某个应用程序公开了一个返回工作负载指标的 API。公司必须大规模收集、分析和可视化这些指标，以识别问题。哪组操作能满足这些要求？（选择三项。）

此解决方案通过 EventBridge 规则定期触发 Lambda 函数来调用 API 收集指标，并将原始数据存储在 Amazon S3 中，这是一种经济高效且可扩展的存储方案。AWS Glue 爬网程序用于发现 S3 中的数据结构并创建元数据目录，使 Amazon Athena 能够使用标准 SQL 查询这些数据。最后，Amazon QuickSight 可以连接到 Athena 视图，创建数据集并构建交互式仪表板，实现指标的可视化和分析。 将指标数据写入 DynamoDB 表（选项二）会增加成本和复杂性，因为 DynamoDB 更适用于事务性工作负载而非大规模分析。将 Glue 爬网程序附加到 DynamoDB 流（选项四）不适用于直接编目 S3 中的文件，且 DynamoDB 流主要用于捕获表更改。使用 CloudWatch 控制面板的自定义小组件直接调用 Lambda 函数查询 Athena 视图（选项六）虽然可行，但 QuickSight 提供了更强大的BI和可视化功能，更适合大规模数据分析和仪表板构建。