Um engenheiro de dados deve atualizar as regras de qualidade de dados em 1.000 tabelas do AWS Glue Data Catalog devido a requisitos de negócios alterados. Qual abordagem realizará isso com o menor overhead operacional?
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Resposta correta: Crie uma função AWS Lambda que faça uma chamada de API para o AWS Glue Data Quality para fazer as edições..
Por que esta é a resposta
A abordagem mais eficiente e com menor overhead operacional é usar uma função AWS Lambda para fazer chamadas de API diretas ao AWS Glue Data Quality. Isso permite automatizar as atualizações em massa de forma programática, aproveitando a natureza serverless do Lambda para escalar sem gerenciar infraestrutura. Criar um pipeline AWS Glue ETL para cada tabela ou usar um cluster Amazon EMR introduziria um overhead operacional e de custo significativamente maior, pois exigiria a execução de jobs ou clusters para cada atualização, o que é ineficiente para 1.000 tabelas. Editar manualmente pelo AWS Management Console seria impraticável e propenso a erros para um grande volume de tabelas.
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