Che Cos’è Athena?

AWS Athena è un servizio di query interattivo di Amazon Web Services che consente di analizzare grandi insiemi di dati direttamente in Amazon S3 utilizzando SQL standard. Grazie al suo modello serverless e alle prestazioni in tempo reale, AWS Athena ha trasformato il modo in cui le organizzazioni accedono ed esplorano i dati nel cloud.

Questo articolo tratta i fondamenti di AWS Athena e come esso aiuti le organizzazioni a ottenere preziose informazioni dai dati archiviati nel cloud.

Che Cos’è Athena?

Amazon Athena consente agli utenti di eseguire query SQL direttamente sui dati archiviati in Amazon S3. Lanciato nel 2016, ha rapidamente guadagnato popolarità tra analisti dei dati e ingegneri per la sua velocità, scalabilità e l’assenza di gestione dell’infrastruttura.

La piattaforma è serverless, consentendo agli utenti di cercare dati in S3 senza dover predisporre infrastruttura o gestire server.

Iniziare con AWS Athena per l’Analisi nel Cloud

Se è la prima volta che utilizza AWS Athena, la configurazione è estremamente semplice. È possibile scrivere query SQL direttamente dalla AWS Management Console, definire schemi di tabelle tramite AWS Glue e iniziare a interrogare dati basati su S3 senza alcuna gestione dell’infrastruttura. AWS Athena supporta formati come Parquet, JSON e CSV, e si integra con i ruoli e le policy IAM esistenti.

Spark per l’Analisi

Athena sfrutta la potenza di Apache Spark, un sistema di calcolo cluster veloce e general-purpose, per eseguire query. Le capacità di elaborazione in-memory di Spark permettono al servizio di fornire risultati rapidi, anche quando si lavora con insiemi di dati massicci. Combinando l’interfaccia SQL di Athena con il framework di calcolo distribuito di Spark, gli utenti possono eseguire compiti analitici complessi con facilità.

Query ad hoc

Uno dei vantaggi principali di AWS Athena è la sua capacità di gestire query ad hoc in modo efficiente. “Ad hoc” è latino per “per questo”. Le query ad hoc sono query non pianificate e spontanee che non fanno parte di un processo di reportistica predefinito. Richiedono flessibilità e tempi di risposta rapidi. Le query tradizionali sono spesso ottimizzate per casi d’uso noti, ma Athena si distingue nell’esplorazione dei dati in tempo reale.

Esempio

Immagini una situazione in cui un team di marketing necessita di studiare il comportamento dei clienti utilizzando dati di clickstream del sito web archiviati in S3. Con AWS Athena, è possibile scrivere una semplice query SQL per recuperare le informazioni desiderate:

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

Questa query recupera l’ID del cliente, l’URL della pagina e il timestamp per tutti gli eventi di click verificatisi nel gennaio 2023. La piattaforma elabora le query rapidamente e fornisce i risultati per aiutare il team di marketing a identificare i pattern e prendere decisioni basate sui dati.

Questo tipo di query ad hoc evidenzia uno dei principali punti di forza di AWS Athena: l’analisi rapida dei dati grezzi archiviati in S3 utilizzando la sintassi SQL standard.

Architettura Serverless di AWS Athena

Una delle caratteristiche distintive di AWS Athena è la sua architettura serverless. Ciò significa che non è necessario predisporre o gestire alcun server. La piattaforma si scala automaticamente per gestire le query e addebita solo per i dati scansionati, rendendola un’opzione ad alte prestazioni e conveniente per organizzazioni di qualsiasi dimensione.

Questo modello flessibile contribuisce a ridurre i costi infrastrutturali, consentendo agli analisti di concentrarsi sulle intuizioni anziché sulla manutenzione dei server.

Esempio: supponga di avere un insieme di dati contenente la cronologia degli acquisti dei clienti archiviata in S3. Per analizzare il fatturato totale generato da ciascuna categoria di prodotto, è possibile utilizzare Athena per eseguire la seguente query:

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

Athena si scala senza problemi per elaborare la query, indipendentemente dalla dimensione dell’insieme di dati. È possibile eseguire questa query in qualsiasi momento senza preoccuparsi della configurazione o della manutenzione dell’infrastruttura.

