Une entreprise de vente de voitures reçoit quotidiennement des fichiers compressés (jusqu'à 5 Ko chacun) de la part de ses fournisseurs vers Amazon S3, contenant de nouvelles annonces. L'entreprise souhaite une visibilité quasi en temps réel des nouvelles annonces, un workflow de traitement automatisé pour alimenter un tableau de bord, et la possibilité d'exécuter des requêtes ponctuelles et des analyses à grande échelle, le tout de la manière la plus rentable possible. Quelle est la meilleure solution ?

La solution correcte est la plus rentable et la plus adaptée aux exigences. AWS Glue est un service ETL sans serveur qui peut traiter efficacement les fichiers entrants sans gérer d'infrastructure. Les notifications d'événements S3 déclenchant AWS Lambda sont un moyen très efficace et peu coûteux d'orchestrer le workflow en quasi temps réel, car Lambda ne coûte que lorsqu'il s'exécute. Amazon Athena permet d'exécuter des requêtes ad hoc directement sur les données S3 sans provisionner de serveurs, ce qui est très rentable. Amazon QuickSight est un service de BI basé sur le cloud pour les tableaux de bord. Les autres options sont moins optimales. L'utilisation d'Amazon EMR (même provisionné) ou d'Amazon Redshift Spectrum pour des fichiers de 5 Ko est excessive et coûteuse. OpenSearch Service n'est pas le choix le plus rentable pour les tableaux de bord et l'analyse à grande échelle par rapport à QuickSight et Athena combinés pour ce cas d'utilisation.