Um engenheiro de dados deve criar um catálogo de dados corporativo que cubra buckets S3 e bancos de dados RDS, e o catálogo deve incluir metadados de formato de armazenamento. Qual solução exige o menor esforço?

A opção correta é usar um crawler do AWS Glue porque ele foi projetado especificamente para descobrir esquemas e metadados de fontes de dados, como S3 e RDS, e preencher automaticamente o AWS Glue Data Catalog. Os classificadores integrados do Glue Crawler podem detectar formatos de dados comuns (por exemplo, CSV, JSON, Parquet) e armazenar essas informações no catálogo, minimizando o esforço manual. A primeira opção está incorreta porque exige esforço manual significativo para adicionar metadados de formato, o que é ineficiente. A terceira opção, Amazon Macie, foca na descoberta de dados sensíveis e não é a ferramenta principal para construir um catálogo de dados corporativo com metadados de formato de armazenamento. A quarta opção, escrever scripts personalizados, é a que exige mais esforço e manutenção, indo contra o requisito de "menor esforço".