Un architetto di soluzioni gestisce un'applicazione di analisi che memorizza grandi quantità di dati semistrutturati in un bucket Amazon S3. L'architetto desidera un'elaborazione parallela dei dati per velocizzare l'elaborazione e arricchire i dati utilizzando le informazioni memorizzate in un database Amazon Redshift. Quale soluzione soddisfa questi requisiti?

Amazon EMR (Elastic MapReduce) è la soluzione più adatta per l'elaborazione parallela di grandi quantità di dati semistrutturati in S3 e per l'arricchimento con dati provenienti da Amazon Redshift. EMR offre framework di big data come Apache Spark e Hadoop, ideali per l'elaborazione distribuita e scalabile. Può connettersi direttamente a S3 per i dati di input e a Redshift per recuperare le informazioni necessarie all'arricchimento, eseguendo tutte le operazioni in un unico ambiente coerente. Le altre opzioni sono meno efficienti o non idonee: Amazon Athena è ottimo per query interattive su S3, ma non è progettato per l'elaborazione complessa e l'arricchimento di dati su larga scala come EMR. Kinesis Data Streams è per lo streaming di dati in tempo reale, non per l'elaborazione batch di dati già presenti in S3 e il loro arricchimento con Redshift. AWS Glue è un servizio ETL serverless, utile per la preparazione dei dati e la creazione di cataloghi, ma EMR offre maggiore flessibilità e controllo per l'elaborazione parallela complessa e l'integrazione diretta con Redshift per l'arricchimento. AWS Lake Formation è per la gestione dei data lake, non per l'elaborazione diretta.