À l'aide d'AWS Glue, un ingénieur doit transformer plusieurs fichiers de séries chronologiques similaires provenant d'un fournisseur au format requis par l'algorithme de prévision SageMaker DeepAR et les compresser pour réduire les coûts de stockage. Quelle approche répond à ces exigences ?

L'approche correcte consiste à utiliser XZ pour convertir les fichiers au format Apache Parquet et les compresser. SageMaker DeepAR peut consommer des données au format Parquet, qui est un format de stockage de données en colonnes optimisé pour l'analyse et la compression. XZ est un algorithme de compression puissant qui permet de réduire efficacement la taille des fichiers, ce qui diminue les coûts de stockage. Les autres options sont moins optimales : Snappy est un algorithme de compression rapide mais moins efficace que XZ en termes de taux de compression. RecordIO-Protobuf n'est pas le format le plus courant ni le plus efficace pour les séries chronologiques avec DeepAR comparé à Parquet. XZ avec RecordIO-Protobuf : Bien que XZ soit une bonne compression, RecordIO-Protobuf n'est pas le format privilégié pour DeepAR. Gzip avec Apache Parquet : Gzip est une compression courante, mais XZ offre généralement de meilleurs taux de compression pour Parquet, ce qui est crucial pour la réduction des coûts de stockage.