Ein Dateningenieur erstellt eine stündliche AWS Glue ETL-Pipeline, die Daten aus Amazon RDS und MongoDB liest, transformiert und in Amazon Redshift lädt. Welche Kombination von Aktionen erreicht dies mit dem geringsten Betriebsaufwand? (Wählen Sie zwei.)

Die Konfiguration eines AWS Glue-Triggers ist die effektivste Methode, um ETL-Jobs stündlich auszuführen, da Trigger direkt in AWS Glue integriert sind und eine einfache Zeitplanung ermöglichen, was den Betriebsaufwand minimiert. AWS Glue-Verbindungen sind unerlässlich, um die Konnektivität zu Datenquellen wie Amazon RDS und MongoDB sowie zum Ziel Amazon Redshift herzustellen. Dies ist eine grundlegende Anforderung für jede ETL-Pipeline in AWS Glue. Die Verwendung von AWS Lambda-Funktionen zur Planung wäre komplexer und würde zusätzlichen Verwaltungsaufwand bedeuten, da Lambda-Funktionen selbst getriggert werden müssten. AWS Glue DataBrew dient der Datenbereinigung und -aufbereitung, ist aber keine Methode zur Planung oder Verbindung. Die Redshift Data API könnte zwar zum Laden von Daten verwendet werden, aber AWS Glue bietet bereits integrierte Konnektoren und Methoden zum Laden in Redshift, was den Prozess vereinfacht und den Betriebsaufwand reduziert.