Uma empresa tem 100 GB de arquivos de log CSV no S3. Desenvolvedores SQL precisam consultar os dados, criar gráficos para visualização e armazenar automaticamente metadados dos CSVs com o mínimo de esforço. Qual combinação de etapas (escolha três) atende a essas necessidades com o menor trabalho?

A combinação correta de serviços AWS para essa necessidade é Amazon Athena, AWS Glue Data Catalog e Amazon QuickSight. O Amazon Athena permite consultar diretamente os arquivos CSV no S3 usando SQL padrão, sem a necessidade de provisionar ou gerenciar servidores. O AWS Glue Data Catalog é ideal para armazenar e persistir automaticamente os metadados (esquema) dos arquivos CSV, integrando-se perfeitamente com o Athena. O Amazon QuickSight é uma ferramenta de BI que pode se conectar ao Athena para criar visualizações e gráficos a partir dos dados consultados. Filtrar dados com AWS X-Ray está incorreto, pois o X-Ray é para rastreamento de aplicações distribuídas, não para filtragem ou visualização de logs. Usar o Amazon Redshift seria um exagero e mais complexo, pois exigiria o carregamento dos dados para um data warehouse, em vez de consultá-los diretamente no S3. O Amazon DynamoDB não é adequado para armazenar metadados de esquemas de arquivos CSV; ele é um banco de dados NoSQL de chave-valor.