Una aplicación expone una API que devuelve métricas de carga de trabajo. La empresa debe recopilar, analizar y visualizar esas métricas a escala para identificar problemas. ¿Qué conjunto de acciones satisfará estos requisitos? (Elija tres.)

La primera acción correcta establece un mecanismo para recopilar las métricas. EventBridge programa una función Lambda para llamar a la API y almacenar los datos en S3, que es un almacenamiento escalable y rentable para datos sin procesar. La segunda acción correcta, ejecutar un AWS Glue crawler, es esencial para catalogar los datos almacenados en S3, permitiendo que Athena los consulte como tablas. Esto prepara los datos para el análisis. La tercera acción correcta, crear conjuntos de datos de QuickSight a partir de las vistas de Athena, permite la visualización de los datos en un panel interactivo, cumpliendo el requisito de analizar y visualizar. Las opciones incorrectas fallan en la escalabilidad o en la integración adecuada de los servicios. Escribir directamente a DynamoDB para métricas de carga de trabajo puede ser costoso y menos eficiente para el análisis ad-hoc que S3/Athena. Un Glue crawler no se adjunta directamente a un DynamoDB stream. Un panel de CloudWatch con widgets personalizados que invocan funciones Lambda para consultar Athena es una solución más compleja y menos directa para la visualización que QuickSight.