vous disposiez de fichiers journaux stockés dans S3 au format JSON. Pour analyser ces journaux à l’aide d’Athena, vous pouvez créer une table AWS Glue qui définit le schéma. Une fois défini, vous pouvez interroger directement les données des journaux :

SELECT request_id, user_agent, timestamp
FROM access_logs
WHERE response_status = 404

Cette requête récupère l’ID de la requête, l’agent utilisateur et l’horodatage pour toutes les erreurs 404 (Non Trouvé). Athena utilise le schéma de la table AWS Glue pour interpréter la structure des données et exécuter la requête.

Sécurité et conformité

En matière de sécurité des données et de conformité, Amazon offre une protection robuste. Athena s’intègre avec AWS Identity and Access Management (IAM) pour offrir un contrôle d’accès granulaire à vos données stockées dans S3.

Vous pouvez définir des règles d’accès pour des buckets ou des tables spécifiques dans S3, garantissant ainsi que seuls les utilisateurs autorisés puissent consulter ou interroger des informations sensibles. Le chiffrement au repos et en transit est également supporté pour aider à répondre aux exigences de conformité.

La plateforme prend en charge HIPAA, SOC et d’autres cadres réglementaires, permettant aux organisations d’utiliser Athena en toute confiance dans des environnements régulés.

DataSunrise : Une sécurité exceptionnelle

Bien qu’Amazon Athena offre des fonctionnalités de sécurité essentielles, renforcer la protection est primordial. DataSunrise ajoute une couche robuste de sécurité de base de données, de règles d’audit, de masquage et d’outils de conformité. Il renforce la protection globale des environnements de données en surveillant l’activité, en détectant les anomalies et en bloquant les accès non autorisés en temps réel.

Cette combinaison assure à la fois une visibilité opérationnelle et une défense proactive contre les violations de données, en particulier lors du traitement de données sensibles ou régulées dans des environnements de requête basés sur le cloud.

Optimisation des performances d’Amazon Athena et cas d’utilisation

Des organisations de divers secteurs se fient à Athena pour une exploration rapide et évolutive des données. Les entreprises financières l’utilisent pour détecter les fraudes en analysant les journaux de transactions. Les prestataires de soins de santé exploitent les indicateurs opérationnels tout en respectant la conformité HIPAA. Les entreprises de commerce électronique évaluent les données de clickstream afin d’optimiser l’expérience client. Les fabricants analysent les données des capteurs IoT pour prédire les défaillances d’équipement.

Pour améliorer les performances d’Amazon Athena, suivez ces meilleures pratiques : Convertissez les données dans des formats en colonnes tels que Parquet ou ORC, qui sont nettement plus rapides à scanner. Partitionnez vos ensembles de données par attributs tels que la date, la région ou la catégorie pour réduire le volume de données scannées. Appliquez une compression (par exemple, Snappy, ZLIB) afin de réduire le coût de stockage et la latence des requêtes.

Que vous analysiez des métriques IoT ou que vous réalisiez des analyses sur des événements utilisateurs, AWS Athena contribue à réduire la latence des requêtes en éliminant les frais généraux liés à l’ETL et en tirant parti de formats optimisés pour un balayage rapide.

Utilisez des groupes de travail pour contrôler l’accès, suivre l’utilisation et assigner des limites. Et pour les jointures complexes ou les exigences de contrôle d’accès, des solutions tierces comme DataSunrise peuvent vous aider à peaufiner les performances et la sécurité sans frais supplémentaires.

Conclusion

Amazon Athena a révolutionné la manière dont les entreprises interrogent et analysent les données stockées dans le cloud. Son interface SQL interactive, son intégration avec Spark, ses capacités ad hoc et son modèle sans serveur en font un outil flexible et accessible pour les organisations de toutes tailles.

Pour une sécurité et une conformité accrues, DataSunrise renforce votre environnement Athena avec une protection, une surveillance et un audit en temps réel. Demandez une démonstration dès aujourd’hui pour voir comment il sécurise vos flux de données dans le cloud.

Si vous cherchez à faire évoluer l’analyse basée sur le cloud sans gérer d’infrastructure, AWS Athena offre l’une des solutions les plus accessibles et rentables sur AWS.