Une entreprise agrège des données provenant de plusieurs stockages AWS et tiers dans un entrepôt de données central pour l'analyse. Les analystes ont besoin de réponses rapides aux requêtes et utilisent Amazon QuickSight en mode de requête directe. Les requêtes sont généralement exécutées quelques heures par jour avec des pics imprévisibles. Quelle option offre les performances requises avec le moins de frais opérationnels ?

Amazon Redshift Serverless est la solution la plus appropriée car elle offre des performances élevées pour les requêtes ad hoc et les pics imprévisibles, tout en minimisant les frais opérationnels. Il s'adapte automatiquement à la charge de travail, éliminant le besoin de provisionner et de gérer des clusters, ce qui est idéal pour des périodes d'utilisation intermittentes. Le stockage géré Redshift (RMS) permet de séparer le calcul du stockage, optimisant ainsi les coûts. Amazon Athena est une option de requête sans serveur, mais elle est généralement plus lente que Redshift pour les requêtes complexes sur de grands ensembles de données, ce qui pourrait ne pas répondre aux besoins de "réponses rapides". Les clusters provisionnés Amazon Redshift nécessitent une gestion continue et ne sont pas optimaux pour des charges de travail avec des pics imprévisibles, car ils entraînent des coûts pour les ressources inutilisées. Amazon Aurora PostgreSQL est une base de données relationnelle transactionnelle, non un entrepôt de données analytique, et ne serait pas adaptée pour l'agrégation de grands volumes de données et les requêtes analytiques complexes.