Uma empresa de segurança armazena dados IoT JSON no Amazon S3, onde o esquema pode mudar entre as atualizações de firmware do dispositivo. A equipe de análise precisa de um catálogo de dados para indexar esses dados. Qual é a solução mais econômica para fornecer um catálogo e lidar com esquemas em evolução?

A opção correta é a mais econômica e eficiente para o cenário. O AWS Glue Data Catalog indexa os dados no S3, e o AWS Glue Schema Registry gerencia as mudanças de esquema do JSON, que são comuns em dados IoT. Uma workload do AWS Glue pode orquestrar a ingestão e transformação para o Amazon Redshift Serverless, que é um data warehouse escalável e sem servidor, otimizado para análise. As outras opções são menos adequadas: Um cluster provisionado do Amazon Redshift é mais caro e exige gerenciamento. O Redshift Spectrum pode ser usado, mas a ingestão via procedimentos armazenados não lida bem com esquemas em evolução. O Amazon Athena explora dados no S3, mas não oferece um mecanismo robusto para gerenciar e aplicar esquemas em evolução de forma automatizada para ingestão contínua em um data warehouse. Usar UDFs do Lambda e Step Functions para orquestração é uma solução mais complexa e potencialmente mais cara do que uma workload do Glue para o mesmo propósito de ingestão.