客户数据每天以压缩的、按日期分区的文件的形式存储在 S3 中。分析师每月下载、验证数据并将结果上传到 QuickSight。工程师必须在数据发送到 QuickSight 之前自动检查数据质量，并要求操作开销最少。哪种解决方案最合适？

正确答案是每月运行一次 AWS Glue crawler 以更新 AWS Glue Data Catalog，并使用 AWS Glue Data Quality 规则检查数据质量。AWS Glue Data Quality (AWS GLue DQ) 是一种无服务器服务，可以直接在 AWS Glue 中定义、管理和监控数据质量规则，操作开销最小。它能自动评估数据质量，并与 AWS Glue Data Catalog 集成，非常适合定期检查 S3 中按日期分区的数据。其他选项的开销更大或不适合数据质量检查。例如，使用 PySpark DataFrame 需要编写和维护自定义代码，增加了复杂性。Lambda 函数虽然可以运行 Python 脚本，但需要自行管理数据质量逻辑和集成。S3 事件通知和 SQS 队列主要用于事件驱动架构，而 CloudWatch Insights 适用于日志分析，不直接用于评估数据质量。