Integrazione con l’Ecosistema AWS

AWS Athena si integra con vari servizi AWS, rendendolo uno strumento potente all’interno dell’ecosistema AWS. La piattaforma è in grado di gestire molteplici formati di dati, tra cui CSV, JSON, ORC, Avro e Parquet. Inoltre, funziona in modo integrato con AWS Glue, un servizio ETL completamente gestito che aiuta a definire i metadati, gestire le versioni degli schemi e catalogare le fonti di dati.

Esempio

Supponga di avere file di log archiviati in S3 in formato JSON. Per analizzare questi log utilizzando AWS Athena, è possibile creare una tabella in AWS Glue che definisca lo schema. Una volta definito, è possibile interrogare direttamente i dati di log:

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

Questa query recupera l’ID della richiesta, il user agent e il timestamp per tutti gli errori 404 (Not Found). Athena utilizza lo schema della tabella AWS Glue per interpretare la struttura dei dati ed eseguire la query.

Sicurezza e Conformità

Per quanto riguarda la sicurezza dei dati e la conformità, Amazon offre una protezione solida. AWS Athena si integra con AWS Identity and Access Management (IAM) per offrire un controllo degli accessi fine-grained per i dati archiviati in S3.

È possibile definire regole di accesso per specifici bucket o tabelle S3, garantendo che solo utenti autorizzati possano visualizzare o interrogare informazioni sensibili. La crittografia at rest e in transit è supportata per soddisfare i requisiti di conformità.

La piattaforma supporta HIPAA, SOC e altri standard di settore, consentendo alle organizzazioni di utilizzare Athena in ambienti regolamentati con fiducia.

DataSunrise: Sicurezza Eccezionale

Seppure AWS Athena offra funzionalità di sicurezza essenziali, rafforzare la protezione è fondamentale. DataSunrise aggiunge un robusto livello di sicurezza del database, regole di audit, mascheramento e strumenti di conformità. Esso rafforza la protezione complessiva degli ambienti dati monitorando le attività, rilevando anomalie e bloccando gli accessi non autorizzati in tempo reale.

Questa combinazione garantisce sia la visibilità operativa che una difesa proattiva contro le violazioni dei dati, soprattutto quando si lavora con dati sensibili o regolamentati in ambienti di query basati sul cloud.

Ottimizzazione delle Prestazioni e Casi d’Uso di Amazon Athena

Organizzazioni di diversi settori si affidano a AWS Athena per l’esplorazione dei dati in modo rapido e scalabile. Le società finanziarie lo utilizzano per rilevare frodi analizzando i log delle transazioni. I fornitori di assistenza sanitaria ottengono approfondimenti dalle metriche operative mantenendo la conformità HIPAA. Le aziende di e-commerce valutano i dati clickstream per ottimizzare l’esperienza del cliente. I produttori analizzano i dati dei sensori IoT per prevedere guasti alle attrezzature.

Per migliorare le prestazioni in AWS Athena, segua queste best practice: convertire i dati in formati colonnari come Parquet o ORC, che sono significativamente più veloci da scansionare; partizionare gli insiemi di dati per attributi come data, regione o categoria per ridurre il volume dei dati scansionati; applicare la compressione (ad esempio, Snappy, ZLIB) per ridurre i costi di archiviazione e la latenza delle query.

Che si tratti di analizzare metriche IoT o di eseguire analisi sugli eventi degli utenti, AWS Athena contribuisce a ridurre la latenza delle query eliminando i costi ETL e sfruttando formati ottimizzati per la scansione rapida.

Utilizzi i workgroup per controllare l’accesso, monitorare l’utilizzo e assegnare limiti. E per join complessi o esigenze di controllo accessi, soluzioni di terze parti come DataSunrise possono aiutare a perfezionare le prestazioni e la sicurezza senza costi aggiuntivi.

Conclusione

AWS Athena ha rivoluzionato il modo in cui le aziende interrogano e analizzano i dati archiviati nel cloud. La sua interfaccia SQL interattiva, l’integrazione con Spark, le capacità ad hoc e il modello serverless lo rendono uno strumento flessibile e accessibile per organizzazioni di tutte le dimensioni.

Per una sicurezza e una conformità aggiuntive, DataSunrise potenzia il suo ambiente Athena con protezione in tempo reale, monitoraggio e audit. Richieda una demo oggi stesso per vedere come contribuisce a mettere in sicurezza i flussi di dati nel cloud.

Se desidera scalare l’analisi basata sul cloud senza gestire l’infrastruttura, AWS Athena offre una delle soluzioni più accessibili ed economiche su AWS.