Um aplicativo gera eventos de log a 10 Hz, cada evento contendo cinco métricas diferentes, produzindo um alto volume de dados. O aplicativo gravará logs no Amazon Timestream e executará uma consulta diária na tabela. Qual combinação de etapas oferece o desempenho de consulta mais rápido? (Escolha três.)

Usar gravações em lote (batch writes) é crucial para o desempenho, pois reduz a sobrecarga de rede e o número de chamadas de API, otimizando a ingestão de alto volume de dados. Armazenar cada log como um registro de múltiplas medidas é eficiente porque agrupa as cinco métricas relacionadas de um único evento de log em um único registro, o que melhora o desempenho da consulta ao evitar junções ou leituras múltiplas para um mesmo evento. Definir o período de retenção do memory-store para ser menor do que o do magnetic-store é uma prática recomendada, pois o memory-store é otimizado para consultas rápidas de dados recentes, enquanto o magnetic-store é mais econômico para armazenamento de longo prazo de dados mais antigos. Gravar cada evento individualmente aumentaria a latência e o custo. Armazenar cada log como uma medida única seria menos eficiente para consultas que precisam de todas as métricas do evento. Definir o memory-store maior que o magnetic-store seria ineficiente em termos de custo e não otimizaria o acesso a dados recentes.