Um varejista usa Amazon Aurora PostgreSQL para transações ao vivo e Amazon Redshift como um data warehouse. Um ETL diário atualiza o Redshift a partir do PostgreSQL. Para reduzir os custos do Redshift, o engenheiro deve manter apenas os dados dos últimos 15 meses no Redshift, arquivar dados históricos e ainda executar análises que combinem dados PostgreSQL ao vivo, dados Redshift atuais e dados históricos arquivados. Quais etapas satisfarão esses requisitos? (Escolha duas.)

A consulta federada do Amazon Redshift permite consultar dados diretamente em um banco de dados PostgreSQL ao vivo, o que satisfaz o requisito de combinar dados PostgreSQL ao vivo com dados do Redshift e históricos. Agendar um trabalho mensal para descarregar dados com mais de 15 meses para o Amazon S3 e configurar o Redshift Spectrum para acessá-los atende à necessidade de arquivar dados históricos e ainda analisá-los, ao mesmo tempo em que reduz os custos do Redshift. O Redshift Spectrum não pode consultar diretamente o PostgreSQL. O S3 Glacier Flexible Retrieval não é adequado para consultas analíticas frequentes e o Redshift Spectrum não o acessa diretamente para consultas. Uma view materializada no Redshift não resolveria a necessidade de consultar dados ao vivo do PostgreSQL ou de arquivar dados históricos fora do Redshift.