Una empresa ejecuta una pipeline ETL diaria implementada como scripts de Python en una instancia grande de EC2 para limpiar, transformar, enriquecer y comprimir terabytes de datos de interacción de usuario almacenados en S3. El proceso tarda más de 20 horas y quieren migrar de EC2 a una solución gestionada y sin servidor con un esfuerzo de desarrollo mínimo. ¿Qué enfoque cumple estos requisitos?

La opción correcta es crear un trabajo de AWS Glue, convertir los scripts a PySpark y ejecutar el trabajo de Glue. AWS Glue es un servicio ETL sin servidor y completamente gestionado que escala automáticamente para procesar grandes volúmenes de datos. Al convertir los scripts de Python existentes a PySpark, se aprovecha la capacidad de procesamiento distribuido de Glue, lo que reduce significativamente el tiempo de ejecución de 20 horas. Además, Glue se integra directamente con S3 y permite almacenar los resultados fácilmente. Cargar datos en Amazon Redshift y usar SQL no es ideal porque Redshift es un almacén de datos, no un servicio ETL sin servidor para procesamiento de datos crudos, y requeriría reescribir la lógica de Python a SQL. Cargar datos en Amazon DynamoDB no es adecuado para terabytes de datos de interacción de usuario que requieren ETL complejo, ya que DynamoDB es una base de datos NoSQL de clave-valor, no un motor de procesamiento de datos a gran escala. Implementar cada script como una función AWS Lambda separada no es eficiente para terabytes de datos, ya que Lambda tiene límites de tiempo de ejecución y memoria que lo hacen inadecuado para tareas ETL de larga duración y gran volumen.