Un ingénieur de données doit mettre à jour les règles de qualité des données sur 1 000 tables AWS Glue Data Catalog en raison de l'évolution des exigences métier. Quelle approche permettra d'y parvenir avec le moins de frais opérationnels ?
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Bonne réponse : Créer une fonction AWS Lambda qui effectue un appel d'API à AWS Glue Data Quality pour effectuer les modifications..
Pourquoi c'est la réponse
L'approche la plus efficace consiste à utiliser une fonction AWS Lambda pour effectuer des appels d'API à AWS Glue Data Quality. Cette méthode est hautement automatisable et scalable, permettant de modifier les règles de qualité des données pour un grand nombre de tables (1 000 dans ce cas) avec un minimum d'intervention manuelle et de frais opérationnels. AWS Lambda est sans serveur, ce qui réduit la gestion de l'infrastructure. Créer un pipeline AWS Glue ETL pour chaque table est inefficace et génère des frais opérationnels élevés. Un cluster Amazon EMR est une solution surdimensionnée et coûteuse pour cette tâche spécifique, car elle implique principalement des appels d'API et non un traitement de données intensif. Utiliser la console de gestion AWS est impraticable et sujet aux erreurs pour 1 000 tables.
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