Una empresa utiliza un panel de Amazon QuickSight alimentado por trabajos de AWS Glue que procesan datos almacenados en un único bucket de S3. Se añaden nuevos datos diariamente y las consultas del panel se están ralentizando porque los trabajos de AWS Glue tardan más en ejecutarse. ¿Qué acciones debería tomar el ingeniero de datos para acelerar los trabajos de AWS Glue? (Elija dos)

Particionar los datos en S3 (por ejemplo, por año, mes, día) reduce la cantidad de datos que AWS Glue debe escanear para cada ejecución del trabajo, lo que acelera significativamente el procesamiento. Aumentar el tamaño de la instancia de AWS Glue escalando el tipo de worker proporciona más recursos computacionales (CPU y memoria) para que los trabajos se ejecuten más rápido. La conversión a DynamicFrame es una optimización de datos, no de rendimiento del trabajo. Ajustar la frecuencia de programación no acelera el trabajo en sí, solo cambia cuándo se ejecuta. Modificar el rol de IAM para acceso completo a S3 no mejora el rendimiento, solo la autorización.