某个应用程序使用 S3 Standard 存储类将数 TB 的非结构化数据存储在 Amazon S3 存储桶中。数据量每天增长数 GB。公司会查询和分析这些数据，但从不访问超过 1 年的对象。出于合规性考虑，所有数据都必须无限期保留。哪种设计最具成本效益，同时允许对数据进行查询？

正确答案结合了成本效益的数据存储和灵活的查询能力。Amazon Athena 允许直接查询 S3 中的数据，无需加载到数据库，并且与 AWS Glue Data Catalog 结合使用，可以管理和发现数据模式。S3 Glacier Deep Archive 是最具成本效益的存储类之一，适用于需要长期保留但访问频率极低的数据，满足了无限期保留和不访问超过一年对象的合规性要求。 其他选项的不足在于： S3 Select 适用于查询单个对象内部的特定数据，不适合对大量非结构化数据进行复杂分析。 Amazon Redshift Spectrum 确实可以查询 S3 数据，但通常与 Redshift 集群配合使用，可能引入额外成本和管理复杂性，而 Athena 更适合无服务器、按查询付费的场景。 将数据转换为 S3 Intelligent-Tiering 不如 S3 Glacier Deep Archive 成本效益高，因为 Intelligent-Tiering 旨在优化访问模式变化的数据，而本场景明确指出一年后不再访问。