Uma empresa de e-commerce possui vários sistemas operacionais na AWS, cada um com um banco de dados relacional compatível com JDBC que armazena o estado de processamento mais recente. A equipe de operações precisa de visibilidade horária dos pedidos em todo o fluxo de trabalho de atendimento. Qual abordagem oferece isso com o menor esforço de desenvolvimento?

A abordagem correta utiliza AWS Glue para ETL e Amazon Redshift para armazenamento analítico, combinando-os com Amazon QuickSight para visualização. O AWS Glue é um serviço ETL sem servidor que simplifica a ingestão de dados de diversas fontes, incluindo bancos de dados JDBC, para um data warehouse como o Redshift. O Amazon Redshift é otimizado para consultas analíticas complexas sobre grandes volumes de dados, ideal para relatórios horários. O Amazon QuickSight é uma ferramenta de BI que se integra nativamente ao Redshift, permitindo a criação de painéis interativos com baixo esforço de desenvolvimento. As opções que usam Amazon DynamoDB são menos adequadas para análises complexas e relatórios ad-hoc, pois o DynamoDB é um banco de dados NoSQL otimizado para workloads transacionais de alta performance e baixa latência, não para data warehousing. O AWS DMS é mais focado em migração de bancos de dados ou replicação contínua (CDC), o que adicionaria complexidade desnecessária para este caso de uso de ingestão e análise horária.