Uma empresa financeira planeja construir uma malha de dados (data mesh) que deve incluir governança centralizada, análise e controle de acesso. Eles usarão o AWS Glue para o catálogo de dados e ETL. Qual par de serviços AWS eles devem usar para implementar a malha de dados? (Escolha duas.)

A arquitetura de malha de dados (data mesh) com governança centralizada, análise e controle de acesso é bem suportada pelo Amazon S3 para armazenamento de dados e pelo AWS Lake Formation para governança e controle de acesso. O S3 oferece armazenamento escalável e econômico para o data lake subjacente à malha de dados. O Lake Formation centraliza a segurança, permissões e auditoria para todos os dados no data lake, o que é crucial para a governança de uma malha de dados. O Amazon Athena é ideal para análise de dados ad-hoc e interativa diretamente no S3, sem a necessidade de provisionar servidores. As opções incorretas são: Amazon Aurora e Amazon Redshift: Aurora é um banco de dados relacional transacional, não ideal para armazenamento de data lake. Redshift é um data warehouse, que pode ser usado para análise, mas não é a opção mais flexível para a camada de data lake de uma malha de dados. AWS Glue DataBrew: É uma ferramenta de preparação de dados, não de governança centralizada ou controle de acesso. Amazon RDS e Amazon EMR: RDS é um banco de dados relacional, não adequado para armazenamento de data lake. EMR é uma plataforma de big data, que pode ser usada para análise, mas o Athena é frequentemente mais simples para consultas interativas no S3.