一家金融公司计划构建一个数据网格（data mesh），该网格必须包含集中的治理、分析和访问控制。他们将使用 AWS Glue 进行数据目录和 ETL。他们应该使用哪对 AWS 服务来实现数据网格？（选择两项）

正确答案是 Amazon S3 和 Amazon Athena，以及 AWS Lake Formation。 Amazon S3 是构建数据湖的理想选择，它提供高可扩展性、持久性和成本效益的数据存储，非常适合数据网格中的数据产品存储。Amazon Athena 是一种交互式查询服务，可以直接查询 S3 中的数据，无需预置服务器，非常适合数据网格中的分析需求。 AWS Lake Formation 提供集中的数据治理、安全和访问控制，可以与 AWS Glue 数据目录集成，统一管理数据网格中的所有数据产品，并精细控制不同数据域的访问权限，这正是金融公司所需要的。 其他选项不完全符合要求： Amazon Aurora 和 Amazon RDS 是关系型数据库，不适合作为数据网格中大规模非结构化和半结构化数据的存储层。 Amazon Redshift 预置集群和 Amazon EMR 需要管理和维护，而 Athena 是无服务器的，更符合数据网格的敏捷性要求。 AWS Glue DataBrew 主要用于数据准备和清洗，不提供集中的治理和访问控制功能。