Uma empresa deseja que um aplicativo armazene dados de funcionários em relacionamentos hierárquicos, exigindo respostas de latência mínima para consultas de alto tráfego e proteção de dados confidenciais. A empresa também precisa receber mensagens de e-mail mensais se alguma informação financeira estiver presente nos dados dos funcionários. Qual combinação de etapas um arquiteto de soluções deve seguir para atender a esses requisitos? (Escolha duas.)

O Amazon DynamoDB é ideal para dados hierárquicos e consultas de baixa latência em alto tráfego devido à sua natureza NoSQL e escalabilidade. Exportar dados para o Amazon S3 mensalmente é uma prática comum para arquivamento ou análise posterior. O Amazon Macie é a ferramenta correta para descobrir dados confidenciais, como informações financeiras, no S3. A integração do Macie com o Amazon EventBridge permite acionar eventos quando dados confidenciais são encontrados, e o Amazon SNS é o serviço apropriado para enviar notificações por e-mail mensalmente, atendendo ao requisito de alerta. As opções incorretas incluem o Amazon Redshift, que é um data warehouse analítico e não otimizado para dados hierárquicos de baixa latência em alto tráfego. O Amazon Athena é para análise de dados no S3 e o QuickSight para visualização, não para armazenamento primário ou detecção de dados confidenciais. A opção de enviar eventos para o AWS Lambda via EventBridge é possível, mas o SNS é mais direto para notificações por e-mail.