Une entreprise exploite un cluster Amazon Redshift provisionné utilisé pour l'ETL qui prend en charge des analyses critiques. Un cluster Redshift distinct est utilisé par l'équipe commerciale pour la BI. L'équipe commerciale doit accéder aux données du cluster ETL chaque semaine et les joindre à leurs données de cluster BI sans perturber les charges de travail ETL et tout en minimisant l'utilisation des ressources de calcul sur le cluster ETL. Quelle solution répond à ces exigences ?

Le partage de données Redshift permet au cluster BI d'accéder aux données du cluster ETL sans les déplacer, minimisant ainsi l'impact sur les charges de travail ETL et l'utilisation des ressources de calcul du cluster source. Le cluster consommateur peut interroger les données partagées directement et les joindre à ses propres données. Les vues matérialisées et les vues de base de données nécessiteraient un accès direct au cluster ETL, ce qui pourrait perturber les charges de travail et consommer des ressources sur ce cluster. Le déchargement vers S3 puis l'utilisation de Redshift Spectrum introduirait une latence hebdomadaire et une complexité de gestion, et Redshift Spectrum est généralement plus lent pour les jointures complexes que le partage de données direct.