AdView Inc. möchte einen einzigen SageMaker Data Wrangler-Flow erstellen, der eine S3-CSV-Datei mit Kampagnenprotokollen mit einer Redshift-Tabelle von Kundenprofilen verbindet und dann den bereinigten, verbundenen Datensatz nach Parquet exportiert. Der Redshift-Cluster befindet sich in einem privaten Subnetz. Was ist die richtige Abfolge von Aktionen, um dies in Data Wrangler zu implementieren und gleichzeitig Konnektivität und Korrektheit sicherzustellen?

Die korrekte Option beschreibt den standardmäßigen und sicheren Weg, um Data Wrangler mit einer privaten Redshift-Instanz zu verbinden. Data Wrangler kann direkt aus S3 und Redshift lesen. Für den Zugriff auf eine private Redshift-Instanz muss Data Wrangler in einer VPC konfiguriert werden, die Konnektivität zum Redshift-Cluster über Subnetze und Sicherheitsgruppen ermöglicht. Die IAM-Rolle benötigt Berechtigungen für S3 und Redshift. Die zweite Option ist falsch, da Data Wrangler keinen Redshift-Datenbank-Proxy erstellt und VPC-Konfigurationen für private Netzwerke erforderlich sind. Die dritte Option ist ineffizient und umgeht Data Wrangler unnötig; Data Wrangler ist für solche Joins konzipiert. Die vierte Option ist falsch, da Data Wrangler Joins selbst durchführen kann und nicht einfach Abfragen an Redshift weiterleitet, insbesondere nicht ohne entsprechende Netzwerk- und Anmeldeinformationskonfigurationen.