Sie müssen historische JSON-formatierte Protokolle, die in Amazon S3 gespeichert sind, von 10 Lambda-Funktionen nach Fehlermeldungen durchsuchen. Fehlerwerte können unter verschiedenen Feldern erscheinen, aber alle Fehlerzeichenfolgen beginnen mit demselben Präfix. Welche Methode ist die betrieblich effizienteste, um diese Protokolldateien zu analysieren?
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Richtige Antwort: Erstellen Sie einen AWS Glue ETL-Job, um die Protokolldateien in S3 zu katalogisieren/indizieren, und führen Sie dann SQL-Abfragen mit Amazon Athena aus, um die Fehler zu finden..
Warum dies die Antwort ist
Die effizienteste Methode ist die Verwendung von AWS Glue und Amazon Athena. AWS Glue kann die historischen JSON-Protokolle in S3 katalogisieren und indizieren, was Athena ermöglicht, SQL-Abfragen direkt auf den Daten auszuführen. Dies ist ideal für große Mengen historischer Daten, da Athena nur die abgefragten Daten scannt und somit kosteneffizient ist. S3 Select ist für das Abfragen einzelner Objekte optimiert, aber nicht für die Suche über 10 Lambda-Funktionen und viele Protokolldateien hinweg. CloudWatch Logs Insights ist für Protokolle in CloudWatch Logs gedacht, nicht direkt für historische Protokolle in S3. CloudWatch Contributor Insights ist für die Analyse von Top-N-Beitragenden und nicht für Ad-hoc-Fehlersuchen über historische Daten in S3 konzipiert.
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