Une entreprise de prévisions météorologiques collecte des relevés de température en continu, les agrège dans des fichiers Apache Parquet plus volumineux, chiffre les fichiers à l'aide du chiffrement côté client avec des clés gérées par KMS (CSE-KMS), et les écrit dans un compartiment Amazon S3 avec des préfixes quotidiens. L'entreprise exécute occasionnellement des requêtes SQL pour calculer des moyennes mobiles échantillon pour un jour calendaire spécifique. Quelle est la solution la PLUS rentable pour répondre à ces exigences ?

Amazon Athena est la solution la plus rentable car il s'agit d'un service de requête interactif sans serveur qui permet d'interroger des données directement dans Amazon S3 à l'aide de SQL standard. Il ne facture que les données analysées par les requêtes, ce qui est idéal pour les requêtes occasionnelles. Athena prend en charge les fichiers Parquet et le chiffrement CSE-KMS. Amazon S3 Select est moins adapté car il est conçu pour extraire des sous-ensembles de données à partir d'objets S3, pas pour des requêtes SQL complexes sur des jeux de données agrégés. Amazon Redshift Spectrum est une option viable mais potentiellement plus coûteuse en raison des frais de cluster Redshift sous-jacents, même si les requêtes sont occasionnelles. Amazon EMR Serverless avec SparkSQL est également une option puissante, mais peut être plus cher pour des requêtes occasionnelles en raison des coûts de calcul et de la complexité de gestion par rapport à Athena.