Ein Autohandelsunternehmen erhält täglich Uploads von Anbietern als komprimierte Dateien (jeweils bis zu 5 KB) in Amazon S3, die neue Angebote enthalten. Das Unternehmen möchte nahezu in Echtzeit Einblick in neue Angebote erhalten, einen automatisierten Verarbeitungsworkflow zur Speisung eines Dashboards implementieren und die Möglichkeit haben, einmalige Abfragen und Analysen in großem Umfang durchzuführen, und das alles auf die kostengünstigste Weise. Welche Lösung ist die am besten geeignete?

Die korrekte Lösung ist die kostengünstigste und effizienteste für die gegebenen Anforderungen. AWS Glue ist ideal für die Verarbeitung der eingehenden Dateien, da es ein serverloser ETL-Dienst ist, der sich gut für kleine, häufige Uploads eignet. S3 Event Notifications in Kombination mit AWS Lambda ermöglichen eine nahezu Echtzeit-Verarbeitung und Workflow-Orchestrierung ohne die Notwendigkeit, dedizierte Server zu betreiben. Amazon Athena ist perfekt für einmalige Abfragen und Analysen, da es serverlos ist und nur für die tatsächlich verarbeiteten Daten bezahlt wird. Amazon QuickSight bietet eine kostengünstige und leistungsstarke Lösung für Dashboards. Die anderen Optionen sind weniger geeignet: Ein Amazon EMR-Cluster wäre für kleine Dateien und die Anforderung an Kosteneffizienz überdimensioniert und teuer. Ein bereitgestellter EMR-Cluster ist ebenfalls zu teuer und nicht serverlos. Amazon Redshift Spectrum ist eine gute Option für Analysen, aber die Kombination mit OpenSearch Dashboards könnte komplexer sein als QuickSight, und die gesamte Lösung ist möglicherweise nicht so kosteneffizient wie die serverlose Option.