Une entreprise utilise un tableau de bord Amazon QuickSight alimenté par des tâches AWS Glue qui traitent les données stockées dans un seul compartiment S3. De nouvelles données sont ajoutées quotidiennement et les requêtes du tableau de bord ralentissent car les tâches AWS Glue prennent plus de temps à s'exécuter. Quelles actions l'ingénieur de données doit-il entreprendre pour accélérer les tâches AWS Glue ? (Choisissez-en deux.)

Partitionner les données dans S3 par année, mois et jour est crucial pour améliorer les performances des tâches AWS Glue. Cela permet à Glue de ne lire que les données pertinentes pour une période donnée, réduisant ainsi la quantité de données scannées et le temps de traitement. Augmenter la taille de l'instance AWS Glue en choisissant un type de worker plus puissant fournit plus de ressources de calcul (CPU, mémoire) aux tâches, ce qui accélère leur exécution, surtout pour les charges de travail intensives. Convertir le schéma en DynamicFrame n'est pas une solution directe pour la performance des tâches. Ajuster la fréquence de planification ne résout pas le problème de lenteur des tâches, mais retarde simplement l'apparition du problème. Modifier le rôle IAM pour un accès complet à S3 n'améliorera pas les performances des tâches, car l'accès est déjà suffisant pour que les tâches s'exécutent, même si elles sont lentes.