Une entreprise de marketing diffuse des événements de flux de clics vers Kinesis Data Firehose et les stocke dans Amazon S3. Elle prévoit de créer des tableaux de bord dans Amazon QuickSight pour des centaines d'utilisateurs de différents départements et a besoin d'une solution évolutive et rentable avec des mises à jour quotidiennes. Quelle combinaison d'étapes répond à ces exigences de la manière la plus économique ? (Choisissez-en deux.)

L'utilisation d'Amazon Athena pour interroger les données de flux de clics directement dans S3 est rentable car elle est sans serveur et vous ne payez que pour les requêtes exécutées. Cela évite les coûts d'infrastructure d'un entrepôt de données comme Redshift, qui serait surdimensionné pour des mises à jour quotidiennes et des centaines d'utilisateurs. L'accès aux données via QuickSight SPICE avec un rafraîchissement quotidien est optimal pour la performance et la rentabilité. SPICE met en cache les données, offrant des tableaux de bord rapides pour de nombreux utilisateurs sans surcharger la source de données sous-jacente (Athena), et le rafraîchissement quotidien répond aux exigences de mise à jour. Amazon S3 Analytics est principalement pour l'analyse des journaux d'accès S3, pas pour l'interrogation de données brutes pour des tableaux de bord. Les requêtes SQL directes QuickSight seraient lentes et coûteuses pour des centaines d'utilisateurs interrogeant directement Athena à chaque interaction.