Загружайте данные в Amazon S3 за минуты

Renta ELT — управляемая загрузка данных в Amazon S3. Без дата-инженера, без ручных скриптов и без пропусков.

Нам доверяют команды

Amazon S3 — это фундамент современных data lake, бесконечно масштабируемое объектное хранилище с копеечной ценой за гигабайт и плотной интеграцией с аналитическим стеком AWS.

Renta превращает S3 в единую аналитическую точку правды вашей компании — автоматически забирает данные из 100+ источников (рекламных кабинетов, CRM, баз данных, SaaS), нормализует схему и кладёт в ваш бакет партиционированные Parquet-файлы.

Одни и те же файлы читаются из Amazon Athena, Redshift Spectrum, EMR, Snowflake external tables, BigQuery external tables, Databricks и Trino — без дублирования, без кастомных загрузчиков и без пропусков.

Запустите загрузку данных в Amazon S3 за 3 шага

Выберите любой коннектор — рекламные кабинеты, CRM, базы данных, SaaS — и авторизуйте учётную запись в пару кликов. Не нужно писать код или настраивать серверы.

Подключение источника данных в Renta для загрузки в Amazon S3.

1Подключите источник

2Укажите Amazon S3

3Настройте и синхронизируйте

Возможности загрузки в Amazon S3

Renta кладёт данные в S3 как production-grade слой data lake — с типизацией, партиционированием и SLA 99,9%.

Инкрементальная синхронизация

После первичной исторической загрузки Renta добавляет в S3 только новые и изменившиеся записи. Это снижает стоимость хранения, нагрузку на источники и время обновления данных — от 15-минутных окон до суточных.

Parquet и Hive-партиционирование

Renta пишет сжатый Parquet (Snappy или ZSTD) с Hive-style партиционированием по дате события, например s3://your-bucket/renta/source=google_ads/date=2026-04-24/. Athena, Redshift Spectrum, Snowflake, BigQuery и EMR из коробки отбрасывают ненужные партиции.

Автоматическая схема и Glue Catalog

Renta следит за изменениями схемы на стороне источника и встраивает типизированную схему в каждый Parquet-файл. Опциональная интеграция с AWS Glue Data Catalog регистрирует таблицы и эволюцию схемы, чтобы Athena и Redshift Spectrum видели новые колонки без ручных DDL.

Дедупликация

S3 — immutable, поэтому Renta пишет версионируемые Parquet-парты и использует естественные ключи источника. Downstream-таблицы (Athena views, Iceberg, Snowflake external) видят актуальную строку по первичному ключу без дублей.

Сценарии использования

Что строят команды поверх данных в Amazon S3

Стройте управляемый data lake на S3 — сырой и чистый слои Parquet, готовые для Athena, Redshift Spectrum, Snowflake и BigQuery external tables
Запускайте федеративные SQL-запросы в Amazon Athena или Trino прямо по Parquet от Renta — без загрузки в warehouse и дублирования хранения
Подавайте типизированные и партиционированные данные в ML-пайплайны SageMaker, Databricks и Spark
Храните гранулярную историю маркетинга, CRM и биллинга по цене S3 Glacier — при этом данные остаются готовыми к запросам
Наполняйте lakehouse на Iceberg или Delta Lake — Renta отдаёт append-only источники, преобразования делаются сверху
Делитесь данными между AWS-аккаунтами и с внешними партнёрами через bucket policies — без экспортов и дублирующего хранения

Попробовать бесплатноNo credit card required

Сценарии использования Amazon S3 с данными Renta

ШАБЛОНЫ

Быстро начните с этих шаблонных сценариев

Как автоматизировать экспорт Meta Ads в Google BigQuery

Частые вопросы

Запустите data lake на S3 уже сегодня

Бесплатно 7 дней. Карта не нужна.

Автоматический сбор данных. SLA 99,9%.