Ein Einzelhandelsunternehmen verwendet AWS Glue ETL zur Verarbeitung von Kundenbestelldaten und muss benutzerdefinierte Validierungsregeln durchsetzen, um die Korrektheit und Konsistenz sicherzustellen. Welche Lösung erfüllt diese Anforderung?

Die korrekte Antwort ist, benutzerdefinierte AWS Glue Data Quality-Regelsätze zu erstellen. AWS Glue Data Quality ermöglicht es Ihnen, spezifische Datenqualitätsregeln zu definieren und anzuwenden, um die Korrektheit und Konsistenz der Daten während des ETL-Prozesses zu überprüfen. Dies ist ideal für benutzerdefinierte Validierungsanforderungen. AWS Glue Job Bookmarks verfolgen den Zustand von ETL-Jobs, um nur neue oder geänderte Daten zu verarbeiten, sind aber nicht für die Durchsetzung von Datenqualitätsregeln konzipiert. Die integrierten AWS Glue Data Quality-Transformationen bieten Standardprüfungen, reichen aber nicht aus, um benutzerdefinierte Validierungsregeln zu implementieren. Der AWS Glue Data Catalog dient der Speicherung von Metadaten und Schemainformationen, führt aber keine Datenqualitätsprüfungen durch.