Uma empresa centraliza os logs de fluxo da VPC de muitas contas em um único bucket S3. Os logs são armazenados como arquivos de texto compactados com gzip e devem ser retidos indefinidamente. Analistas executam consultas ad hoc do Athena nesses logs, mas o desempenho da consulta está degradando à medida que o volume de logs cresce. Você deve melhorar o desempenho da consulta e reduzir o uso de armazenamento. Qual mudança proporcionará a MAIOR melhoria de desempenho?

A reconfiguração para o formato Apache Parquet com particionamento por hora oferece a maior melhoria. Parquet é um formato de armazenamento colunar otimizado para consultas analíticas, reduzindo drasticamente a quantidade de dados que o Athena precisa ler e processar, o que melhora o desempenho e reduz os custos de armazenamento. O particionamento por hora permite que o Athena ignore grandes volumes de dados irrelevantes para uma consulta específica. Descompactar e recompactar com bzip2 (primeira opção) não aborda a ineficiência do formato de linha e ainda exige processamento. Habilitar o S3 Transfer Acceleration e mover para Intelligent-Tiering (segunda opção) melhora o upload e o custo de armazenamento, mas não o desempenho da consulta Athena. Um novo workgroup do Athena (quarta opção) não otimiza a forma como os dados são armazenados ou consultados.