Eine ältere Anwendung erstellt CSV-Dateien und speichert sie in Amazon S3. Eine neue kommerzielle Standardanwendung (COTS) kann komplexe SQL-Abfragen nur für Daten in Amazon Redshift und Amazon S3 ausführen, aber sie kann keine .csv-Dateien verarbeiten. Die ältere Anwendung kann nicht geändert werden. Welche Lösung ermöglicht es der COTS-Anwendung, die Altdaten mit dem GERINGSTEN Betriebsaufwand zu nutzen?

Die korrekte Lösung ist die Verwendung eines AWS Glue ETL-Jobs. AWS Glue ist ein vollständig verwalteter ETL-Dienst, der das Verarbeiten und Laden von Daten in ein Data Warehouse wie Amazon Redshift vereinfacht. Da die COTS-Anwendung SQL-Abfragen auf Daten in Redshift ausführen kann, ist dies der effizienteste Weg, die CSV-Daten nutzbar zu machen. Ein zeitgesteuerter Glue-Job minimiert den Betriebsaufwand, da er serverlos ist und sich automatisch skaliert. Die anderen Optionen sind weniger geeignet: Ein Python-Skript auf EC2 erfordert die Verwaltung von Servern und die Entwicklung einer benutzerdefinierten Lösung, was den Betriebsaufwand erhöht. Die Speicherung in DynamoDB ist nicht ideal, da die COTS-Anwendung keine DynamoDB-Abfragen unterstützt. Ein Amazon EMR-Cluster ist für diese Aufgabe überdimensioniert und teurer im Betrieb als AWS Glue, da EMR-Cluster manuell verwaltet und gestartet werden müssen.