Ein Unternehmen hat 100 GB CSV-Protokolldateien in S3. SQL-Entwickler müssen die Daten abfragen, Diagramme zur Visualisierung erstellen und Metadaten aus den CSV-Dateien mit minimalem Aufwand automatisch speichern. Welche Kombination von Schritten (wählen Sie drei) erfüllt diese Anforderungen mit dem geringsten Arbeitsaufwand?

Die Anforderungen umfassen das Abfragen von CSV-Daten in S3, das Erstellen von Visualisierungen und das Speichern von Metadaten mit minimalem Aufwand. Amazon Athena ist ideal zum Abfragen von Daten direkt in S3 ohne Servermanagement. Der AWS Glue Data Catalog speichert automatisch Metadaten (Schema, Speicherort) für die CSV-Dateien, die von Athena genutzt werden können, und minimiert so den manuellen Aufwand. Amazon QuickSight ist ein Business-Intelligence-Service, der sich nahtlos mit Athena integrieren lässt, um Visualisierungen und Diagramme zu erstellen. Falsche Optionen: AWS X-Ray ist für die Analyse von Anwendungs-Traces gedacht, nicht für die Visualisierung von Protokolldaten. Amazon Redshift ist ein Data Warehouse für strukturierte Daten und wäre für 100 GB CSV-Dateien in S3 überdimensioniert und mit höherem Verwaltungsaufwand verbunden. Amazon DynamoDB ist eine NoSQL-Datenbank und keine geeignete Lösung für die Speicherung von Metadaten für S3-Objekte; der Glue Data Catalog ist hierfür die spezialisierte und automatisierte Lösung.