Uma empresa armazena milhões de arquivos JSON de 1 KB com resultados de testes no S3, provenientes de instalações de testes globais. Um engenheiro de dados deve converter esses arquivos para Apache Parquet e carregá-los no Amazon Redshift. O pipeline atual usa AWS Glue para processamento, Step Functions para orquestração e EventBridge para agendamento. Com a adição de mais instalações, o tempo de processamento aumentou. Qual mudança mais reduzirá o tempo de processamento?

A opção de agrupamento de arquivos (file coalescing) do AWS Glue Dynamic Frame é a melhor solução. O processamento de milhões de arquivos pequenos no S3 é ineficiente devido ao overhead de abrir e fechar cada arquivo. O agrupamento de arquivos no Glue combina esses arquivos menores em arquivos maiores antes do processamento, o que melhora significativamente o desempenho e a eficiência do Glue, reduzindo o tempo de processamento. As outras opções são menos eficazes: Usar o Lambda para agrupar arquivos adiciona complexidade e custo, e o Glue já oferece essa funcionalidade de forma mais integrada. O comando COPY do Redshift não processa os arquivos JSON para Parquet e não resolve o problema de desempenho com arquivos pequenos no S3 para o Glue. Usar o Amazon EMR em vez do AWS Glue seria uma mudança de arquitetura mais drástica e não necessariamente mais eficiente para este caso de uso específico, além de introduzir maior complexidade de gerenciamento.