Un ingeniero de datos debe limpiar y preparar varios terabytes de datos sin procesar que residen en Amazon S3, luego cargar los datos procesados en Amazon Redshift para análisis. Los analistas de datos requieren la capacidad de ejecutar consultas complejas. La solución debe eliminar la necesidad de complejos pipelines de ETL y evitar la gestión de infraestructura. ¿Qué enfoque proporciona la funcionalidad requerida con la MENOR sobrecarga operativa?

La opción correcta minimiza la sobrecarga operativa y cumple con los requisitos. AWS Glue DataBrew es un servicio sin servidor para limpiar y normalizar datos, eliminando la gestión de infraestructura. AWS Glue es un servicio ETL sin servidor que puede cargar los datos procesados en Amazon Redshift de manera eficiente. Amazon Redshift es un almacén de datos diseñado para consultas complejas. La opción de Amazon EMR requiere la gestión de clústeres. La opción de AWS Lambda puede ser costosa y compleja para terabytes de datos, y Kinesis Data Firehose es más para streaming. La opción de AWS Glue con AWS DMS para la carga es menos eficiente que usar AWS Glue directamente para ETL, y Redshift Spectrum es para consultar datos en S3, no para datos cargados en Redshift.