Une entreprise migre des bases de données SQL Server d'EC2 vers Amazon RDS for SQL Server. Jusqu'à la fin de la migration, l'équipe d'analyse doit exporter quotidiennement de grands éléments de données joints au format Apache Parquet vers Amazon S3. Quelle est la solution la PLUS efficace sur le plan opérationnel ?

La solution la plus efficace sur le plan opérationnel est de créer une vue SQL sur les bases de données SQL Server EC2 pour simplifier la sélection des données jointes. Ensuite, un job AWS Glue peut se connecter directement à cette vue, extraire les données, les convertir au format Parquet et les charger dans S3. AWS Glue est un service ETL sans serveur et géré, ce qui réduit la charge opérationnelle de maintenance de l'infrastructure. L'option d'utiliser SQL Server Agent et Lambda pour la conversion CSV vers Parquet introduit une étape de transformation supplémentaire et une gestion de code Lambda, augmentant la complexité. L'utilisation d'un crawler AWS Glue pour lire la vue est inutile car le job Glue peut lire directement la vue sans crawler préalable pour ce cas d'usage. L'option Lambda avec JDBC est moins efficace pour de grands volumes de données en raison des limitations de temps d'exécution et de mémoire de Lambda, et nécessite plus de code personnalisé.