Uma empresa de previsão do tempo coleta leituras contínuas de temperatura, as agrega em arquivos Apache Parquet maiores, criptografa os arquivos usando criptografia do lado do cliente com chaves gerenciadas pelo KMS (CSE-KMS) e os grava em um bucket Amazon S3 em prefixos diários. A empresa ocasionalmente executa consultas SQL para calcular médias móveis de amostra para um dia de calendário específico. Qual solução é a MAIS econômica para atender a esses requisitos?

A solução mais econômica é o Amazon Athena. Ele é um serviço de consulta interativa sem servidor que permite analisar dados diretamente no Amazon S3 usando SQL padrão. O Athena suporta o formato Apache Parquet e a criptografia do lado do cliente com chaves KMS (CSE-KMS), atendendo aos requisitos técnicos. Por ser sem servidor, você paga apenas pelas consultas executadas, o que é ideal para consultas ocasionais, tornando-o altamente econômico. O Amazon S3 Select é menos adequado porque é otimizado para filtrar dados dentro de um único objeto e não para consultas complexas ou agregações em múltiplos arquivos Parquet, como médias móveis. O Amazon Redshift com Redshift Spectrum é uma opção poderosa, mas geralmente mais cara para cargas de trabalho de consulta ocasionais, pois envolve o provisionamento de um cluster Redshift, mesmo que o Spectrum permita consultar dados no S3. O Amazon EMR Serverless com Apache SparkSQL é uma solução robusta para processamento de big data, mas pode ser mais complexo e potencialmente mais caro para o caso de uso específico de consultas SQL ocasionais em comparação com o Athena, que é otimizado para essa finalidade.