Ein Unternehmen betreibt einen bereitgestellten Amazon Redshift-Cluster, der für ETL verwendet wird und kritische Analysen unterstützt. Ein separater Redshift-Cluster wird vom Vertriebsteam für BI genutzt. Das Vertriebsteam muss wöchentlich auf die Daten des ETL-Clusters zugreifen und diese mit den Daten ihres BI-Clusters verknüpfen, ohne die ETL-Workloads zu stören und gleichzeitig den Rechenaufwand auf dem ETL-Cluster zu minimieren. Welche Lösung erfüllt diese Anforderungen?

Redshift Data Sharing ermöglicht es dem BI-Cluster, direkt auf die Daten des ETL-Clusters zuzugreifen, ohne die Daten physisch zu kopieren oder die Workloads des ETL-Clusters zu beeinträchtigen. Der BI-Cluster fungiert als Consumer und kann die geteilten Daten nahtlos in seine eigenen Abfragen einbinden, was die Anforderungen an die Verknüpfung und Minimierung des Rechenaufwands auf dem ETL-Cluster erfüllt. Materialisierte Ansichten oder Datenbankansichten auf dem ETL-Cluster würden Rechenressourcen des ETL-Clusters verbrauchen, wenn sie aktualisiert oder abgefragt werden, was die ETL-Workloads stören könnte. Das Entladen von Daten nach S3 und die Nutzung von Redshift Spectrum wäre eine Option, erfordert aber eine wöchentliche Datenkopie und zusätzliche Verwaltung, was weniger effizient ist als Data Sharing für diesen Anwendungsfall.