Uma empresa recebe 2 GB de registros de transações de vendas diariamente em um banco de dados MySQL e tem 100 GB de oportunidades de vendas armazenadas no Salesforce. A empresa deseja um processo noturno para correlacionar os dois conjuntos de dados com o mínimo de sobrecarga operacional. Qual solução atende a esse requisito?

A solução correta utiliza o Amazon AppFlow para integrar dados do Salesforce de forma nativa e sem código, e o AWS Glue para extrair, transformar e carregar (ETL) dados do MySQL, que é ideal para grandes volumes de dados e transformações complexas. A correlação dos dados pode ser feita dentro do AWS Glue. O AWS Step Functions é a escolha ideal para orquestrar fluxos de trabalho complexos e orientados a eventos, garantindo a execução noturna e a resiliência do processo com o mínimo de sobrecarga operacional. As outras opções são menos eficientes ou adequadas: Usar AWS Lambda para correlacionar grandes volumes de dados (2 GB diários e 100 GB históricos) pode ser caro e complexo de gerenciar devido aos limites de tempo e memória. O Amazon MWAA é uma boa ferramenta de orquestração, mas o Step Functions é mais adequado para fluxos de trabalho orientados a eventos e menos complexos em termos de infraestrutura. O Amazon Kinesis Data Streams e o Amazon Managed Service for Apache Flink são mais voltados para processamento de dados em tempo real, o que não é o requisito para um processo noturno.