Uma empresa usa um painel do Amazon QuickSight alimentado por jobs do AWS Glue que processam dados armazenados em um único bucket S3. Novos dados são adicionados diariamente, e as consultas do painel estão lentas porque os jobs do AWS Glue estão demorando mais para serem executados. Quais ações o engenheiro de dados deve tomar para acelerar os jobs do AWS Glue? (Escolha duas.)

Particionar os dados no S3 (por ano, mês e dia) melhora o desempenho dos jobs do AWS Glue e do QuickSight, pois permite que as consultas leiam apenas os dados relevantes, reduzindo a quantidade de dados a serem processados. Aumentar o tamanho da instância do AWS Glue (escalando o tipo de worker) fornece mais recursos computacionais (CPU e memória) para os jobs, acelerando sua execução. Converter para DynamicFrame não garante aceleração; ajustar a frequência de agendamento não acelera o job em si, apenas o executa menos vezes; e modificar a função IAM para acesso total ao S3 é uma má prática de segurança e não impacta diretamente o desempenho.